Apache Spark大数据分析入门（一）

Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力。鉴于此，本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark。本文是Apache Spark入门系列教程（共四部分）的第一部分。

全文共包括四个部分：

• 第一部分：Spark入门，介绍如何使用Shell及RDDs
• 第二部分：介绍Spark SQL、Dataframes及如何结合Spark与Cassandra一起使用
• 第三部分：介绍Spark MLlib和Spark Streaming
• 第四部分：介绍Spark Graphx图计算

本篇讲解的便是第一部分

关于全部摘要和提纲部分，请登录我们的网站 Apache Spark QuickStart for real-time data-analytics 进行访问。

在网站上你可以找到更多这方面的文章和教程，例如： Java Reactive Microservice Training ， Microservices Architecture | Consul Service Discovery and Health For Microservices Architecture Tutorial 。还有更多的其它内容，感兴趣的可以去查看。

Spark 概述

Apache Spark是一个正在快速成长的开源集群计算系统，正在快速的成长。Apache Spark生态系统中的包和框架日益丰富，使得Spark能够进行高级数据分析。Apache Spark的快速成功得益于它的强大功能和易于使用性。相比于传统的MapReduce大数据分析，Spark效率更高、运行时速度更快。Apache Spark 提供了内存中的分布式计算能力，具有Java、 Scala、Python、R四种编程语言的API编程接口。Spark生态系统如下图所示：

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整个生态系统构建在Spark内核引擎之上，内核使得Spark具备快速的内存计算能力，也使得其API支持Java、Scala,、Python、R四种编程语言。Streaming具备实时流数据的处理能力。Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，可以非常方便地查询、绘制和过滤数据。MLlib为Spark中的机器学习框架。Graphx为图计算框架，提供结构化数据的图计算能力。以上便是整个生态系统的概况。

Apache Spark的发展历史

• 最初由加州伯克利大学（UC Berkeley） AMP lab实验室开发并于2010年开源，目前已经成为阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation）的顶级项目。
• 已经有12,500次代码提交，这些提交来自630个源码贡献者（参见  Apache Spark Github repo ）
• 大部分代码使用 Scala 语言编写。
• Apache Spark的Google兴趣搜索量（ Google search interests ）最近呈井喷式的增长，这表明其关注度之高（Google广告词工具显示：仅七月就有多达108,000次搜索，比Microservices的搜索量多十倍）

• 部分Spark的源码贡献者（distributors）分别来自IBM、Oracle、DataStax、BlueData、Cloudera……
• 构建在Spark上的应用包括：Qlik、Talen、Tresata、atscale、platfora……
• 使用Spark的公司有： Verizon Verizon 、 NBC 、Yahoo、 Spotify ……

大家对Apache Spark如此感兴趣的原因是它使得普通的开发具备Hadoop的数据处理能力。较之于Hadoop，Spark的集群配置比Hadoop集群的配置更简单，运行速度更快且更容易编程。Spark使得大多数的开发人员具备了大数据和实时数据分析能力。鉴于此，鉴于此，本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Apache Spark。

下载Spark并河演示如何使用交互式Shell命令行

动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行。

可以从 这里 下载Apache Spark，下载时选择最近预编译好的版本以便能够立即运行shell。

目前最新的Apache Spark版本是1.5.0，发布时间是2015年9月9日。

tar -xvzf ~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4.tgz

运行Python Shell

cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4 ./bin/pyspark

在本节中不会使用Python Shell进行演示。

Scala交互式命令行由于运行在JVM上，能够使用java库。

运行Scala Shell

cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4 ./bin/spark-shell

执行完上述命令行，你可以看到下列输出：

Scala Shell欢迎信息

Welcome to   ____      __    / __/__  ___ _____/ /__   _/ // _ // _ `/ __/  '_/  /___/ .__//_,_/_/ /_//_/ version 1.5.0   /_/ Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_25) Type in expressions to have them evaluated. Type :help for more information. 15/08/24 21:58:29 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.0 

下面是一些简单的练习以便帮助使用shell。也许你现在不能理解我们做的是什么，但在后面我们会对此进行详细分析。在Scala Shell中，执行下列操作：

在Spark中使用README 文件创建textFileRDD

val textFile = sc.textFile("README.md")

获取textFile  RDD的第一个元素

textFile.first() res3: String = # Apache Spark

对textFile RDD中的数据进行过滤操作，返回所有包含“Spark”关键字的行，操作完成后会返回一个新的RDD，操作完成后可以对返回的RDD的行进行计数

筛选出包括Spark关键字的RDD然后进行行计数

val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark")) linesWithSpark.count() res10: Long = 19

要找出RDD linesWithSpark单词出现最多的行，可以使用下列操作。使用map方法，将RDD中的各行映射成一个数，然后再使用reduce方法找出包含单词数最多的行。

找出RDD textFile 中包含单词数最多的行

textFile.map(line => line.split(" ").size) .reduce((a, b) => if (a > b) a else b) res11: Int = 14

返回结果表明第14行单词数最多。

也可以引入其它java包，例如 Math.max()方法，因为map和reduce方法接受scala函数字面量作为参数。

在scala shell中引入Java方法

import java.lang.Math textFile.map(line => line.split(" ").size) .reduce((a, b) => Math.max(a, b)) res12: Int = 14

我们可以很容易地将数据缓存到内存当中。

将RDD linesWithSpark 缓存，然后进行行计数

linesWithSpark.cache() res13: linesWithSpark.type =  MapPartitionsRDD[8] at filter at <console>:23 linesWithSpark.count() res15: Long = 19

上面简要地给大家演示的了如何使用Spark交互式命令行。

弹性分布式数据集（RDDs）

Spark在集群中可以并行地执行任务，并行度由Spark中的主要组件之一——RDD决定。弹性分布式数据集(Resilient distributed data, RDD)是一种数据表示方式，RDD中的数据被分区存储在集群中（碎片化的数据存储方式），正是由于数据的分区存储使得任务可以并行执行。分区数量越多，并行越高。下图给出了RDD的表示：

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想像每列均为一个分区（partition ），你可以非常方便地将分区数据分配给集群中的各个节点。

为创建RDD，可以从外部存储中读取数据，例如从Cassandra、Amazon简单存储服务（Amazon Simple Storage Service）、HDFS或其它Hadoop支持的输入数据格式中读取。也可以通过读取文件、数组或JSON格式的数据来创建RDD。另一方面，如果对于应用来说，数据是本地化的，此时你仅需要使用parallelize方法便可以将Spark的特性作用于相应数据，并通过Apache Spark集群对数据进行并行化分析。为验证这一点，我们使用Scala Spark Shell进行演示：

通过单词列表集合创建RDD thingsRDD 

val thingsRDD = sc.parallelize(List("spoon", "fork", "plate", "cup", "bottle")) thingsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] =  ParallelCollectionRDD[11] at parallelize at <console>:24

thingsRDD.count() res16: Long = 5

运行Spark时，需要创建Spark Context。使用Spark Shell交互式命令行时，Spark Context会自动创建。当调用Spark Context 对象的parallelize 方法后，我们会得到一个经过分区的RDD，这些数据将被分发到集群的各个节点上。

使用RDD我们能够做什么？

对RDD，既可以进行数据转换，也可以对进行action操作。这意味着使用transformation可以改变数据格式、进行数据查询或数据过滤操作等，使用action操作，可以触发数据的改变、抽取数据、收集数据甚至进行计数。

例如，我们可以使用Spark中的文本文件README.md创建一个RDD textFile，文件中包含了若干文本行，将该文本文件读入RDD textFile时，其中的文本行数据将被分区以便能够分发到集群中并被并行化操作。

根据README.md文件创建RDD textFile

val textFile = sc.textFile("README.md")

textFile.count() res17: Long = 98

README.md 文件中有98行数据。

得到的结果如下图所示：

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然后，我们可以将所有包含Spark关键字的行筛选出来，完成操作后会生成一个新的RDDlinesWithSpark：

创建一个过滤后的RDD linesWithSpark

val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))

在前一幅图中，我们给出了 textFile RDD的表示，下面的图为RDD linesWithSpark的表示：

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值得注意的是，Spark还存在键值对RDD（Pair RDD），这种RDD的数据格式为键/值对数据（key/value paired data）。例如下表中的数据，它表示水果与颜色的对应关系：

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对表中的数据使用groupByKey()转换操作将得到下列结果：

groupByKey() 转换操作

pairRDD.groupByKey() Banana [Yellow] Apple [Red, Green]       Kiwi [Green] Figs [Black]

该转换操作只将键为Apple，值为Red和Green的数据进行了分组。这些是到目前为止给出的转换操作例子。

当得到一个经过过滤操作后的RDD，可以collect/materialize相应的数据并使其流向应用程序，这是action操作的例子。经过此操作后， RDD中所有数据将消失，但我们仍然可以在RDD的数据上进行某些操作，因为它们仍然在内存当中。

Collect 或 materializelinesWithSpark RDD中的数据

linesWithSpark.collect()

值得一提的是每次进行Spark action操作时，例如count() action操作，Spark将重新启动所有的转换操作，计算将运行到最后一个转换操作，然后count操作返回计算结果，这种运行方式速度会较慢。为解决该问题和提高程序运行速度，可以将RDD的数据缓存到内存当中，这种方式的话，当你反复运行action操作时，能够避免每次计算都从头开始，直接从缓存到内存中的RDD得到相应的结果。

缓存RDDlinesWithSpark

linesWithSpark.cache()

如果你想将RDD linesWithSpark从缓存中清除，可以使用unpersist()方法。

将linesWithSpark从内存中删除

linesWithSpark.unpersist()

如果不手动删除的话，在内存空间紧张的情况下，Spark会采用最近最久未使用（least recently used logic，LRU)调度算法删除缓存在内存中最久的RDD。

下面总结一下Spark从开始到结果的运行过程：

• 创建某种数据类型的RDD
• 对RDD中的数据进行转换操作，例如过滤操作
• 在需要重用的情况下，对转换后或过滤后的RDD进行缓存
• 在RDD上进行action操作，例如提取数据、计数、存储数据到Cassandra等。

下面给出的是RDD的部分转换操作清单：

• filter()
• map()
• sample()
• union()
• groupbykey()
• sortbykey()
• combineByKey()
• subtractByKey()
• mapValues()
• Keys()
• Values()

下面给出的是RDD的部分action操作清单：

• collect()
• count()
• first()
• countbykey()
• saveAsTextFile()
• reduce()
• take(n)
• countBykey()
• collectAsMap()
• lookup(key)

关于RDD所有的操作清单和描述，可以参考 Spark documentation

结束语

本文介绍了Apache Spark，一个正在快速成长、开源的集群计算系统。我们给大家展示了部分能够进行高级数据分析的Apache Spark库和框架。对 Apache Spark为什么会如此成功的原因进行了简要分析，具体表现为 Apache Spark的强大功能和易用性。给大家演示了 Apache Spark提供的内存、分布式计算环境，并演示了其易用性及易掌握性。

在本系列教程的第二部分，我们对Spark进行更深入的介绍。

相关链接：

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• High-speed Microservices
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原文地址： Introduction to Big Data Analytics w/ Apache Spark Pt. 1 （译者/牛亚真 审校/朱正贵 责编/仲浩）

译者简介： 牛亚真，本科，2010年毕业于西南大学计算机与信息科学学院信息管理与信息系统专业；研究生，2013年毕业于中国科学院大学文献情报中心情报学专业，计算机信息处理与检索方向。

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