Spark安装笔记——备赛笔记——2024全国职业院校技能大赛“大数据应用开发”赛项——任务2：离线数据处理

将下发的ds_db01.sql数据库文件放置mysql中

12、编写Scala代码，使用Spark将MySQL的ds_db01库中表user_info的全量数据抽取到Hive的ods库中表user_info。字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至答案表.docx中对应的任务序号下；

13、?编写Scala代码，使用Spark将MySQL的ds_db01库中表sku_info的全量数据抽取到Hive的ods库中表sku_info。字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.sku_info命令，将结果截图粘贴至答案表.docx中对应的任务序号下；

软件名称	版本
ubuntu	18.04 ???64 位
Hadoop：hadoop-3.1.3.tar.gz	3.1.3
Jdk：jdk-8u212-linux-x64.tar.gz	1.8
Spark：spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz	3.1.1
Hive：apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz	3.1.2
MySQL	5.7
Scala：scala-2.12.x.tgz	2.12
Vue.js	3.2
ECharts	5.1
JDBC驱动： ??mysql-connector-java-5.1.37.jar
集成开发工具：IDEA 2022 社区版

Spark的详情

Spark的简介

Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。

为什么使用Spark

Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。
Spark也支持伪分布式（pseudo-distributed）本地模式，不过通常只用于开发或测试时以本机文件系统取代分布式存储系统。在这样的情况下，Spark仅在一台机器上使用每个CPU核心运行程序。

Spark的优势

更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。
通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。
与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。
方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。
借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。

Spark的基本节点名称及作用

Driver
Spark的驱动器，它是执行程序的main方法的进程，它负责创建SparkContext、RDD，以及RDD的转化操作和代码的执行。shell模式下，后台会制动创建Spark驱动器，创建SparkContext对象。
Master
主节点，用于与Worker节点通信，进行资源的调度与分配，接受Driver发来的任务请求，在Standalone模式下才会有Worker节点。
Worker
工作节点，主要用于创建执行器，接受Master的领导，在Worker接收到Matser的请求后会自动启动Executor进程。在standlone节点下才会有Worker节点。
Executor
执行Job Task，返回结果给Driver
Executor是一个工作进程，负责在Spark作业中完成运行任务，任务间互相独立，并行运行 。Executor启动后会反向向Driver注册自己，这样Driver就能更好的服务于自己的Executor。
Task
Task是一个工作任务，一个任务会发给一个Executor

Spark安装的三种方式

• 通用配置
• 部署local模式（直接解压即可，不需要配置）
• 部署Standalone模式
• 部署Yarn模式

通用配置

• 解压

tar -zxf /usr/local/intsall/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/

• 配置环境变量

vi /root/.bash_profile
export SPARK_HOME=/opt/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

部署local模式（直接解压即可，不需要配置）

• 启动spark

  • 切换到spark的bin目录下，然后运行下面的命令
  • ./spark.shell

    22/09/25 08:28:04 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
    Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
    Setting default log level to "WARN".
    To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
    Spark context Web UI available at http://master:4040
    Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1664094491831).
    Spark session available as 'spark'.
    Welcome to
          ____              __
         / __/__  ___ _____/ /__
        _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
       /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.5
          /_/
             
    Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_231)
    Type in expressions to have them evaluated.
    Type :help for more information.
    
    scala> 
    

    部署Standalone模式

  • 修改配置文件

• spark-env.sh

mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_162
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077

• workers

mv workers.template workers
vi workers
master
slave1
slave2

• 分发

scp -r /opt/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 slave1:/opt/
scp -r /opt/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 slave2:/opt/

• 启动

./sbin/start-all.sh

• 运行官方案例

./spark-submit --master spark://master:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 

#出现 Pi is roughly 3.1335756678783393 表示运行成功

部署Yarn模式

• 配置环境变量

#配置HADOOP_CONF_DIR
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

• 启动spark on yarn模式运行官方案例

  ./spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 
  
  #出现 Pi is roughly 3.129915649578248 表示启动成功