为了良好的阅读下面的文档，最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs，可以下载任意版本的hdfs。

Spark Shell 交互

基本操作

Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中，既可以使用scala(运行在java虚拟机，因此可以使用java库)也可以使用python。可以在spark的bin目录下启动spark shell：

./bin/spark-shell.sh

spark操作对象是一种分布式的数据集合，叫做Resilient Distributed Dataset(RDD)。RDD可以通过hdfs文件创建，也可以通过RDD转换得来。

下面就实际操作下，看看效果。我的本地有个文件——test.txt,内容为：

hello world

haha nihao

可以通过这个文件创建一个新的RDD

val textFile = sc.textFile("test.txt")

textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[1] at textFile at :21

在Spark中，基于RDD可以作两种操作——Actions算子操作以及Transformations转换操作。

我们可以使用一些算子操作体验下：

scala> textFile.count() //RDD有用的数量

res1: Long = 2

scala> textFile.first() //RDD第一行

res3: String = hello world

再执行一些转换操作，比如使用filter转换，返回一个新的RDD集合：

scala> val lines = textFile.filter(line=>line.contains("hello"))

lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at filter at :23

scala> lines.count()

res4: Long = 1

scala> val lines = textFile.filter(line=>line.contains("haha"))

lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[3] at filter at :23

scala> lines.count()

res5: Long = 1

scala> lines.first()

res6: String = haha nihao

更多RDD操作

RDD算子和转换可以组成很多复杂的计算，比如我们想找出最多一行中单词最多的单词数量:

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)

res4: Long = 15

这个操作会把一行通过split切分计数，转变为一个整型的值，然后创建成新的RDD。reduce操作用来寻找单词最多的那一行。

用户可以在任何时候调用方法和库，可以使用Math.max()函数:

scala> import java.lang.Math

import java.lang.Math

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))

res5: Int = 15

一个很常见的数据操作就是map reduce，这个操作在hadoop中很常见。Spark可以轻松的实现Mapreduce任务：

scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)

wordCounts: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[8] at reduceByKey at :28

这里使用了flatMap，map以及reduceByKey等转换操作来计算每个单词在文件中的数量。为了在shell中显示，可以使用collect()触发计算：

scala> wordCounts.collect()

res6: Array[(String, Int)] = Array((means,1), (under,2), (this,3), (Because,1), (Python,2), (agree,1), (cluster.,1), ...)

缓存

Spark也支持在分布式的环境下基于内存的缓存，这样当数据需要重复使用的时候就很有帮助。比如当需要查找一个很小的hot数据集，或者运行一个类似PageRank的算法。

举个简单的例子，对linesWithSpark RDD数据集进行缓存，然后再调用count()会触发算子操作进行真正的计算，之后再次调用count()就不会再重复的计算，直接使用上一次计算的结果的RDD了：

scala> linesWithSpark.cache()

res7: linesWithSpark.type = MapPartitionsRDD[2] at filter at :27

scala> linesWithSpark.count()

res8: Long = 19

scala> linesWithSpark.count()

res9: Long = 19

看起来缓存一个100行左右的文件很愚蠢，但是如果再非常大的数据集下就非常有用了，尤其是在成百上千的节点中传输RDD计算的结果。你也可以通过bin/spark-shell向集群提交任务，可以参考编程指南

独立应用

要使用spark api写一个自己的应用也很简单，可以基于scala、java、python去写一些简单的应用。

/* SimpleApp.scala */

import org.apache.spark.SparkContext

import org.apache.spark.SparkContext._

import org.apache.spark.SparkConf

object SimpleApp {

def main(args: Array[String]) {

val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md" // Should be some file on your system

val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")

val sc = new SparkContext(conf)

val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()

val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()

val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()

println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))

}

}

注意应用需要定义main()方法。这个程序仅仅是统计文件中包含字符a和b的分别都有多少行。你可以设置YOUR_SPARK_HOME替换自己的文件目录。不像之前在shell中的例子那样，我们需要自己初始化sparkContext。

通过SparkConf构造方法创建SparkContext。

应用依赖于spark api，因此需要在程序中配置sbt的配置文件——simple.sbt，它声明了spark的依赖关系。

name := "Simple Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.7"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.0.0"

为了让sbt正确的工作，还需要创建SimpleApp.scala以及simple.sbt。然后就可以执行打包命令，通过spark-submit运行了：

# Your directory layout should look like this 你的工程目录应该向下面这样

$ find .

.

./simple.sbt

./src

./src/main

./src/main/scala

./src/main/scala/SimpleApp.scala

# Package a jar containing your application 运行sbt命令进行打包

$ sbt package

...

[info] Packaging {..}/{..}/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

# Use spark-submit to run your application 通过spark-submit提交任务jar包

$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit

--class "SimpleApp"

--master local[4]

target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

...

Lines with a: 46, Lines with b: 23

其他地址

通过上面的例子，就可以运行起来自己的Spark应用了。

那么可以参考下面的链接获得更多的内容:

为了更深入的学习，可以阅读Spark编程指南

如果想要运行Spark集群，可以参考部署指南

最后，Spark在examples目录中内置了多种语言版本的例子，如scala,java,python,r等等。你可以通过下面的命令运行:

# For Scala and Java, use run-example:

./bin/run-example SparkPi

# For Python examples, use spark-submit directly:

./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py

# For R examples, use spark-submit directly:

./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R