本教程为实验楼原创，转载请注明课程链接：https://www.shiyanlou.com/courses/456

1. 课程说明

本教程是实验楼Spark大数据动手实验训练营第一节，登录实验楼官网可以获得本节实验的配套环境并学习全部章节。课程为纯动手实验教程，为了能说清楚实验中的一些操作会加入理论内容。理论内容我们不会重复造轮子，太多牛人已经写了太多好文章，会精选最值得读的文章推荐给你，在动手实践的同时扎实理论基础。

课程共15个实验，通过在线实验的方式学习Spark相关的Scala，Streaming，SparkSQL，MLlib，GraphX，IndexedRDD，SparkR，Tachyon，KeystoneML等多个项目。课程随到随学，问题随时在实验楼问答中提出，与老师和同学一起交流。

2. Spark 概念

Spark是UC Berkeley AMP lab开发的一个集群计算的框架，类似于Hadoop，但有很多的区别（详细见3.4）。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入HDFS，更适用于需要迭代的MapReduce算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对100TB数据进行排序，Spark比Hadoop快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark集群目前最大的可以达到8000节点，处理的数据达到PB级别，在互联网企业中应用非常广泛（详细见3.2）。

3. 本节阅读

本节必读的理论文章：

• 3.1 大数据技术生态介绍

写的很好的一篇大数据技术生态圈介绍文章，层次条理分明，内容详尽。推荐必读。

• 3.2 谁在使用Spark？

这个页面列举了部分使用Spark的公司和组织，有使用场景的介绍，可做简单了解。

• 3.3 Spark RDD原理详解论文（英文）

最早的Spark论文之一，比起其他论文篇幅要短些，内容对理解Spark原理和内核很有价值，英文可以的话推荐阅读。

• 3.4 Spark与Hadoop对比

这篇介绍是我看到过最详尽的，讲到很多Spark基本原理和对比Hadoop的优势，推荐必读。

4. 安装

Spark虽然是大规模的计算框架，但也支持在单机上运行，实验楼的实验环境只提供一台机器，所以后续实验都会在单机上，但会提示与集群环境有哪些区别。对于入门学习者而言，单机环境已经足够。

Spark安装非常简单，简单到只需要下载binary包解压即可，具体的步骤如下。

4.1 安装前准备

安装Spark之前需要先安装Java，Scala及Python。

安装Java

实验楼环境中已经安装了JDK，这里打开桌面上的Xfce终端，执行查看Java版本：

可以看到实验楼的Java版本是1.8.0_60，满足Spark 1.5.1对Java版本的要求。

如果需要自己安装可以在Oracle的官网下载Java SE JDK，下载链接：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html。

安装Scala

老版本的Spark安装前需要先装Scala，1.5.1版本可以无需这一步骤。但为了自己开发Scala程序调试的方便我们仍然安装一个最新版本2.11.7的Scala。

Scala官网下载地址：http://www.scala-lang.org/download/

由于官网速度很慢，我们预先上传到了实验楼内网，下载并解压到/opt/目录：

wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/456/scala-2.11.7.tgz
tar zxvf scala-2.11.7.tgz
sudo mv scala-2.11.7 /opt/

测试scala命令，并查看版本：

安装Python及IPython

安装执行命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python ipython

实验楼中已经安装了Python及IPython，分别查看版本：

4.2 Spark下载

课程中使用目前最新稳定版：Spark 1.5.1，官网上下载已经预编译好的Spark binary，直接解压即可。

Spark官方下载链接：http://spark.apache.org/downloads.html

下载页面中我们如下图选择Pre-build for Hadoop 2.6 and later并点击下载：

为了节约时间，我们选择从阿里云的镜像下载：

wget http://mirrors.aliyuncs.com/apache/spark/spark-1.5.1/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6.tgz

大约268M大小，下载完成后解压并拷贝到/opt/目录：

tar zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.6.tgz
sudo mv spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 /opt/

进入到spark目录查看目录结构，本节实验中会用到bin/目录下的操作命令以及conf/目录下的配置文件。

4.3 配置路径与日志级别

为了避免每次都输入/opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6这一串前缀，我们将必要的路径放到PATH环境变量中（实验楼用的是zsh，所以配置文件为~/.zshrc）：

# 添加配置到zshrc
echo "export PATH=$PATH:/opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6/bin" >> ~/.zshrc# 使zshrc起作用
source ~/.zshrc# 测试下spark-shell的位置是否可以找到
which spark-shell

我们进入到spark的配置目录/opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6/conf进行配置：

# 进入配置目录
cd /opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6/conf# 基于模板创建日志配置文件
cp log4j.properties.template log4j.properties# 使用vim或gedit编辑文件log4j.properties
# 修改log4j.rootCategory为WARN, console，可避免测试中输出太多信息
log4j.rootCategory=WARN, console# 基于模板创建配置文件
sudo cp spark-env.sh.template spark-env.sh# 使用vim或gedit编辑文件spark-env.sh
# 添加以下内容设置spark的环境变量
export SPARK_HOME=/opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.7

spark-env.sh配置如图：

spark-env.sh脚本会在启动spark时加载，内容包含很多配置选项及说明，在以后的实验中会用到少部分，感兴趣可以仔细阅读这个文件的注释内容。

至此，Spark就已经安装好了，Spark安装很简单，依赖也很少。

后续几节介绍简单的Spark操作，为以后的实验做基础。

4.4 Spark-Shell

Spark-Shell是Spark自带的一个Scala交互Shell，可以以脚本方式进行交互式执行，类似直接用Python及其他脚本语言的Shell。

进入Spark-Shell只需要执行spark-shell即可：

spark-shell

进入到Spark-Shell后可以使用Ctrl D组合键退出Shell。

在Spark-Shell中我们可以使用scala的语法进行简单的测试，比如下图所示我们运行下面几个语句获得文件/etc/protocols的行数以及第一行的内容：

上面的操作中创建了一个RDD file，执行了两个简单的操作：

• count()获取RDD的行数
• first()获取第一行的内容

我们继续执行其他操作，比如查找有多少行含有tcp和udp字符串：

查看一共有多少个不同单词的方法，这里用到Mapreduce的思路：

上面两步骤我们发现，/etc/protocols中各有一行含有tcp与udp字符串，并且一共有243个不同的单词。

上面每个语句的具体含义这里不展开，可以结合你阅读的文章进行理解，后续实验中会不断介绍。Scala的语法我们在后续实验中会单独学习，这里仅仅是提供一个简单的例子让大家对Spark运算有基本认识。

操作完成后，Ctrl D组合键退出Shell。

pyspark

pyspark类似spark-shell，是一个Python的交互Shell。

执行pyspark启动进入pyspark：

退出方法仍然是Ctrl D组合键。

也可以直接使用IPython，执行命令：IPYTHON=1 pyspark

在pyspark中，我们可以用python语法执行spark-shell中的操作，比如下面几个语句获得文件/etc/protocols的行数以及第一行的内容：

操作完成后，Ctrl D组合键退出Shell。

在后续的实验中我们将大量使用python和scala的交互式shell，可以及时的获得实验结果，实验重在理解原理，内容将很少涉及Java的内容，如果你对Java很熟悉可以参考后续的实验代码练习。

5. 启动spark服务

这一节我们将启动spark的master主节点和slave从节点，这里也会介绍spark单机模式和集群模式的部署区别。

5.1 启动主节点

执行下面几条命令启动主节点：

# 进入到spark目录
cd /opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6# 启动主节点
./sbin/start-master.sh

没有报错的话表示master已经启动成功，master默认可以通过web访问http://localhost:8080，打开桌面上的firefox浏览器，访问该链接：

图中所示，master中暂时还没有一个worker，我们启动worker时需要master的参数，该参数已经在上图中标志出来：spark://7a1e9a46bf54:7077，请在执行后续命令时替换成你自己的参数。

5.2 启动从节点

执行下面的命令启动slave

./sbin/start-slave.sh spark://7a1e9a46bf54:7077

没有报错表示启动成功，再次刷新firefox浏览器页面可以看到下图所示新的worker已经添加：

也可以用jps命令查看启动的服务，应该会列出Master和Slave。

5.3 测试实例

使用pyspark连接master再次进行上述的文件行数测试，如下图所示，注意把MASTER参数替换成你实验环境中的实际参数：

刷新master的web页面，可以看到新的Running Applications，如下图所示：

当退出pyspark时，这个application会移动到Completed Applications一栏。

可以自己点击页面中的Application和Workers的链接查看并了解相关信息。

5.4 停止服务

停止服务的脚本为sbin/stop-all.sh，运行时需要输入shiyanlou用户的密码，因为脚本中使用ssh远程对slave节点进行管理：

cd /opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6
./sbin/stop-all.sh

5.5 集群部署

上面的步骤介绍了我们在单机状态Standalone Mode下部署的spark环境，如果要部署spark集群稍有区别：

1. 主节点上配置spark，例如conf/spark-env.sh中的环境变量
2. 主节点上配置conf/slaves，添加从节点的主机名，注意需要先把所有主机名输入到/etc/hosts避免无法解析
3. 把配置好的spark目录拷贝到所有从节点，从节点上的目录路径与主节点一致，例如都设置为/opt/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6
4. 配置主节点到所有从节点的SSH无密码登录，使用ssh-keygen -t rsa和ssh-copy-id两个命令
5. 启动spark集群，在主节点上执行sbin/start-all.sh
6. 进入主节点的web界面查看所有worker是否成功启动

6. 总结

本节实验中我们学习了以下内容，任何不清楚的地方欢迎到实验楼问答与我们交流：

1. Spark原理相关优秀文章及论文
2. Spark单机模式的安装与基本配置
3. pyspark的使用及关联IPYTHON
4. Spark-Shell的使用
5. Spark主从节点的启动与停止
6. Spark集群部署与单机部署的差异
7. 最简单的文件行数及去重字数查询的RDD实例（Scala及Python语法）

请务必保证自己能够动手完成整个实验，只看文字很简单，真正操作的时候会遇到各种各样的问题，解决问题的过程才是收获的过程。

附：Spark大数据训练营全部实验列表