Spark MLlib GraphX
Spark课堂笔记
Spark生态圈：
Spark Core ： RDD（弹性分布式数据集）
Spark SQL
Spark Streaming
Spark MLLib：协同过滤，ALS，逻辑回归等等 --> 机器学习
Spark Graphx ： 图计算
重点在前三章
-----------------Spark Core------------------------
一、什么是Spark？特点？
https://spark.apache.org/
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.
特点：快、易用、通用性、兼容性（完全兼容Hadoop）
快：快100倍（Hadoop 3 之前）
易用：支持多种语言开发
通用性：生态系统全。
易用性：兼容Hadoop
spark 取代 Hadoop
二、安装和部署Spark、Spark 的 HA
1、spark体系结构
Spark的运行方式
Yarn
Standalone：本机调试（demo）
Worker：从节点。每个服务器上，资源和任务的管理者。只负责管理一个节点。
执行过程：
一个Worker 有多个 Executor。 Executor是任务的执行者，按阶段（stage）划分任务。————> RDD
客户端：Driver Program 提交任务到集群中。
1、spark-submit
2、spark-shell
2、spark的搭建
（1）准备工作：JDK 配置主机名 免密码登录
（2）伪分布式模式
在一台虚拟机上模拟分布式环境（Master和Worker在一个节点上）
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
export SPARK_MASTER_HOST=node3
export SPARK_MASTER_PORT=7077
（3）全分布式环境
修改slave文件 拷贝到其他两台服务器 启动
3、Spark的 HA
回顾HA；
（*）HDFS Yarn Hbase Spark 主从结构
（*）单点故障
（1）基于文件目录的单点恢复
（*）本质：还是只有一个主节点Master，创建了一个恢复目录，保存集群状态和任务的信息。
当Master挂掉，重新启动时，会从恢复目录下读取状态信息，恢复出来原来的状态
用途：用于开发和测试，生产用zookeeper
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM
-Dspark.deploy.recoveryDirectory=/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/recovery"
（2）基于Zookeeper ：和Hadoop类似
（*）复习一下zookeeper：
相当于一个数据库，把一些信息存放在zookeeper中，比如集群的信息。
数据同步功能，选举功能，分布式锁功能
数据同步：给一个节点中写入数据，可以同步到其他节点
选举：Zookeeper中存在不同的角色，Leader Follower。如果Leader挂掉，重新选举Leader
分布式锁：秒杀。以目录节点的方式来保存数据。
修改 spark-env.sh
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=node3:2181,node4:2181,node5:2181
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
同步到其他两台服务器。
在node3 start-all node3 master node4 Worker node5 Worker
在node4 start-master node3 master node4 master（standby） node4 Worker node5 Worker
在node3上kill master
node4 master（Active） node4 Worker node5 Worker
在网页http://192.168.109.134:8080/ 可以看到相应信息
三、执行Spark的任务：两个工具
1、spark-submit：用于提交Spark的任务
任务：jar。
举例：蒙特卡洛求PI（圆周率）。
./spark-submit --master spark://node3:7077 --class
--class指明主程序的名字
/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --master spark://node3:7077
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 100
2、spark-shell 相当于REPL
作为一个独立的Application运行
两种模式：
（1）本地模式
spark-shell 后面不接任何参数，代表本地模式
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1554038459298).
sc 是 SparkContext 对象名。 local[*] 代表本地模式，不提交到集群中运行。
（2）集群模式
./spark-submit --master spark://node3:7077 提交到集群中运行
Spark context available as 'sc' (master = spark://node3:7077, app id = app-20190331212447-0000).
master = spark://node3:7077
Spark session available as 'spark'
Spark Session 是 2.0 以后提供的，利用 SparkSession 可以访问spark所有组件。
示例：WordCount程序
（*）处理本地文件，把结果打印到屏幕上
scala> sc.textFile("/usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt")
.flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.reduceByKey(_+_)
.collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((is,1), (love,2), (capital,1), (Beijing,2), (China,2), (I,2), (of,1), (the,1))
（*）处理HDFS文件，结果保存在hdfs上
sc.textFile("hdfs://node1:8020/tmp_files/test_WordCount.txt")
.flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.reduceByKey(_+_)
.saveAsTextFile("hdfs://node1:8020/output/0331/test_WordCount")
-rw-r--r-- 3 root supergroup 0 2019-03-31 21:43 /output/0331/test_WordCount/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 root supergroup 40 2019-03-31 21:43 /output/0331/test_WordCount/part-00000
-rw-r--r-- 3 root supergroup 31 2019-03-31 21:43 /output/0331/test_WordCount/part-00001
_SUCCESS 代表程序执行成功
part-00000 part-00001 结果文件，分区。里面内容不重复。
（*）单步运行WordCount ----> RDD
scala> val rdd1 = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt MapPartitionsRDD[12] at textFile at <console>:24
scala> 1+1
res2: Int = 2
scala> rdd1.collect
res3: Array[String] = Array(I love Beijing, I love China, Beijing is the capital of China)
scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[13] at flatMap at <console>:26
scala> rdd2.collect
res4: Array[String] = Array(I, love, Beijing, I, love, China, Beijing, is, the, capital, of, China)
scala> val rdd3 = rdd2.map((_,1))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[14] at map at <console>:28
scala> rdd3.collect
res5: Array[(String, Int)] = Array((I,1), (love,1), (Beijing,1), (I,1), (love,1), (China,1), (Beijing,1), (is,1), (the,1), (capital,1), (of,1), (China,1))
scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[15] at reduceByKey at <console>:30
scala> rdd4.collect
res6: Array[(String, Int)] = Array((is,1), (love,2), (capital,1), (Beijing,2), (China,2), (I,2), (of,1), (the,1))
RDD 弹性分布式数据集
（1）依赖关系 ： 宽依赖和窄依赖
（2）算子：
函数：
Transformation ： 延时计算 map flatMap textFile
Action ： 立即触发计算 collect
说明：scala复习
（*）flatten：把嵌套的结果展开
scala> List(List(2,4,6,8,10),List(1,3,5,7,9)).flatten
res21: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10, 1, 3, 5, 7, 9)
（*）flatmap : 相当于一个 map + flatten
scala> var myList = List(List(2,4,6,8,10),List(1,3,5,7,9))
myList: List[List[Int]] = List(List(2, 4, 6, 8, 10), List(1, 3, 5, 7, 9))
scala> myList.flatMap(x=>x.map(_*2))
res22: List[Int] = List(4, 8, 12, 16, 20, 2, 6, 10, 14, 18)
myList.flatMap(x=>x.map(_*2))
执行过程：
1、将 List(2, 4, 6, 8, 10), List(1, 3, 5, 7, 9) 调用 map(_*2) 方法。x 代表一个List
2、flatten
3、在IDE中开发scala版本和Java版本的WorkCount。
(1)scala版本的WordCount
新建一个工程，把jar引入到工程中。
export jar 点击下一步下一步，不需要设置main class
把jar上传到服务器上。
spark-submit --master spark://node3:7077
--class day1025.MyWordCount
/usr/local/tmp_files/Demo1.jar
hdfs://node2:8020/tmp_files/test_WordCount.txt
hdfs://node2:8020/output/1025/demo1
（2）java版本的WordCount
./spark-submit --master spark://node3:7077 --class day0330.JavaWordCount /usr/local/tmp_files/Demo2.jar
四、分析Spark的任务流程
1、分析WordCount程序处理过程
见图片
2、Spark调度任务的过程
提交到及群众运行任务时，spark执行任务调度。
见图片
五、RDD和RDD特性、RDD的算子
1、RDD：弹性分布式数据集
（*）Spark中最基本的数据抽象。
（*）RDD的特性
* Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions
1、是一组分区。
RDD由分区组成，每个分区运行在不同的Worker上，通过这种方式来实现分布式计算。
* - A function for computing each split
在RDD中，提供算子处理每个分区中的数据
* - A list of dependencies on other RDDs
RDD存在依赖关系：宽依赖和窄依赖。
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
可以自定义分区规则来创建RDD
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
* an HDFS file)
优先选择离文件位置近的节点来执行
如何创建RDD？
（1）通过SparkContext.parallelize方法来创建
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[32] at parallelize at <console>:29
scala> rdd1.partitions.length
res35: Int = 3
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8),2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[33] at parallelize at <console>:29
scala> rdd1.partitions.length
res36: Int = 2
（2）通过外部数据源来创建
sc.textFile()
scala> val rdd2 = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt")
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt MapPartitionsRDD[35] at textFile at <console>:29
2、 算子
（1）Transformation
map(func)：相当于for循环，返回一个新的RDD
filter(func)：过滤
flatMap(func)：flat+map 压平
mapPartitions(func)：对RDD中的每个分区进行操作
mapPartitionsWithIndex(func)：对RDD中的每个分区进行操作，可以取到分区号。
sample(withReplacement, fraction, seed)：采样
集合运算
union(otherDataset)
intersection(otherDataset)
distinct([numTasks]))：去重
聚合操作：group by
groupByKey([numTasks])
reduceByKey(func, [numTasks])
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp,combOp,[numTasks])
排序
sortByKey([ascending], [numTasks])
sortBy(func,[ascending], [numTasks])
join(otherDataset, [numTasks])
cogroup(otherDataset, [numTasks])
cartesian(otherDataset)
pipe(command, [envVars])
coalesce(numPartitions)
重分区：
repartition(numPartitions)
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)
举例：
1、创建一个RDD，每个元素乘以2，再排序
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(3,4,5,100,79,81,6,8))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[36] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = rdd1.map(_*2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[37] at map at <console>:31
scala> rdd2.collect
res37: Array[Int] = Array(6, 8, 10, 200, 158, 162, 12, 16)
scala> rdd2.sortBy(x=>x,true).collect
res39: Array[Int] = Array(6, 8, 10, 12, 16, 158, 162, 200)
scala> rdd2.sortBy(x=>x,false).collect
res40: Array[Int] = Array(200, 162, 158, 16, 12, 10, 8, 6)
def sortBy[K](f: (T) ⇒ K, ascending: Boolean = true)
过滤出大于20的元素：
scala> val rdd3 = rdd2.filter(_>20)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[53] at filter at <console>:33
scala> rdd3.collect
res41: Array[Int] = Array(200, 158, 162)
2、字符串（字符）类型的RDD
scala> val rdd4 = sc.parallelize(Array("a b c","d e f","g h i"))
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at <console>:29
scala> rdd4.flatMap(_.split(" ")).collect
res42: Array[String] = Array(a, b, c, d, e, f, g, h, i)
3、RDD的集合运算：
scala> val rdd6 = sc.parallelize(List(1,2,3,6,7,8,9,100))
rdd6: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd7 = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
rdd7: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[57] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd8 = rdd6.union(rdd7)
rdd8: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[58] at union at <console>:33
scala> rdd8.collect
res43: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 100, 1, 2, 3, 4)
scala> rdd8.distinct.collect
res44: Array[Int] = Array(100, 4, 8, 1, 9, 6, 2, 3, 7)
4、分组操作：reduceByKey
<key value>
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(("Tom",1000),("Andy",2000),("Lily",1500)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[62] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(("Andy",1000),("Tom",2000),("Mike",500)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[63] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd3 = rdd1 union rdd2
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = UnionRDD[64] at union at <console>:33
scala> rdd3.collect
res45: Array[(String, Int)] = Array((Tom,1000), (Andy,2000), (Lily,1500), (Andy,1000), (Tom,2000), (Mike,500))
scala> val rdd4= rdd3.groupByKey
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[65] at groupByKey at <console>:35
scala> rdd4.collect
res46: Array[(String, Iterable[Int])] = Array(
(Tom,CompactBuffer(1000, 2000)),
(Andy,CompactBuffer(2000, 1000)),
(Mike,CompactBuffer(500)), (
Lily,CompactBuffer(1500)))
scala> rdd3.reduceByKey(_+_).collect
res47: Array[(String, Int)] = Array((Tom,3000), (Andy,3000), (Mike,500), (Lily,1500))
reduceByKey will provide much better performance.
官方不推荐使用 groupByKey 推荐使用 reduceByKey
5、cogroup
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[67] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[68] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = MapPartitionsRDD[70] at cogroup at <console>:33
scala> rdd3.collect
res48: Array[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = Array(
(tom,(CompactBuffer(1, 2),CompactBuffer(1))),
(jerry,(CompactBuffer(3),CompactBuffer(2))),
(shuke,(CompactBuffer(),CompactBuffer(2))),
(kitty,(CompactBuffer(2),CompactBuffer())))
6、reduce操作（Action）
聚合操作
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[71] at parallelize at <console>:29
scala> rdd1.reduce(_+_)
res49: Int = 15
7、需求：按照value排序。
做法：
1、交换，把key 和 value交换，然后调用sortByKey方法
2、再次交换
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom",1),("jerry",3),("ketty",2),("shuke",2)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[72] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry",1),("tom",3),("shuke",5),("ketty",1)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[73] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = UnionRDD[74] at union at <console>:33
scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[75] at reduceByKey at <console>:35
scala> rdd4.collect
res50: Array[(String, Int)] = Array((tom,4), (jerry,4), (shuke,7), (ketty,3))
scala> val rdd5 = rdd4.map(t=>(t._2,t._1)).sortByKey(false).map(t=>(t._2,t._1))
rdd5: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[80] at map at <console>:37
scala> rdd5.collect
res51: Array[(String, Int)] = Array((shuke,7), (tom,4), (jerry,4), (ketty,3))
（2）Action
reduce(func)
collect()
count()
first()
take(n)
takeSample(withReplacement,num, [seed])
takeOrdered(n, [ordering])
saveAsTextFile(path)
saveAsSequenceFile(path)
saveAsObjectFile(path)
countByKey()
foreach(func)：与map类似，没有返回值。
3、特性：
（1）RDD的缓存机制
（*）作用：提高性能
（*）使用：标识RDD可以被缓存 persist cache
（*）可以缓存的位置：
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)
/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def cache(): this.type = persist()
举例：测试数据，92万条
scala> val rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt MapPartitionsRDD[82] at textFile at <console>:29
scala> rdd1.count --> 直接出发计算
res52: Long = 923452
scala> rdd1.cache --> 标识RDD可以被缓存，不会触发计算
res53: rdd1.type = hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt MapPartitionsRDD[82] at textFile at <console>:29
scala> rdd1.count --> 和第一步一样，触发计算，但是，把结果进行缓存
res54: Long = 923452
scala> rdd1.count --> 从缓存中直接读出结果
res55: Long = 923452
（2）RDD的容错机制：通过检查点来实现。
/**
* Mark this RDD for checkpointing. It will be saved to a file inside the checkpoint
* directory set with `SparkContext#setCheckpointDir` and all references to its parent
* RDDs will be removed. This function must be called before any job has been
* executed on this RDD. It is strongly recommended that this RDD is persisted in
* memory, otherwise saving it on a file will require recomputation.
*/
（*）复习检查点：HDFS中的检查点：有SecondaryNamenode来实现日志的合并。
（*）RDD的检查点：容错
概念：血统 Lineage
理解：表示任务执行的生命周期。
WordCount textFile ---> redceByKey
如果血统越长，越容易出错。
假如有检查点，可以从最近的一个检查点开始，往后面计算。不用重头计算。
（*）RDD检查点的类型：
（1）基于本地目录：需要将Spark shell 或者任务运行在本地模式上（setMaster("local")）
开发和测试
（2）HDFS目录：用于生产。
sc.setCheckPointDir(目录)
举例：设置检查点
scala> var rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
设置检查点目录：
scala> sc.setCheckpointDir("hdfs://192.168.109.131:8020/sparkckpt")
标识rdd1可以执行检查点操作
scala> rdd1.checkpoint
scala> rdd1.count
res2: Long = 923452
（3）依赖关系：宽依赖，窄依赖。
划分任务执行的stage
见讲义。
六、RDD的高级算子
1、mapPartitionsWithIndex：对RDD中的每个分区（带有下标）进行操作，下标用index表示
通过这个算子，我们可以获取分区号。
def mapPartitionsWithIndex[U](
f: (Int, Iterator[T]) ⇒ Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false)(
implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U]
参数：f是个函数参数 f 中第一个参数是Int，代表分区号，第二个Iterator[T]代表分区中的元素
举例：把分区中的元素，包括分区号，都打印出来。
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24
scala> def fun1(index:Int, iter:Iterator[Int]) : Iterator[String] = {
| iter.toList.map(x => "[partId : " + index + " , value = " + x + " ]").iterator
| }
fun1: (index: Int, iter: Iterator[Int])Iterator[String]
scala> rdd1.mapPartitions
mapPartitions mapPartitionsWithIndex
scala> rdd1.mapPartitionsWithIndex(fun1).collect
res3: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = 1 ], [partId : 0 , value = 2 ],
[partId : 1 , value = 3 ], [partId : 1 , value = 4 ], [partId : 1 , value = 5 ],
[partId : 2 , value = 6 ], [partId : 2 , value = 7 ], [partId : 2 , value = 8 ])
2、aggregate：聚合操作。类似于分组。
（*）先对局部进行聚合操作，再对全局进行聚合操作。
调用聚合操作
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:24
scala> rdd2.mapPartitionsWithIndex(fun1).collect
res4: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = 1 ], [partId : 0 , value = 2 ],
[partId : 1 , value = 3 ], [partId : 1 , value = 4 ], [partId : 1 , value = 5 ])
scala> import scala.math._
import scala.math._
scala> rdd2.aggregate(0)(max(_,_),_+_)
res6: Int = 7
说明：aggregate
(0) 初始值是 0
(max(_,_) 局部操作的函数
, _+_ 全局操作的函数
)
scala> rdd2.aggregate(100)(max(_,_),_+_)
res8: Int = 300
分析结果：初始值是100，代表每个分区多了一个100
全局操作，也多了一个100
100+100+100 = 300
对RDD中的元素进行求和
1、RDD.map
2、聚合操作
scala> rdd2.aggregate(0)(_+_,_+_)
res9: Int = 15
MapReduce Combiner
scala> rdd2.aggregate(10)(_+_,_+_)
res10: Int = 45
（*）对字符串操作
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","e","f"),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[7] at parallelize at <console>:27
scala> rdd2.aggregate("")(_+_,_+_)
res11: String = abcdef
scala> rdd2.aggregate("*")(_+_,_+_)
res12: String = **def*abc
结果分析:
1、*abc *def
2、**def*abc
（*）复杂的例子：
1、
scala> val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:27
scala> def fun1(index:Int, iter:Iterator[String]) : Iterator[String] = {
| iter.toList.map(x => "[partId : " + index + " , value = " + x + " ]").iterator
| }
scala> rdd3.mapPartitionsWithIndex(fun1).collect
res17: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = 12 ], [partId : 0 , value = 23 ],
[partId : 1 , value = 345 ], [partId : 1 , value = 4567 ])
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.max(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res13: String = 42
执行过程：
第一个分区：
第一次比较： "" "12" 长度最大值 2 2-->"2"
第二次比较： “2” “23” 长度最大值 2 2-->"2"
第二个分区：
第一次比较： "" "345" 长度最大值 3 3-->"3"
第二次比较： “3” “4567” 长度最大值 4 4-->"4"
2、
rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res18: String = 11
执行过程：
第一个分区：
第一次比较： "" "12" 长度最小值 0 0-->"0"
第二次比较： “0” “23” 长度最小值 1 1-->"1"
第二个分区：
第一次比较： "" "345" 长度最小值 0 0-->"0"
第二次比较： “0” “4567” 长度最小值 1 1-->"1"
val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2)
rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
scala> val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:27
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res19: String = 10
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res20: String = 01
3、aggregateByKey：类似于aggregate，区别：操作的是 key value 的数据类型。
scala> def fun3(index:Int, iter:Iterator[(String,Int)]) : Iterator[String] = {
| iter.toList.map(x => "[partId : " + index + " , value = " + x + " ]").iterator
| }
scala> pairRDD.mapPartitionsWithIndex(fun3).collect
res22: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = (cat,2) ], [partId : 0 , value = (cat,5) ], [partId : 0 , value = (mouse,4) ],
[partId : 1 , value = (cat,12) ], [partId : 1 , value = (dog,12) ], [partId : 1 , value = (mouse,2) ])
（1）将每个动物园（分区）中，动物数最多的动物，进行求和
动物园0
[partId : 0 , value = (cat,2) ], [partId : 0 , value = (cat,5) ], [partId : 0 , value = (mouse,4) ],
动物园1
[partId : 1 , value = (cat,12) ], [partId : 1 , value = (dog,12) ], [partId : 1 , value = (mouse,2) ])
pairRDD.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
scala> pairRDD.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_).collect
res24: Array[(String, Int)] = Array((dog,12), (cat,17), (mouse,6))
（2）将所有动物求和
pairRDD.aggregateByKey(0)(_+_,_+_).collect
scala> pairRDD.reduceByKey(_+_).collect
res27: Array[(String, Int)] = Array((dog,12), (cat,19), (mouse,6))
aggregateByKey效率更高。
4、 coalesce与repartition
与分区有关
都是对RDD进行重分区。
区别：
coalesce 默认不会进行Shuffle 默认 false 如需修改分区，需置为true
repartition 会进行Shuffle
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[17] at parallelize at <console>:27
scala> val rdd2 = rdd1.repartition(3)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[21] at repartition at <console>:29
scala> rdd2.partitions.length
res28: Int = 3
scala> val rdd3 = rdd1.coalescse(3,true)
<console>:29: error: value coalescse is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[Int]
val rdd3 = rdd1.coalescse(3,true)
^
scala> val rdd3 = rdd1.coalesce(3,true)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[25] at coalesce at <console>:29
scala> rdd3.partitions.length
res29: Int = 3
scala> val rdd4 = rdd1.coalesce(4)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[26] at coalesce at <console>:29
scala> rdd4.partitions.length
res30: Int = 2
5、其他高级算子
http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
七、编程案例
（1）分析日志
需求：找到访问量最高的两个网页
（*）第一步：对网页的访问量求和
（*）第二步：排序，降序
（2）创建自定义分区
（3）使用JDBCRDD 操作数据库
（4）操作数据库：把结果存放到数据库中
IDE
-----------------Spark SQL------------------------
类似于Hive
一、Spark SQL 基础
1、什么是Spark SQL
Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.
Spark SQL 是spark 的一个模块。来处理 结构化 的数据
不能处理非结构化的数据
特点：
1、容易集成
不需要单独安装。
2、统一的数据访问方式
结构化数据的类型：JDBC JSon Hive parquer文件 都可以作为Spark SQL 的数据源
对接多种数据源，且使用方式类似
3、完全兼容hive
把Hive中的数据，读取到Spark SQL中运行。
4、支持标准的数据连接
JDBC
2、为什么学习Spark SQL
执行效率比Hive高
hive 2.x 执行引擎可以使用 Spark
3、核心概念：表（DataFrame DataSet）
mysql中的表：表结构、数据
DataFrame：Schema、RDD（数据）
DataSet 在spark1.6以后，对DataFrame做了一个封装。
4、创建DataFrame
（*）测试数据：员工表、部门表
第一种方式：使用case class
1、定义Schema
样本类来定义Schema。
case class 特点：
可以支持模式匹配，使用case class建立表结构
7521, WARD, SALESMAN,7698, 1981/2/22, 1250, 500, 30
case class Emp(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:Int,hiredate:String,sal:Int,comm:Int,deptno:Int)
2、读取文件
val lines = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/emp.csv").map(_.split(","))
3、把每行数据，映射到Emp上。
val allEmp = lines.map(x => Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3).toInt,x(4),x(5).toInt,x(6).toInt,x(7).toInt))
4、生成DataFrame
val df1 = allEmp.toDF
df1.show
第二种方式 使用Spark Session
（1）什么是Spark Session
Spark session available as 'spark'.
2.0以后引入的统一访问方式。可以访问所有的Spark组件。
def createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType): DataFrame
（2）使用StructType来创建Schema
val struct =
StructType(
StructField("a", IntegerType, true) ::
StructField("b", LongType, false) ::
StructField("c", BooleanType, false) :: Nil)
case class Emp(empno:Int,
ename:String,
job:String,
mgr:Int,
hiredate:String,
sal:Int,
comm:Int,
deptno:Int)
val myschema = StructType(
List(
StructField("empno",DataTypes.IntegerType),
StructField("ename",DataTypes.StringType),
StructField("job",DataTypes.StringType),
StructField("mgr",DataTypes.IntegerType),
StructField("hiredate",DataTypes.StringType),
StructField("sal",DataTypes.IntegerType),
StructField("comm",DataTypes.IntegerType),
StructField("deptno",DataTypes.IntegerType),
))
import org.apache.spark.sql.types._
准备数据 RDD[Row]
val allEmp = lines.map(x => Row(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3).toInt,x(4),x(5).toInt,x(6).toInt,x(7).toInt))
import org.apache.spark.sql.Row
val df2 = spark.createDataFrame(allEmp,myschema)
第三种方式
直接读取一个带格式的文件。
val df3 = spark.read 读文件，默认是Parquet文件
val df3 = spark.read.json("/usr/local/tmp_files/people.json")
df3.show
val df4 = spark.read.format("json").load("/usr/local/tmp_files/people.json")
5、操作DataFrame
（1）DSL语句
mybatis Hibernate
df1.select($"ename",$"sal",$"sal"+100).show
$"sal" 可以看做是一个变量。
查询薪水大于2000的员工
df1.filter($"sal" > 2000).show
求每个部门的员工人数
df1.groupBy($"deptno").count.show
select deptno,count(1) from emp group by deptno
（2）SQL语句
注意：不能直接执行SQL，需要生成一个视图，再执行sql。
scala> df1.create
createGlobalTempView createOrReplaceTempView createTempView
一般用到 createOrReplaceTempView createTempView
视图：类似于表，但不保存数据。
df1.createOrReplaceTempView("emp")
操作：
spark.sql("select * from emp").show
查询薪水大于2000的员工
spark.sql("select * from emp where sal > 2000").show
求每个部门的员工人数
spark.sql("select deptno,count(1) from emp group by deptno").show
（3）多表查询
10,ACCOUNTING,NEW YORK
case class Dept(deptno:Int,dname:String,loc:String)
val lines = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/dept.csv").map(_.split(","))
val allDept = lines.map(x=>Dept(x(0).toInt,x(1),x(2)))
df5.createOrReplaceTempView("dept")
spark.sql("select dname,ename from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno").show
6、操作DataSet
跟DataFrame类似，是一套新的接口。高级的Dataframe
举例：
（1）创建DataSet
1、使用序列来创建DataSet。
定义一个case class
case class MyData(a:Int,b:String)
生成序列，并创建DataSet
val ds = Seq(MyData(1,"Tom"),MyData(2,"Mary")).toDS
.toDS 生成DataSet
ds.show
2、使用JSON数据来创建DataSet
定义case class
case class Person(name:String,age:BigInt)
通过Json数据来生成DataFrame
val df = spark.read.format("json").load("/usr/local/tmp_files/people.json")
将DataFrame转换成DataSet
df.as[Person].show
df.as[Person] 就是一个DataSet
3、使用其他数据
RDD操作和DataFrame操作相结合 ---> DataSet
读取数据，创建DataSet
val linesDS = spark.read.text("/usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt").as[String]
对DataSet进行操作：
val words = linesDS.flatMap(_.split(" ")).filter(_.length > 3)
words.show
words.collect
执行一个WordCount程序
val result = linesDS.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).groupByKey( x => x._1).count
result.show
排序：
result.orderBy($"value").show
result.orderBy($"count(1)").show
（2）DataSet操作案例
使用emp.json 生成一个DataFrame
val empDF = spark.read.json("/usr/local/tmp_files/emp.json")
查询工资大于3000的员工
empDF.where($"sal" >= 3000).show
创建case class
case class Emp(empno:BigInt,ename:String,job:String,mgr:String,hiredate:String,sal:BigInt,comm:String,deptno:BigInt)
生成DataSet
val empDS = empDF.as[Emp]
查询工资大于3000的员工
empDS.filter(_.sal > 3000).show
查询10号部门的员工
empDS.filter(_.deptno == 10).show
（3）多表查询
1、创建部门表
val deptRDD = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/dept.csv").map(_.split(","))
case class Dept(deptno:Int,dname:String,loc:String)
val deptDS = deptRDD.map( x=> Dept(x(0).toInt,x(1),x(2))).toDS
2、创建员工表
case class Emp(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:Int,hiredate:String,sal:Int,comm:Int,deptno:Int)
val empRDD = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/emp.csv").map(_.split(","))
7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,0,20
val empDS = empRDD.map(x=> Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3).toInt,x(4),x(5).toInt,x(6).toInt,x(7).toInt)).toDS
3、执行多表查询：等值连接
val result = deptDS.join(empDS,"deptno")
val result1 = deptDS.joinWith(empDS, deptDS("deptno") === empDS("deptno") )
join 和 joinWith 区别：连接后schema不同
4、多表连接后再筛选
deptDS.join(empDS,"deptno").where("deptno == 10").show
7、Spark SQL 中的视图
视图是一个虚表，不存储数据。
两种类型：
1、普通视图（本地视图）：只在当前Session中有效。createOrReplaceTempView createTempView
2、全局视图： createGlobalTempView
在不同的Session中都有用 把全局视图创建在命名空间中：global_temp中。类似于一个库。
scala> df1.create
createGlobalTempView createOrReplaceTempView createTempView
举例：
创建一个新session，读取不到emp视图
spark.newSession.sql("select * from emp")
以下两种方式均可读到 全局视图 中的数据。
df1.createGlobalTempView("emp1")
spark.newSession.sql("select * from global_temp.emp1").show
spark.sql("select * from global_temp.emp1").show
二、使用数据源
在Spark SQL中，可以使用各种各样的数据源来操作。 结构化
1、使用load函数、save函数
load函数是加载数据，save是存储数据。
注意：使用load 或 save时，默认是Parquet文件。列式存储文件。
举例:
读取 users.parquet 文件
val userDF = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/users.parquet")
userDF.printSchema
userDF.show
val userDF = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/emp.json")
保存parquet文件
userDF.select($"name",$"favorite_color").write.save("/usr/local/tmp_files/parquet")
读取刚刚写入的文件：
val userDF1 = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/parquet/part-00000-1ab4e661-32c6-441a-b320-79d")---> 不推荐
生产：
val userDF2 = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/parquet")
读json文件 必须format
val userDF = spark.read.format("json").load("/usr/local/tmp_files/emp.json")
val userDF3 = spark.read.json("/usr/local/tmp_files/emp.json")
关于save函数：
调用save函数的时候，可以指定存储模式，追加、覆盖等等
userDF2.write.save("/usr/local/tmp_files/parquet")
userDF2.write.save("/usr/local/tmp_files/parquet")
org.apache.spark.sql.AnalysisException: path file:/usr/local/tmp_files/parquet already exists.;
save的时候覆盖
userDF2.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/parquet")
将结果保存成表
userDF2.select($"name").write.saveAsTable("table1")
scala> userDF.select($"name").write.saveAsTable("table2")
scala> spark.sql("select * from table2").show
+------+
| name|
+------+
|Alyssa|
| Ben|
+------+
2、Parquet文件：列式存储文件，是Spark SQL 默认的数据源
就是一个普通的文件
举例：
1、把其他文件，转换成Parquet文件
调用save函数
把数据读进来，再写出去，就是Parquet文件。
val empDF = spark.read.json("/usr/local/tmp_files/emp.json")
empDF.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/parquet")
empDF.write.mode("overwrite").parquet("/usr/local/tmp_files/parquet")
val emp1 = spark.read.parquet("/usr/local/tmp_files/parquet")
emp1.createOrReplaceTempView("emp1")
spark.sql("select * from emp1")
2、支持Schema的合并
项目开始 表结构简单 schema简单
项目越来越大 schema越来越复杂
举例：
通过RDD来创建DataFrame
val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map( i => (i,i*2)).toDF("single","double")
"single","double" 是表结构
df1.show
df1.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/key=1")
val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map( i => (i,i*3)).toDF("single","triple")
df2.show
df2.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/key=2")
合并两个部分
val df3 = spark.read.parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")
val df3 = spark.read.option("mergeSchema",true).parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")
通过RDD来创建DataFrame
val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map( i => (i,i*2)).toDF("single","double")
"single","double" 是表结构
df1.show
df1.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/tzkt=1")
val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map( i => (i,i*3)).toDF("single","triple")
df2.show
df2.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/key=2")
合并两个部分
val df3 = spark.read.parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")
val df3 = spark.read.option("mergeSchema",true).parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")
3、json文件
读取Json文件，生成DataFrame
val peopleDF = spark.read.json("/usr/local/tmp_files/people.json")
peopleDF.printSchema
peopleDF.createOrReplaceTempView("peopleView")
spark.sql("select * from peopleView").show
Spark SQL 支持统一的访问接口。对于不同的数据源，读取进来，生成DataFrame后，操作完全一样。
4、JDBC
使用JDBC操作关系型数据库，加载到Spark中进行分析和处理。
方式一：
val mysqlDF = spark.read.format("jdbc")
.option("url","jdbc:mysql://192.168.109.1:3306/company?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf-8")
.option("user","root")
.option("password","123456")
.option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable","emp").load
mysqlDF.show
方式二：
定义一个Properties类
import java.util.Properties
val mysqlProps = new Properties()
mysqlProps.setProperty("user","root")
mysqlProps.setProperty("password","123456")
val mysqlDF1 = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.109.1:3306/company?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf-8","emp",mysqlProps)
mysqlDF1.show
5、使用Hive
比较常见
（*）spark SQL 完全兼容hive
（*）需要进行配置
拷贝一下文件到spark/conf目录下：
Hive 配置文件： hive-site.xml
Hadoop 配置文件：core-site.xml hdfs-site.xml
配置好后，重启spark
启动Hadoop 与 hive
spark.sql("create table comany.emp_0410(empno Int,ename String,job String,mgr String,hiredate String,sal Int,comm String,deptno Int)row format delimited fields terminated by ','")
三、在IDE中开发Spark SQL
四、性能优化
与RDD类似
1、把内存中缓存表的数据
直接读取内存的值，来提高性能。
RDD中如何缓存：
rdd.cache 或者 rdd.persist
在Spark SQL中，使用SparkSession.sqlContext.cacheTable
spark中所有context对象
1、sparkContext ： SparkCore
2、sql Context ： SparkSQL
3、Streaming Context ：SparkStreaming
统一起来：SparkSession
操作mysql，启动spark shell 时，需要：
./bin/spark-shell --master spark://node3:7077 --jars /usr/local/tmp_files/mysql-connector-java-8.0.11.jar --driver-class-path /usr/local/tmp_files/mysql-connector-java-8.0.11.jar
val mysqlDF = spark.read.format("jdbc").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("url","jdbc:mysql://192.168.109.1:3306/company?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf-8").option("user","root").option("password","123456").option("dbtable","emp").load
mysqlDF.show
mysqlDF.createOrReplaceTempView("emp")
spark.sqlContext.cacheTable("emp") ----> 标识这张表可以被缓存，数据还没有真正被缓存
spark.sql("select * from emp").show ----> 依然读取mysql
spark.sql("select * from emp").show ----> 从缓存中读取数据
spark.sqlContext.clearCache
清空缓存后，执行查询，会触发查询mysql数据库。
2、了解性能优化的相关参数：参考讲义
-----------------Spark Streaming------------------------
流式计算框架，类似于Storm
常用的实时计算引擎（流式计算）
1、Apache Storm：真正的流式计算
2、Spark Streaming ：严格上来说，不是真正的流式计算（实时计算）
把连续的流式数据，当成不连续的RDD
本质：是一个离散计算（不连续）
3、Apache Flink：真正的流式计算。与Spark Streaming相反。
把离散的数据，当成流式数据来处理
4、JStorm
一、Spark Streaming基础
1、什么是 Spark Streaming。
Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications.
易于构建灵活的、高容错的流式系统。
特点：
1、易用，已经集成到Spark中
2、容错性：底层RDD，RDD本身具有容错机制
3、支持多种语言：Java Scala Python
2、演示官方的Demo
往Spark Streaming中发送字符串，Spark 接收到以后，进行计数
使用消息服务器 netcat Linux自带
yum install nc.x86_64
nc -l 1234
注意：总核心数 大于等于2。一个核心用于接收数据，另一个用于处理数据
在netcat中写入数据 Spark Streaming可以取到
3、开发自己的NetWorkWordCount程序
和Spark Core类似
问题：Hello Hello
Hello World
现在现象：（Hello,2）
(Hello , 1) (World , 1)
能不能累加起来？保存记录下以前的状态？
通过Spark Streaming提供的算子来实现
二、高级特性
1、什么是DStream？离散流
把连续的数据变成不连续的RDD
因为DStream的特性，导致，Spark Streaming不是真正的流式计算
2、重点算子讲解
（1）updateStateByKey
默认情况下，Spark Streaming不记录之前的状态，每次发数据，都会从0开始
现在使用本算子，实现累加操作。
（2）transform
3、窗口操作
窗口：对落在窗口内的数据进行处理，也是一个DStream，RDD
举例：每10秒钟把过去30秒的数据采集过来
注意：先启动nc 再启动程序 local[2]
4、集成Spark SQL ： 使用SQL语句来处理流式数据
5、缓存和持久化：和RDD一样
6、支持检查点：和RDD一样
三、数据源
Spark Streaming是一个流式计算引擎，就需要从外部数据源来接收数据
1、基本的数据源
文件流：监控文件系统的变化，如果文件有增加，读取文件中的内容
希望Spark Streaming监控一个文件夹，如果有变化，则把变化采集过来
RDD队列流：可以从队列中获取数据
套接字流：socketTextStream
2、高级数据源
（1）Flume
Spark SQL 对接flume有多种方式：
push方式：flume将数据推送给Spark Streaming
custom sink 模式：比第一种有更好的健壮性和容错性。使用这种方式，flume配置一个sink。
使用官方提供的spark sink组件
需要把 spark-streaming-flume-sink_2.10-2.1.0.jar 拷贝到flume lib下
需要把 spark-streaming-flume-sink_2.10-2.1.0.jar 拷贝到IDE的lib下添加到build path中
（2）Kafka
在讲Kafka时，举例。
四、性能优化的参数
性能优化：
spark submit的时候，程序报OOM错误
程序跑的很慢
方法：调整spark参数
conf.set...
-----------------Spark 调优------------------------
问题：只要会用就可以，为什么还要精通内核源码与调优？
Spark 性能优化概览：
Spark的计算本质是，分布式计算。
所以，Spark程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者内存。
CPU、网络带宽，是运维来维护的。
聚焦点：内存。
如果内存能够容纳下所有的数据，那就不需要调优了。
如果内存比较紧张，不足以放下所有数据（10亿量级---500G）,需要对内存的使用进行性能优化。
比如：使用某些方法减少内存的消耗。
Spark性能优化，主要针对在内存的使用调优。
Spark性能优化的技术：
1、使用高性能序列化类库
2、优化数据结构
3、对于多次使用的RDD进行持久化、checkpoint
4、持久化级别：MEMORY_ONLY ---> MEMORY_ONLY_SER 序列化
5、Java虚拟机垃圾回收调优
6、Shuffle调优，1.x版本中，90%的性能问题，都是由于Shuffle导致的。
其他性能优化：
1、提高并行度
2、广播共享数据
等等。。。
一、诊断Spark内存使用
首先要看到内存使用情况，才能进行针对性的优化。
1、内存花费：
（1）每个Java对象，都有一个对象头，占用16字节，包含一些对象的元信息，比如指向他的类的指针。
如果对象本身很小，比如int，但是他的对象头比对象自己还大。
（2）Java的String对象，会比他内存的原始数据，多出40个字节。
String内部使用的char数组来保存内部的字符串序列，并且还要保存诸如输出长度之类的信息。
char使用的是UTF-16编码，每个字符会占2个字节。比如，包含10个字符的String，2*10+40=60字节
（3）Java中的集合类型，比如HashMap和LinkedList，内部使用链表数据结构。
链表中的每个数据，使用Entry对象包装。
Entry对象，不光有对象头，还有指向下一个Entry的指针，占用8字节。
（4）元素类型为原始数据类型（int），内部通常会使用原始数据类型的包装类型（Integer）来存储元素。
2、如何判断Spark程序消耗内存情况？
预估
（1）设置RDD的并行度。
两种方法创建RDD，parallelize() textFile() 在这两个方法中，传入第二个参数，设置RDD的partition数量。
在SparkConfig中设置一个参数：
spark.default.parallelism
可以统一设置这个application中所有RDD的partition数量
（2）将RDD缓存 cache()
（3）观察日志：driver日志
/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/work
19/04/13 22:01:05 INFO MemoryStore: Block rdd_3_1 stored as values in memory (estimated size 26.0 MB, free 339.9 MB)
19/04/13 22:01:06 INFO MemoryStore: Block rdd_3_0 stored as values in memory (estimated size 26.7 MB, free 313.2 MB)
（4）将这个内存信息相加，就是RDD内存占用量。
二、使用高性能序列化类库
1、数据序列化概述
数据序列化，就是将对象或者数据结构，转换成特定的格式，使其可在网络中传输，或存储在内存或文件中。
反序列化，是相反的操作，将对象从序列化数据中还原出来。
序列化后的数据格式，可以是二进制，xml，Json等任何格式。
对象、数据序列化的重点在于数据的交换与传输。
在任何分布式系统中，序列化都是扮演着一个重要的角色。
如果使用的序列化技术，操作很慢，或者序列化后的数据量还是很大，会让分布式系统应用程序性能下降很多。
所以，Spark性能优化的第一步，就是进行序列化的性能优化。
Spark自身默认会在一些地方对数据进行序列化，比如Shuffle。另外，我们使用了外部数据（自定义类型），也要让其课序列化。
Spark本身对序列化的便捷性和性能进行了取舍
默认情况下：Spark倾向于序列化的便捷性，使用了Java自身提供的序列化机制，很方便使用。
但是，Java序列化机制性能不高，序列化速度慢，序列化后数据较大，比较占用内存空间。
2、kryo
Spark支持使用kryo类库来进行序列化。
速度快，占用空间更小，比Java序列化数据占用空间小10倍。
3、如何使用kryo序列化机制
（1）设置Spark conf
bin/spark-submit will also read configuration options from conf/spark-defaults.conf,
in which each line consists of a key and a value separated by whitespace. For example:
spark.master spark://5.6.7.8:7077
spark.executor.memory 4g
spark.eventLog.enabled true
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
（2）使用kryo是，要求需要序列化的类，要提前注册，以获得高性能
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[Count],......))
4、kryo类库的优化
（1）优化缓存大小
如果注册的自定义类型，本身特别大（100个字段），会导致要序列化的对象太大。
此时需要对kyro本身进行优化。因为kryo内部的缓存，可能不能存放这么大的class对象。
spark.kryoserializer.buffer.max 设置这个参数，将其调大。
（2）预先注册自定义类型
虽然不注册自定义类型，kryo也可以正常工作，但会保存一份他的全限定类名，耗费内存。
推荐预先注册要序列化的自定义类型。
三、优化数据结构
1、概述
要减少内存的消耗，除了使用高效的序列化类库外，还要优化数据结构。
避免Java语法特性中所导致的额外内存开销。
核心：优化算子函数内部使用到的局部数据或算子函数外部的数据。
目的：减少对内存的消耗和占用。
2、如何做？
（1）优先使用数组以及字符串，而不是集合类。即：优先使用Array，而不是ArrayList、LinkedList、HashMap
使用int[] 会比List<Integer> 节省内存
（2）将对象转换成字符串。
企业中，将HashMap、List这种数据，统一用String拼接成特殊格式的字符串
Map<Integer,Person> persons = new HashMap<Integer,Person>()
可以优化为：
"id:name,address"
String persons = "1:Andy,Beijing|2:Tom,Tianjin...."
（3）避免使用多层嵌套对象结构
举例：
下面的例子不好，因为Teacher类的内部又嵌套了大量的小的Student对象
public class Teacher{ private .....; privage List<Student> students = new ArrayList()}
解决：转换成字符串进行处理。
{"teacherId": 1, "students":[{"stuId":1.....},{}]}
（4）对于能够避免的场景，尽量使用int代替String
虽然String比List效率高，但int类型占用更少内存
比如：数据库主键，id，推荐使用自增的id，而不是uuid
四、rdd.cache checkpoint
五、持久化级别：MEMORY_ONLY ---> MEMORY_ONLY_SER 序列化
六、Java虚拟机的调优
1、概述
如果在持久化RDD的时候，持久化了大量的数据，那么Java虚拟机的垃圾回收就可能成为一个瓶颈
Java虚拟机会定期进行垃圾回收，此时会追踪所有Java对象，并且在垃圾回收时，找到那些已经不再使用的对象。
清理旧对象，给新对象腾出空间。
垃圾回收的性能开销，是与内存中的对象数量成正比。
在做Java虚拟机调优之前，必须先做好上面的调优工作，这样才有意义。
必须注意顺序
2、Spark GC原理
见图片
3、监测垃圾回收
我们可以进行监测，比如多久进行一次垃圾回收以及耗费的时间等等。
spark-submit脚本中，添加一个配置
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimesStamps"
注意：这个是输出到worker日志中，而不是driver日志。
/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/logs worker日志
/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/work driver日志
4、优化Executor内存比例
目的：减少GC次数。
对于GC调优来说，最重要的就是调节，RDD的缓存占用的内存空间 与 算子执行时创建对象所占用的内存空间 的比例
对于默认情况，Spark使用每个Executor 60% 的内存空间来缓存RDD，在task运行期间所创建的对象，只有40%内存空间来存放。
使用：conf.set("spark.storage.memoryFraction",0.5)
5、Java GC 调优 （-）
七、shuffle原理
1、优化前
图片
2、优化后
图片
八、其他调优
1、提高并行度
2、广播共享数据
---------------Spark MLlib--------------------------
MLlib 是 Spark 可以扩展的机器学习库。
MLlib is Apache Spark's scalable machine learning library.
一、MLlib概述
MLlib 是 Spark 可以扩展的机器学习库。
Spark在机器学习方面具有得天独厚的有事，有以下几个原因：
1、机器学习算法一般都有多个步骤迭代计算，需要在多次迭代后，获得足够小的误差或者收敛才会停止。
double wucha = 1.0
while(wucha>=0.00001){
建模 wucha -= 某个值
}
模型计算完毕
当迭代使用Hadoop的MapReduce计算框架时，每次都要读写硬盘以及任务启动工作，导致很大的IO开销。
而Spark基于内存的计算模型天生擅长迭代计算。只有在必要时，才会读写硬盘。
所以Spark是机器学习比较理想的平台。
2、通信，Hadoop的MapReduce计算框架，通过heartbeat方式来进行通信和传递数据，执行速度慢。
spark 有高效的 Akka 和 Netty 的通信系统，通行效率高。
SPark MLlib 是Spark 对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关测试和数据生成器。
二、什么是机器学习？
1、机器学习的定义。
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P,
if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。
三个关键词：算法、经验、模型评价
在数据的基础上，通过算法构建出模型，并进行评价
如果达到要求，则用该模型测试其他数据
如果不达到要求，要调整算法来重新建立模型，再次进行评估
循环往复，知道获得满意的经验
应用：金融反欺诈、语音识别、自然语言处理、翻译、模式识别、智能控制等等
2、基于大数据的机器学习
传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的现值，只能在少量数据上使用。
即，依赖于数据抽样。
问题：很难做好随机，导致学习的模型不准确。
在大数据上进行机器学习，直接处理全量数据并进行大量迭代计算。
Spark本身计算优势，适合机器学习。
另外 spark-shell pyspark 都可以提供及时查询工具
3、MLlib
MLlib是Spark机器学习库，简化机器学习的工程实践工作，方便扩展到更大规模。
集成了通用的学习算法：分类、回归、聚类、协同过滤、降维等等
另外，MLlib本身在Spark中，数据清洗、SQL、建模放在一起。
------------Spark Graphx--------------------
