PySpark安装
- 1-明确PyPi库，Python Package Index 所有的Python包都从这里下载，包括pyspark
- 2-为什么PySpark逐渐成为主流？
- http://spark.apache.org/releases/spark-release-3-0-0.html
- Python is now the most widely used language on Spark. PySpark has more than 5 million monthly downloads on PyPI, the Python Package Index.
- 记住如果安装特定的版本需要使用指定版本，pip install pyspark2.4.5
- 本地安装使用pip install pyspark 默认安装最新版
PySpark Vs Spark
Python作为Spark的主流开发语言
PySpark安装
1-如何安装PySpark？
- 首先安装anconda，基于anaconda安装pyspark
- anaconda是数据科学环境，如果安装了anaconda不需要安装python了，已经集成了180多个数据科学工具
- 注意：anaconda类似于cdh，可以解决安装包的版本依赖的问题
Linux的Anaconda安装
2-如何安装anconda？
- 去anaconda的官网下载linux系统需要文件 Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
- 上传到linux中，执行安装sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh或bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
- 直接Enter下一步到底，完成
- 配置环境变量，参考课件
3-Anaconda有很多软件
IPython 交互式Python，比原生的Python在代码补全，关键词高亮方面都有明显优势
jupyter notebook：以Web应用启动的交互式编写代码交互式平台(web平台)
180多个工具包
conda和pip什么区别？
conda和pip都是安装python package
conda list可以展示出package的版本信息
conda 可以创建独立的沙箱环境，避免版本冲突，能够做到环境独立
conda create -n pyspark_env python==3.8.8
4-Anaconda中可以利用conda构建虚拟环境
- 这里提供了多种方式安装pyspark
- （掌握）第一种：直接安装 pip install pyspark
- （掌握）第二种：使用虚拟环境安装pyspark_env中安装，pip install pyspark
- 第三种：在PyPi上下载下来对应包执行安装
5-如何查看conda创建的虚拟环境？
- conda env list
- conda create -n pyspark_env python==3.8.8
- pip install pyspark
PySpark安装
- 1-使用base的环境安装
- 2-使用pyspark_env方式安装
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查看启动结果
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简单的代码演示
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在虚拟环境下的补充
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webui
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注意：
- 1-1个Spark的Applicaition下面有很多Job
- 2-1个Job下面有很多Stage
Jupyter环境设置
监控页面
- 4040的端口
运行圆周率
回顾Hadoop中可以使用
hadoop jar xxxx.jar 100
yarn jar xxxx.jar 1000
跑的mr的任务
Spark中也有对应的提交任务的代码
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
提交的命令：
bin/spark-submit --master local[2] /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 10
或者# 基于蒙特卡洛方法求解的Pi，需要参数10，或100代表的次数 bin/spark-submit \ --master local[2] \ /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py \ 10
蒙特卡洛方法求解PI
采用的扔飞镖的方法，在极限的情况下，可以用落入到圆内的次数除以落入正方形内的次数
hadoop jar /export/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar pi 10 10
hadoop提交任务中使用 第一个10代表是map任务，第二10代表每个map任务投掷的次数
spark-submit的提交的参数10的含义是投掷的次数
简单的py代码
def pi(times): # times的意思是落入到正方形的次数
x_time = 0
for i in range(times):
# 有多少落入到圆内
x = random.random()
y = random.random()
if x * x + y * y <= 1:
x_time += 1
return x_time / times * 4.0
print(pi(10000000))#3.1410412
环境搭建-Standalone
- 完成了Spark的local环境搭建
- 完成了Spark的PySpark的local环境搭建
- 基于PySpark完成spark-submit的任务提交
Standalone 架构
- 如果修改配置，如何修改？
- 1-设定谁是主节点，谁是从节点
- node1是主节点，node1，node2，node3是从节点
- 2-需要在配置文件中声明，
- 那个节点是主节点，主节点的主机名和端口号(通信)
- 那个节点是从节点，从节点的主机名和端口号
- 3-现象：进入到spark-shell中或pyspark中，会开启4040的端口webui展示，但是一旦交互式命令行退出了，wenui无法访问了，需要具备Spark的历史日志服务器可以查看历史提交的任务
角色分析
Master角色,管理节点， 启动一个名为Master的进程, *Master进程有且仅有1个*(HA模式除外)
Worker角色, 干活节点，启动一个名为 Worker的进程., Worker进程****最少1个, 最多不限制****
Master进程负责资源的管理, 并在有程序运行时, 为当前程序创建管理者Driver
Driver：驱动器，使用SparkCOntext申请资源的称之为Driver，告诉任务需要多少cpu或内存
Worker进程负责干活, 向Master汇报状态, 并听从程序Driver的安排,创建Executor干活
在Worker中有Executor，Executor真正执行干活
集群规划
谁是Master 谁是Worker
node1:master/worker
node2:slave/worker
node3:slave/worker
为每台机器安装Python3
安装过程
- 1-配置文件概述
- spark-env.sh 配置主节点和从节点和历史日志服务器
- workers 从节点列表
- spark-default.conf spark框架启动默认的配置，这里可以将历史日志服务器是否开启，是否有压缩等写入该配置文件
- 2-安装过程
- 2-1 修改workers的从节点配置文件
- 2-2 修改spark-env.sh配置文件
- hdfs dfs -mkdir -p /sparklog/
- 2-3 修改spark-default.conf配置文件
- 2-4 配置日志显示级别(省略)
测试
WebUi
（1）Spark-shell
bin/spark-shell --master spark://node1:7077
（2）pyspark
前提：需要在三台机器上都需要安装Anaconda，并且安装PySpark3.1.2的包
步骤：
如果使用crt上传文件一般使用rz命令，yum install -y lrzsz
1-在3台虚拟机上准备anconda
2-安装anaconda，sh anaconda.sh
3-安装pyspark，这里注意环境变量不一定配置，直接进去文件夹也可以
4-测试
调用：bin/pyspark --master spark://node1:7077
（3）spark-submit
#基于Standalone的脚本 #driver申请作业的资源，会向--master集群资源管理器申请 #执行计算的过程在worker中，一个worker有很多executor(进程)，一个executor下面有很多task(线程) bin/spark-submit \ --master spark://node1:7077 \ --driver-memory 512m \ --executor-memory 512m \ --conf "spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3" \ --conf "spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3" \ /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py \ 10* 完毕
Spark 应用架构
两个基础driver和executor
用户程序从最开始的提交到最终的计算执行，需要经历以下几个阶段：
1）、用户程序创建 SparkContext 时，新创建的 SparkContext 实例会连接到 ClusterManager。 Cluster Manager 会根据用户提交时设置的 CPU 和内存等信息为本次提交分配计算资源，启动 Executor。
2）、Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段Stage，每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。在阶段划分完成和Task创建后， Driver会向Executor发送 Task；
3）、Executor在接收到Task后，会下载Task的运行时依赖，在准备好Task的执行环境后，会开始执行Task，并且将Task的运行状态汇报给Driver；
4）、Driver会根据收到的Task的运行状态来处理不同的状态更新。 Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据；
5）、Driver 会不断地调用Task，将Task发送到Executor执行，在所有的Task 都正确执行或者超过执行次数的限制仍然没有执行成功时停止；
环境搭建StandaloneHA
- 回顾：Spark的Standalone独立部署模式，采用Master和Worker结构进行申请资源和执行计算
- 问题：如果Master出问题了，整个Spark集群无法工作，如何处理？
- 解决：涉及主备，需要一个主节点，需要一个备用节点，通过ZK选举，如果主节点宕机备份节点可以接替上主节点继续执行计算
高可用HA
- 架构图
基于Zookeeper实现HA
- 如何实现HA的配置？
- 1-需要修改spark-env.sh中的master的ip或host，注释掉，因为依靠zk来选择
- 2-开启zk，zkServer.sh status
- 3-需要在原来的基础上启动node2的master的命令 start-master.sh
- 4-重启Spark的Standalone集群，然后执行任务
- sbin/stop-all.sh
- sbin/start-all.sh
- webUI
测试运行
spark-shell
pyspark
- bin/pyspark --master spark://node1:7077,node2:7077
spark-submit
#基于StandaloneHA的脚本
bin/spark-submit
–master spark://node1:7077,node2:7077
–conf “spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3”
–conf “spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3”
/export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py
10
测试：目前node1是主节点，node2是standby备用主节点，这时候将node1 的master进程干掉，然后看node2的master是否能够接替node1的master的作用，成为active的master
如果一个master节点宕机另外一个master启动需要1-2分钟
完毕
后记
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