01-Spark的Local模式与应用开发入门-Toy模板网

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1 Spark 的 local 模式

Spark 运行模式之一，用于在本地机器上单机模拟分布式计算的环境。在 local 模式下，Spark 会使用单个 JVM 进程来模拟分布式集群行为，所有 Spark 组件（如 SparkContext、Executor 等）都运行在同一个 JVM 进程中，不涉及集群间通信，适用本地开发、测试和调试。

1.1 重要特点和使用场景

本地开发和测试：在开发 Spark 应用程序时，可以使用 local 模式进行本地开发和测试。这样可以避免连接到集群的开销，加快开发迭代速度。同时，可以模拟集群环境中的作业执行流程，验证代码逻辑和功能。
单机数据处理：对于较小规模的数据处理任务，例如处理数百兆或数个 GB 的数据，可以使用 local 模式进行单机数据处理。这样可以充分利用本地机器的资源，快速完成数据处理任务。
调试和故障排查：在调试和故障排查过程中，使用 local 模式可以更方便地查看日志、变量和数据，加快发现和解决问题的速度。可以在本地环境中模拟各种情况，验证代码的健壮性和可靠性。
教学和学习：对于 Spark 的初学者或教学场景，local 模式提供了一个简单直观的学习环境。学习者可以在本地环境中快速运行 Spark 应用程序，理解 Spark 的基本概念和工作原理。

1.2 使用 local 模式

设置 SparkConf 中的 spark.master 属性为 "local" 来指定运行模式。如Scala中这样设置：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkLocalExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkLocalExample").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 在这里编写你的 Spark 应用程序逻辑

    sc.stop()  // 停止 SparkContext
  }
}

1.3 注意

local 模式仅适用于小规模数据处理和本地开发测试场景，并不适用于生产环境的大规模数据处理任务。在生产环境中，需要使用集群模式（如 standalone、YARN、Mesos 等）来运行 Spark 应用程序，以便充分利用集群资源和提高作业的并行度。

2 Spark应用开发

2.1 SparkContext

通常一个 Spark 程序对应一个 SparkContext 实例。SparkContext 是 Spark 应用程序的主入口点，负责与集群进行通信，管理作业的调度和执行，以及维护应用程序的状态。因此，一个 SparkContext 实例通常对应一个独立的 Spark 应用程序。

在正常情况下，创建多个 SparkContext 实例是不推荐的，因为这可能会导致资源冲突、内存泄漏和性能下降等问题。Spark 本身设计为单个应用程序对应一个 SparkContext，以便于有效地管理资源和执行作业。

然而，在某些特殊情况下，可能会存在多个 SparkContext 实例的情况：

测试和调试：在测试和调试阶段，有时会创建额外的 SparkContext 实例来模拟不同的场景或测试不同的配置。这样可以更好地理解 Spark 应用程序的行为和性能，以便进行优化和调整。
交互式环境：在交互式环境下（如 Spark Shell、Jupyter Notebook 等），有时会创建多个 SparkContext 实例来进行实验、测试或不同的作业执行。这些 SparkContext 实例可能是由不同的用户或会话创建的，用于并行执行不同的任务或查询。
多应用程序共享资源：在同一个集群上运行多个独立的 Spark 应用程序，并且它们需要共享同一组集群资源时，可能会创建多个 SparkContext 实例来管理各自的作业和资源。这种情况下，需要确保各个应用程序的 SparkContext 实例能够正确地管理资源，避免资源冲突和竞争。

创建多个 SparkContext 实例时需要谨慎处理，并且需要确保它们能够正确地管理资源、避免冲突，并且不会影响其他应用程序或作业的正常运行。在生产环境中，建议仅使用一个 SparkContext 实例来管理整个应用程序。

SparkContext是Spark应用的入口点，负责初始化Spark应用所需要的环境和数据结构。

2.2 运行一个Spark应用的步骤

创建SparkContext，这会初始化Spark应用环境、资源和驱动程序
通过SparkContext 创建RDD、DataFrame和Dataset
在RDD、DataFrame和Dataset上进行转换和行动操作
关闭SparkContext来关闭Spark应用

所以，一个标准的Spark应用对应一个SparkContext实例。通过创建SparkContext来开始我们的程序，在其上执行各种操作，并在结束时关闭该实例。

3 案例

3.1 测试数据文件

input.txt

JavaEdge,JavaEdge,JavaEdge
go,go
scalascala

3.2 代码

package com.javaedge.bigdata.chapter02

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 词频统计案例
 * 输入：文件
 * 需求：统计出文件中每个单词出现的次数
 * 1）读每一行数据
 * 2）按照分隔符把每一行的数据拆成单词
 * 3）每个单词赋上次数为1
 * 4）按照单词进行分发，然后统计单词出现的次数
 * 5）把结果输出到文件中
 * 输出：文件
 */
object SparkWordCountApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf()
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd = sc.textFile("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/input.txt")
    rdd.collect().foreach(println)
    sc.stop()
}

发现启动后，报错啦：

ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext.
org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration
	at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:368)
	at com.javaedge.bigdata.chapter02.SparkWordCountApp$.main(SparkWordCountApp.scala:25)
	at com.javaedge.bigdata.chapter02.SparkWordCountApp.main(SparkWordCountApp.scala)
ERROR Utils: Uncaught exception in thread main

必须设置集群？我才刚入门大数据诶，这么麻烦？劝退，不学了！还好 spark 也支持简单部署：

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local")

重启，又报错：

ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext.
org.apache.spark.SparkException: An application name must be set in your configuration
	at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:371)
	at com.javaedge.bigdata.chapter02.SparkWordCountApp$.main(SparkWordCountApp.scala:25)
	at com.javaedge.bigdata.chapter02.SparkWordCountApp.main(SparkWordCountApp.scala)
ERROR Utils: Uncaught exception in thread main

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkWordCountApp")

成功了！

01-Spark的Local模式与应用开发入门

val rdd = sc.textFile("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/input.txt")
rdd.flatMap(_.split(","))
  .map(word => (word, 1)).collect().foreach(println)
sc.stop()


output:
(pk,1)
(pk,1)
(pk,1)
(jepson,1)
(jepson,1)
(xingxing,1)

3.3 输出到文件

rdd.flatMap(_.split(","))
  // 3）每个单词赋上次数为1
  .map(word => (word, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  .saveAsTextFile("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/output.txt")

01-Spark的Local模式与应用开发入门

3.4 按频率降序排

// 2）按照分隔符把每一行的数据拆成单词
rdd.flatMap(_.split(","))
  // 3）每个单词赋上次数为1
  .map(word => (word, 1))
  // 4）按照单词进行分发，然后统计单词出现的次数
  .reduceByKey(_ + _)
  // 结果按单词频率降序排列,既然之前是 <单词，频率> 且 sortKey 只能按 key 排序，那就在这里反转 kv 顺序
  .map(x => (x._2, x._1))
  .collect().foreach(println)

output：
(2,go)
(1,scalascala)
(3,JavaEdge)

显然结果不符合期望。如何调整呢？再翻转一次！

rdd.flatMap(_.split(","))
  .map(word => (word, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  // 结果按单词频率降序排列,既然之前是 <单词，频率> 且 sortKey 只能按 key 排序，那就在这里反转 kv 顺序
  .map(x => (x._2, x._1))
  .sortByKey(false)
  .map(x => (x._2, x._1))
  .collect().foreach(println)

output：
(JavaEdge,3)
(go,2)
(scalascala,1)

4 spark-shell启动

javaedge@JavaEdgedeMac-mini bin % ./spark-shell --master local
23/03/23 16:28:58 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://172.16.1.55:4040
Spark context available as 'sc' (master = local, app id = local-1679560146321).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.3
      /_/

Using Scala version 2.11.12 (OpenJDK 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_362)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala>

4 通过YARN提交任务

$ ./spark-submit --master yarn \
  --deploy-mode client \
  --class <main_class> \
  --num-executors <num_executors> \
  --executor-memory <executor_memory> \
  --executor-cores <executor_cores> \
  <path_to_jar_or_py_file> \
  <app_arguments>

各参数含义：

--master yarn: 指定使用YARN作为Spark的资源管理器。
--deploy-mode client: 指定部署模式为client模式，即Driver程序运行在提交Spark任务的客户端机器上。
--class <main_class>: 指定Spark应用程序的主类。
--num-executors <num_executors>: 指定执行器的数量。
--executor-memory <executor_memory>: 指定每个执行器的内存大小。
--executor-cores <executor_cores>: 指定每个执行器的核心数。
<path_to_jar_or_py_file>: 指定要提交的Spark应用程序的JAR文件或Python文件的路径。
<app_arguments>: 指定Spark应用程序的参数。

如提交一个Scala版本的Spark应用程序的命令：

$ ./spark-submit --master yarn \
  --deploy-mode client \
  --class com.example.MySparkApp \
  --num-executors 4 \
  --executor-memory 2G \
  --executor-cores 2 \
  /path/to/my-spark-app.jar \
  arg1 arg2 arg3

如果你要提交一个Python版本的Spark应用程序，可以使用以下命令：

$ ./spark-submit --master yarn \
  --deploy-mode client \
  /path/to/my-spark-app.py \
  arg1 arg2 arg3

这样就可以通过YARN提交Spark任务，Spark会向YARN请求资源并在集群上执行任务。

关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！

作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。

负责：

中央/分销预订系统性能优化

活动&优惠券等营销中台建设

交易平台及数据中台等架构和开发设计

车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化

目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

参考：