Spark:一个独立应用

目录

• Spark:一个独立应用
  • 关于构建
    • Java和Scala
    • Python
  • 初始化SparkContext
    • Python示例
    • Scala示例
    • Java示例
    • 说明
• 独立应用示例
  • Scala代码
  • 构建文件
  • 说明
  • 构建
    • 新建文件夹下包含的文件
    • 执行构建
• 运行构建的程序

Spark:一个独立应用

关于构建

Java和Scala

在Java和Scala中,只须要给你的应用添加一个对于spark-core的Maven依赖.

Python

在Python中,能够把应用写成脚本,而后使用Spark自带的bin/spark-submit脚原本运行.spark-submit会引入Python程序的Spark依赖.使用方式以下所示.
/PATH_TO_SPARK/bin/spark-submit my_python_script.py

初始化SparkContext

• 先建立一个SparkConf对象来配置应用
• 基于SparkConf建立一个SparkContext对象

Python示例

代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext


conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")
sc = SparkContext(conf = conf)

运行

spark-submit spark-app.py

Scala示例

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")
val sc = new SparkContext(conf)

Java示例

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

说明

上述例子是建立SparkContext的最基本的方法,你只需传递两个参数:

• 集群URL(上述是local),告诉Spark如何运行链接到集群上
• 应用名能够用来在集群管理器的用户界面找到该应用

独立应用示例

建立空白目录,在新建目录下,新建文件simpleApp.Scala,添加以下代码.

Scala代码

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf


object SimpleApp {
    def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "README.md"
        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))
    }
}

构建文件

在新建目录下,新建文件simple.sbt,复制以下代码.

name := "Simple Application"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.0.0"

• 使用scala -version命令查看scala版本,使用spark-shell能够查看spark版本及scala版本,使用:quit命令退出spark-shell

说明

• 程序构建须要安装sbt
• 程序用来统计README.md文件中包含a和b的行数
• 须要将README.md放到Spark使用的文件系统的相应位置.好比,若是使用的是HDFS,README.md应该放在/user/YOUR_USER_NAME/目录下, 或者将val logFile = "README.md"中的文件路径改成绝对路径,例如:val logFile = "/user/mint/README.md".

构建

新建文件夹下包含的文件

$ ls
simpleApp.scala  simple.sbt

执行构建

$ sbt package
[info] Set current project to Simple Project (in build file:/home/public/program/scala/self-cont-app/)
[info] Updating {file:/home/public/program/scala/self-cont-app/}self-cont-app...
[info] Resolving jline#jline;2.12.1 ...
[info] Done updating.
[info] Compiling 1 Scala source to /home/public/program/scala/self-cont-app/target/scala-2.11/classes...
[info] Packaging /home/public/program/scala/self-cont-app/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar ...
[info] Done packaging.
[success] Total time: 11 s, completed Sep 8, 2016 3:12:31 PM

运行构建的程序

$ spark-submit --class "SimpleApp" --master local[4] ./target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar 
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
...
Lines with a: 61, lines with b: 27