spark wordcount笔记

环境：

　　JDK1.8

　　scala-2.10.4

　　spark-1.6.0

　　hadoop-2.7.3

　　CentOS-7-x86_64-DVD-1511　　3台

　　　　master hostname

　　　　　　hadoop1

　　　　slave hostname

　　　　　　hadoop2

　　　　　　hadoop3

1.使用scala编写spark wordcount项目，先本地测试。

object FilterCountOperator {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("MapOperator").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFileRdd = sc.textFile("hdfs://hadoop1:9000/input/log.txt")
    /**
      * 把每行装换成"企业名,1"
      * 2016-09-04 某某企业 1123 北京
      * (某某企业,1)
      */
    val nameRdd = textFileRdd.map(line => (line.split("\t")(1), 1))
    /**
      * 企业名汇总
      */
    val nameCountRdd = nameRdd.reduceByKey((v1:Int, v2:Int) => v1+v2)
    /**
      * sortBy x => x._2 , false
      * 根据value
      * 倒序排序
      */
    val sortRdd = nameCountRdd.sortBy((x:(String, Int)) => x._2, false)
    /**
      * 取出出现次数最多的学校名称
      */
    val name = sortRdd.take(1)(0)._1
    println(name)
    /**
      * 过滤文件中出现最多的企业名
      */
    val resultRdd = textFileRdd.filter(x => !name.equals(x.split("\t")(1)))
    resultRdd.saveAsTextFile("hdfs://hadoop1:9000/output/result")
    sc.stop()
　}
}

2.搭建hadoop HA

　　a).将hadoop-2.7.3.tar.gz上传至hadoop1节点的指定目录(/software/)，安装tar –xvf ./hadoop-2.7.2.tar.gz

　　b).修改hadoop-env.sh
　　　　vi /software/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh

　　　　修改export JAVA_HOME 语句为 export JAVA_HOME={你本身的JAVA_HOME路径，若是配置了环境变量，能够不用配置}

　　c).设置hadoop环境变量，HADOOP_HOME/bin、HADOOP_HOME/sbin都要加到$path中

　　d).创建免秘钥登陆(可选项，为了后期方便)

　　　　[root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa

　　　　#私钥 id_dsa

　　　　#公钥 id_dsa.pub 

　　　　#想登录哪台机器，就把公钥里面的内容copy 给哪台机器的authorized_keys里面保存，登录自身免密执行以下命令
　　　　[root@hadoop1 .ssh]# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

3.搭建spark 集群

　　a).将spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz上传至hadoop1节点的指定目录(/software/)，安装tar –xvf ./spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz，mv更名字

　　b)./ect/profile 下配置环境变量 ($SPARK_HOME/bin\$SPARK_HOME/sbin都要加到$PATH中)

　　c).进入conf下

　　　　一、将slaves.template 修改成 slaves

　　　　二、修改slaves，将从节点的ip或者hostname添加到这个文件中，每个ip或者hostname占用一行

　　　　三、将spark-env.sh.template 修改成 spark-env.sh

　　　　四、在spark-env.sh配置文件中添加如下环境变量　　　　　

　　　　　　export SPARK_MASTER_IP=hadoop1　　#master节点的hostname
　　　　　　export SPARK_MASTER_PORT=7077　　#提交applicatoin的端口

　　　　　　export SPARK_WORKER_MEMORY=2g　#每个Worker节点管理2G内存
　　　　　　export SPARK_WORKER_CORES=3　　  #每个Worker节点管理3个core

4.安装scala，配置环境变量

　　a).将scala-2.10.4.tgz上传至hadoop1节点的指定目录(/software/)，安装tar –xvf ./scala-2.10.4.tgz，mv更名字

　　b)./ect/profile 下配置环境变量

　　c).关闭虚拟机，复制两份

　　　　分别修改虚拟机的ip和hostname(hadoop二、hadoop3)，确认互相可以ping通，用ssh登录，同时修改全部虚拟机的/etc/hosts，确认使用名字能够ping通

　　　　关闭防火墙，防止端口端口访问不一样。

5.把项目打成jar包放到spark上运行(移动计算，不移动数据)

　　a).导出jar包

　　b).在hadoop1节点的SPARK_HOME/sbin下执行start-all.sh脚本 启动spark集群

　　c).分别在hadoop1节点执行 hadoop-daemon.sh start namenode; hadoop二、3执行 hadoop-daemon.sh start datanode 启动hadoop

　　d).使用浏览器打开http://hadoop1:8080查看spark集群的运行环境、http://hadoop1:50070查看hadoop的运行环境

　　e).上传jar包、测试数据的文件到hadoop1节点

　　　　在hdfs中建立input文件夹：hdfs dfs -mkdir /input

　　　　放入测试数据文件：hdfs dfs -put log.txt /input/log.txt

　　f).提交application

　　　　spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --class FilterCountOperator ../lib/WordCount.jar