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Part.01 关于HDP
Part.02 核心组件原理
Part.03 资源规划
Part.04 基础环境配置
Part.05 Yum源配置
Part.06 安装OracleJDK
Part.07 安装MySQL
Part.08 部署Ambari集群
Part.09 安装OpenLDAP
Part.10 创建集群
Part.11 安装Kerberos
Part.12 安装HDFS
Part.13 安装Ranger
Part.14 安装YARN+MR
Part.15 安装HIVE
Part.16 安装HBase
Part.17 安装Spark2
Part.18 安装Flink
Part.19 安装Kafka
Part.20 安装Flume

十七、安装Spark2

1.安装

添加Spark2服务

需要重启HDFS、YARN、MapReduce2、Hive、HBase等相关服务

2.取消kerberos对页面的认证

在CONFIGS->Advanced spark2-env下的content里，将下面内容加#注释掉

export SPARK_HISTORY_OPTS='-Dspark.ui.filters=org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter -Dspark.org.apache.hadoop.security.authentication.server.AuthenticationFilter.params="type=kerberos,kerberos.principal={
  {spnego_principal}},kerberos.keytab={
  {spnego_keytab}}"'

访问页面，http://hdp01.hdp.com:18081/

3.确认Spark on Yarn配置

查看/usr/hdp/3.1.5.0-152/spark2/conf/spark-env.sh

export HADOOP_HOME=${HADOOP_HOME:-/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_CONF_DIR:-/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop/conf}

/usr/hdp/3.1.5.0-152/hadoop-yarn/conf/yarn-site.xml

4.spark-shell交互式命令

每个Spark应用程序都需要一个Spark环境，这是Spark RDD API的主要入口点。Spark Shell提供了一个名为“sc”的预配置Spark环境和一个名为“spark”的预配置Spark会话。使用Spark Shell的时候，本身是预配置了sc，即SparkConf和SparkContext的，但是在实际使用编辑器编程过程中是需要设置这些配置的。

(1)启动

启动spark-shell

spark-shell --master local

正确界面如下：

(2)加载本地文件
通过预置sc加载本地文件

val textFile = sc.textFile("file:///root/wordcount_input")

val后面的是变量textFile，而sc.textFile()中的这个textFile是sc的一个方法名称，这个方法用来加载文件数据。这两个textFile不是一个东西，不要混淆。实际上，val后面的是变量textFile。
要加载本地文件，必须采用“file:///”开头的这种格式。执行上上面这条命令以后，并不会马上显示结果，因为，Spark采用惰性机制，只有遇到“行动”类型的操作，才会从头到尾执行所有操作。

textFile.first()

first()是一个“行动”（Action）类型的操作，会启动真正的计算过程，从文件中加载数据到变量textFile中，并取出第一行文本。屏幕上会显示很多反馈信息，这里不再给出，你可以从这些结果信息中，找到word.txt文件中的第一行的内容。

正因为Spark采用了惰性机制，在执行转换操作的时候，即使我们输入了错误的语句，spark-shell也不会马上报错，而是等到执行“行动”类型的语句时启动真正的计算，那个时候“转换”操作语句中的错误就会显示出来。

(3)变量回写到本地文件

将变量中的内容写回到本地文件/root/output中

val textFile = sc.textFile("file:///root/wordcount_input")
textFile.saveAsTextFile("file:///root/output")

上面的saveAsTextFile()括号里面的参数是保存文件的路径，不是文件名。saveAsTextFile()是一个“行动”（Action）类型的操作，所以，马上会执行真正的计算过程，从wordcount_input中加载数据到变量textFile中，然后，又把textFile中的数据写回到本地文件目录“/root/output”下面

ll /root/output/
cat /root/output/part-00000

(4)加载HDFS中文件
与加载本地文件类似

val textFile = sc.textFile("hdfs://hdp315/testhdfs/tenant1/wordcount_input")
textFile.first()

实验：Spark SQL-词频统计

(1)spark-shell方式

待统计文件为/root/wordcount_input

spark-shell --master local
val textFile = sc.textFile("file:///root/wordcount_input")
val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).ruduceByKey((a,b) => a + b)
wordCount.collect()

textFile包含了多行文本内容，textFile.flatMap(line => line.split(" "))会遍历textFile中的每行文本内容，当遍历到其中一行文本内容时，会把文本内容赋值给变量line，并执行Lamda表达式line => line.split(" ")。line => line.split(" ")是一个Lamda表达式，左边表示输入参数，右边表示函数里面执行的处理逻辑，这里执行line.split(" ")，也就是针对line中的一行文本内容，采用空格作为分隔符进行单词切分，从一行文本切分得到很多个单词构成的单词集合。这样，对于textFile中的每行文本，都会使用Lamda表达式得到一个单词集合，最终，多行文本，就得到多个单词集合。textFile.flatMap()操作就把这多个单词集合“拍扁”得到一个大的单词集合。
然后，针对这个大的单词集合，执行map()操作，也就是map(word => (word, 1))，这个map操作会遍历这个集合中的每个单词，当遍历到其中一个单词时，就把当前这个单词赋值给变量word，并执行Lamda表达式word => (word, 1)，这个Lamda表达式的含义是，word作为函数的输入参数，然后，执行函数处理逻辑，这里会执行(word, 1)，也就是针对输入的word，构建得到一个tuple，形式为(word,1)，key是word，value是1（表示该单词出现1次）。
程序执行到这里，已经得到一个RDD，这个RDD的每个元素是(key,value)形式的tuple。最后，针对这个RDD，执行reduceByKey((a, b) => a + b)操作，这个操作会把所有RDD元素按照key进行分组，然后使用给定的函数（这里就是Lamda表达式：(a, b) => a + b），对具有相同的key的多个value进行reduce操作，返回reduce后的(key,value)，比如("hadoop",1)和("hadoop",1)，具有相同的key，进行reduce以后就得到("hadoop",2)，这样就计算得到了这个单词的词频。

(2)spark-submit方式

建议找一台有外网的服务器来做sbt，因为需要下载很多依赖包
安装sbt

tar -zxvf /opt/sbt-1.8.2.tgz -C /usr/local/

将位于sbt/bin下面的sbt-launch.jar文件放在sbt目录下。
cp /usr/local/sbt/bin/sbt-launch.jar /usr/local/sbt/
在sbt目录下创建sbt脚本

chmod u+x /usr/local/sbt/sbt

确认是否成功

/usr/local/sbt/sbt sbtVersion

创建工程目录及相关文件

scala文件，/data01/project/wordcount/src/main/scala/wordcount.scala

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

object WordCount {
    def main(args: Array[String]) {
        val inputFile =  "hdfs://hdp315/testhdfs/ranger_yarn/wordcount_input"
        val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val textFile = sc.textFile(inputFile)
        val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
        wordCount.foreach(println)
    }
}

sbt文件，/data01/project/wordcount/wordcount.sbt

name := "WordCount Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.12"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.0"

进入到工程目录下，将整个工程打成jar包

/usr/local/sbt/sbt package

jar包在工程目录下的./target/scala-2.11/下

回到hdp01上，通过spark-submit提交jar包执行

kinit -kt /root/keytab/ranger_yarn.keytab ranger_yarn
spark-submit --class "WordCount" /root/wordcount-project_2.11-1.0.jar --deploy-mode cluster --master yarn

查看结果
在spark中可以查看任务信息，已经结果

6.实验：Spark Streaming-显示实时流内容

将nc作为服务器端，用户产生数据；启动sparkstreaming客户端程序，监听服务器端发送过来的数据，并对其数据进行显示。
在测试的nc服务端，启动nc程序，端口为1234

nc -l 1234

配置sbt文件，增加sparking-streaming依赖包，/data01/project/streamPrint/streamPrint.sbt

name := "streamPrint Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.12"

libraryDependencies ++= Seq(
"org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.0",
"org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.3.0"
)

配置scala文件，/data01/project/streamPrint/src/main/scala/streamPrint.scala

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object StreamPrint {
    def main(args: Array[String]) {
        val conf = new SparkConf().setAppName("streamPrint")
        val sc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
        val lines = sc.socketTextStream("192.168.111.1", 1234, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
        if (lines != null) {
                lines.print()
                println("start!")
        }
        sc.start()
        sc.awaitTermination()
    }
}

进入到工程目录下，将整个工程打成jar包

/usr/local/sbt/sbt package

回到hdp01上，通过spark-submit提交jar包执行

kinit -kt /root/keytab/ranger_yarn.keytab ranger_yarn
spark-submit --class "StreamPrint" /root/streamprint-project_2.11-1.0.jar --deploy-mode cluster --master yarn

此时在nc服务端输入内容后，可在spark streaming中看到相应的内容

Spark streaming中的间隔，是在scala程序中设置的，val sc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))因此是5秒输出一次。

7.spark-submit参数

--master
master的地址，提交任务到哪里执行
常见的选项有
local：提交到本地服务器执行，并分配单个线程
local[k]：提交到本地服务器执行，并分配k个线程
spark://HOST:PORT：提交到standalone模式部署的spark集群中，并指定主节点的IP与端口
mesos://HOST:PORT：提交到mesos模式部署的集群中，并指定主节点的IP与端口
yarn：提交到yarn模式部署的集群中
--deploy-mode
在本地(client)启动driver或在cluster上启动，默认是client
DEPLOY_MODE：设置driver启动的位置，可选项如下，默认为client
client：在客户端上启动driver，这样逻辑运算在client上执行，任务执行在cluster上
cluster：逻辑运算与任务执行均在cluster上，cluster模式暂时不支持于Mesos集群或Python应用程序
--class
应用程序的主类，仅针对java或scala应用
CLASS_NAME：指定应用程序的类入口，即主类，仅针对java、scala程序，不作用于python程序
--name
应用程序的名称
--jars
用逗号分隔的本地jar包，设置后，jar包将包含在driver和executor的classpath下
--packages
包含在driver和executor的classpath中的jar的maven坐标
--exclude-packages
为了避免冲突，指定的参数--package中不包含的jars包
--repositories
远程repository
附加的远程资源库(包含jars包)等，可以通过maven坐标进行搜索
--py-files
PY_FILES：逗号隔开的的.zip、.egg、.py文件，这些文件会放置在PYTHONPATH下，该参数仅针对python应用程序
--files
FILES：逗号隔开的文件列表，这些文件将存放于每一个工作节点进程目录下
--conf PROP=VALUE
指定spark配置属性的值，格式为PROP=VALUE，例如--confspark.executor.extraJavaOptions=“-XX:MaxPermSize=256m”
--properties-file
指定需要额外加载的配置文件，用逗号分隔，如果不指定，默认为conf/spark-defaults.conf
--driver-memory
Driver内存，默认1G
--driver-java-options
传给driver的额外的Java选项
--driver-library-path
传给driver的额外的库路径
--driver-class-path
传给driver的额外的类路径，用--jars添加的jar包会自动包含在类路径里
--driver-cores
Driver的核数，默认是1。在yarn或者standalone下使用
--executor-memory
每个executor的内存，默认是1G
--total-executor-cores
所有executor总共的核数。仅仅在mesos或者standalone下使用
--num-executors
启动的executor数量。默认为2。在yarn下使用
--executor-core
每个executor的核数。在yarn或者standalone下使用