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- 一： 日志清洗的优化
- 二：Spark RDD
- 三：SparkContext三大功能
- 四：Spark on YARN
- 五： spark RDD 的 依赖
hdfs dfs -mkdir /apachelog/
hdfs dfs -put access_log /apachelogs
hdfs dfs -ls /apachelogs
执行结果报错。
LogAnalyzer.scalapackage com.ibeifeng.bigdata.spark.app.core
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
/**
* Created by zhangyy on 2016/7/16.
*/
object LogAnalyzer {
def main(args: Array[String]) {
// step 0: SparkContext
val sparkConf = new SparkConf()
.setAppName("LogAnalyzer Applicaiton") // name
.setMaster("local[2]") // --master local[2] | spark://xx:7077 | yarn
// Create SparkContext
val sc = new SparkContext(sparkConf)
/** ================================================================== */
val logFile = "/apachelogs/access_log"
// step 1: input data
val accessLogs = sc.textFile(logFile)
// filer logs data
.filter(ApacheAccessLog.isValidateLogLine) // closures
/**
* parse log
*/
.map(line => ApacheAccessLog.parseLogLine(line))
/**
* The average, min, and max content size of responses returned from the server.
*/
val contentSizes = accessLogs.map(log => log.contentSize)
// compute
val avgContentSize = contentSizes.reduce(_ + _) / contentSizes.count()
val minContentSize = contentSizes.min()
val maxContentSize = contentSizes.max()
// println
printf("Content Size Avg: %s , Min : %s , Max: %s".format(
avgContentSize, minContentSize, maxContentSize
))
/**
* A count of response code's returned
*/
val responseCodeToCount = accessLogs
.map(log => (log.responseCode, 1))
.reduceByKey(_ + _)
.take(3)
println(
s"""Response Code Count: ${responseCodeToCount.mkString(", ")}"""
)
/**
* All IPAddresses that have accessed this server more than N times
*/
val ipAddresses = accessLogs
.map(log => (log.ipAddress, 1))
.reduceByKey( _ + _)
// .filter( x => (x._2 > 10))
.take(5)
println(
s"""IP Address : ${ipAddresses.mkString("< ", ", " ," >")}"""
)
/**
* The top endpoints requested by count
*/
val topEndpoints = accessLogs
.map(log => (log.endPoint, 1))
.reduceByKey(_ + _)
.top(3)(OrderingUtils.SecondValueOrdering)
// .map(tuple => (tuple._2, tuple._1))
// .sortByKey(false)
//.take(3)
//.map(tuple => (tuple._2, tuple._1))
println(
s"""Top Endpoints : ${topEndpoints.mkString("[", ", ", " ]")}"""
)
/** ================================================================== */
// Stop SparkContext
sc.stop()
}
}
ApacheAccessLog.scala
package com.ibeifeng.bigdata.spark.app.core
/**
* Created by zhangyy on 2016/7/16.
*
* 1.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -0800]
* "GET /chapter1/java/src/main/java/com/databricks/apps/logs/LogAnalyzer.java HTTP/1.1"
* 200 1234
*/
case class ApacheAccessLog (
ipAddress: String,
clientIndentd: String,
userId: String,
dateTime:String,
method: String,
endPoint: String,
protocol: String,
responseCode: Int,
contentSize: Long)
object ApacheAccessLog{
// regex
// 1.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -0800] "GET /chapter1/java/src/main/java/com/databricks/apps/logs/LogAnalyzer.java HTTP/1.1" 200 1234
val PARTTERN ="""^(\S+) (\S+) (\S+) \[([\w:/]+\s[+\-]\d{4})\] "(\S+) (\S+) (\S+)" (\d{3}) (\d+)""".r
/**
*
* @param log
* @return
*/
def isValidateLogLine(log: String): Boolean = {
// parse log
val res = PARTTERN.findFirstMatchIn(log)
// invalidate
if (res.isEmpty) {
false
}else{
true
}
}
/**
*
* @param log
* @return
*/
def parseLogLine(log: String): ApacheAccessLog ={
// parse log
val res = PARTTERN.findFirstMatchIn(log)
// invalidate
if(res.isEmpty){
throw new RuntimeException("Cannot parse log line: " + log)
}
// get value
val m = res.get
// return
ApacheAccessLog( //
m.group(1), //
m.group(2),
m.group(3),
m.group(4),
m.group(5),
m.group(6),
m.group(7),
m.group(8).toInt,
m.group(9).toLong)
}
}OrderingUtils.scalapackage com.ibeifeng.bigdata.spark.app.core
import scala.math.Ordering
/**
* Created by zhangyy on 2016/7/16.
*/
object OrderingUtils {
object SecondValueOrdering extends Ordering[(String, Int)]{
/**
*
* @param x
* @param y
* @return
*/
override def compare(x: (String, Int), y: (String, Int)): Int = {
x._2.compare(y._2)
// x._2 compare y._2 // 1 to 10 | 1.to(10)
}
}
}
RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常见的数据运算
val rdd = sc.textFile("/spark/rdd")
rdd.partitions.length
rdd.cache
rdd.count
一个分区默认一个task 分区去处理
默认是两个分区去处理
1. A list of partitions ： （protected def getPartitions: Array[Partition]）
一系列的的分片，比如说64M一片，类似于hadoop中的split
2. A function ofr computing each split ：（ @DeveloperApi
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]）
在每个分片上都有一个方式去迭代/执行/计算
3. A list of dependencies on other RDD ：（protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps）
一系列的依赖：RDDa 转换为RDDb,转换为 RDDc, 那么RDDc 就依赖于RDDb , RDDb 又依赖于RDDa
---
wordcount 程序：
## val rdd = sc.textFile("xxxx")
val wordRdd = rdd.flatMap(_.split(""))
val kvRdd = wordRdd.map((_,1))
val WordCountRdd = kvRdd.reduceByKey(_ + _)
# wrodcountRdd.saveAsTextFile("yy")
kvRdd <- wordRdd <- rdd
rdd.toDebugString
---
4. Optionlly,a Partitioner for kev-values RDDs (e,g,to say that the RDDis hash-partitioned) ：（/** Optionally overridden by subclasses to specify how they are partitioned. */
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None）
5. optionlly,a list of preferred location(s) to compute each split on (e,g,block location for an HDFS file)
：（protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil）
要运行的计算/执行最好在哪（几）个机器上运行，数据本地型
为什么会有那几个呢？
比如： hadoop 默认有三个位置，或者spark cache 到内存是可能同过StroageLevel 设置了多个副本，所以一个partition 可能返回多个最佳位置。
方式一：
并行化集合：
并行化集合
List\Seq\Array
SparkContext:
----
def parallelize[T: ClassTag](
seq: Seq[T],
numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]
---
list 创建：val list = List("11","22","33")
val listRdd = sc.parallelize(list)
listRdd.count
listRdd.frist
listRdd.take(10)seq 创建：val seq = Sep("aa","bb","cc")
val seqRdd = sc.parallelize(seq)
seqRdd.count
seqRdd.frist
seqRdd.take(10)Array创建：val array = Array(1,2,3,4,5)
val arryRdd = sc.parallelize(array)
arryRdd.first
arryRdd.count
arryRdd.take(10)
方式二：从外部存储创建：
val disFile = sc.textFile("/input")
transformation 转换
actions 执行出结果
persistence 基本都是cache过程
union()合并应用
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
val rdd2 = sc.parallelize(Array(6,7,8,9,10))
val rdd = rdd1.union(rdd2)
rdd.collect
对于分布式计算框架来说，性能瓶颈
IO
-1,磁盘IO
-2,网络IO
rdd1 -> rdd2
Shuffle
============================================
groupByKey() & reduceByKey()
在实际开发中，如果可以使用reduceByKey实现的功能，就不要使用groupBykey
使用reduceByKey有聚合功能，类似MapReduce中启用了Combiner
===============
join()
-1,等值链接
-2,左连接
数据去重
结果数据
res-pre.txt - rdd1
新数据进行处理
web.tsv - 10GB - rdd2
解析里面的url，
如果res-pre.txt中包含，就不放入，不包含就加入或者不包含url进行特殊处理
rdd2.leftJoin(rdd1)
join()应用val list =List("aa","bb","cc","dd")
val rdd1 = sc.parallelize(list).map((_, 1))
rdd1.collect
val list2 = List("bb","cc","ee","hh")
val rdd2 = sc.parallelize(list2).map((_, 1))
rdd2.collect
val rdd = rdd2.leftOuterJoin(rdd1)
rdd.collect
rdd.filter(tuple => tuple._2._2.isEmpty).collect
repartition()应用：val rdd = sc.textFile("/spark/rdd")
rdd.repartition(2)
rdd.count 
val list = List(("aa",1),("bb",4),("aa",56),("cc",0),("aa",89),("cc",34))
val rdd = sc.parallelize(list)
rdd.countByKey
wordcount 转变
val rdd = sc.textFile("\input")
rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).countByKey
foreach() 应用val list = List(1,2,3,4,5)
val rdd = sc.parallelize(list)
rdd.foreach(line => println(line))分组topkey
aa 78
bb 98
aa 80
cc 98
aa 69
cc 87
bb 97
cc 86
aa 97
bb 78
bb 34
cc 85
bb 92
cc 72
bb 32
bb 23val rdd = sc.textFile("/topkeytest")
val topRdd = rdd.map(line => line.split(" ")).map(arr => (arr(0), arr(1).toInt)).groupByKey().map(tuple => (tuple._1, tuple._2.toList.sorted.takeRight(3).reverse))
topRdd.collect
SparkContext 的作用：
-1,向Master（主节点，集群管理的主节点）申请资源，运行所有Executor
-2,创建RDD的入口
sc.textFile("") // 从外部存储系统创建
sc.parxx() // 并行化，从Driver 中的集合创建
-3,调度管理JOB运行
DAGScheduler 、 TaskScheduler
--3.1
为每个Job构建DAG图
--3.2
DAG图划分为Stage
按照RDD之间是否存在Shuffle
倒推（Stack）
--3.3
每个Stage中TaskSet
每个阶段中Task代码相同，仅仅处理数据不同
val list = List(".", "?", "!", "#", "$")
val braodCastList = sc.broadcast(list)
val wordRdd = sc.textFile("")
wordRdd.filter(word => {
braodCastList.value.contains(word)
})
1.spark的默认模式是local模式
spark-submint Scala_Project.jar
2. spark job 运行在客户端集群模式：
spark-submit --master spark://192.168.3.1:7077 --deploy-mode cluster Scala_Project.jar
方式一：
--jars JARS
Comma-separated list of local jars to include on the driver and executor classpaths.
jar包的位置一定要写决定路径。
方式二：
--driver-class-path
Extra class path entries to pass to the driver. Note that jars added with --jars are automatically included in the classpath.
方式三：
SPARK_CLASSPATH
配置此环境变量
spark-app-submit.sh:
#!/bin/sh
## SPARK_HOME
SPARK_HOME=/opt/cdh6.3.6/spark-1.6.1-bin-2.5.0-cdh6.3.6
## SPARK CLASSPATH
SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/opt/jars/sparkexternale/xx.jar:/opt/jars/sparkexternale/yy.jar
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master spark://hadoop-senior01.ibeifeng.com:7077 --deploy-mode cluster /opt/tools/scalaProject.jarcd /soft/hadoop/sbin
启动rescouremanager:
./yarn-daemon.sh start resourcemanager
启动nodemanger:
./yarn-daemon.sh start nodemanager
YARN
-1,分布式资源管理
主节点：ResouceManager
从节点：NodeManager -> 负责管理每台机器上的资源（内存和CPU Core）
-2,资源调度
--1,容器Container
AM/Task
--2,对于运行在YARN上的每个应用，一个应用的管理者ApplicaitonMaster 资源申请和任务调度Spark Application
-1,Driver Program
资源申请和任务调度
-2,Executors
每一个Executor其实就是一个JVM，就是一个进程
以spark deploy mode ： client
AM
-- 全部都允许在Container中
Executor s
运行在Container中，类似于MapReduce任务中Map Task和Reduce Task一样
Driver -> AM -> RM 
spark-shell --master yarn
cd jars/
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster Scala_Project.jar
spark的wordcount
##
val rdd = sc.textFile("/input")
##
val wordRdd = rdd.flatMap(_.split(" "))
val kvRdd = wordRdd.map((_, 1))
val wordcountRdd = kvRdd.reduceByKey(_ + _)
##
wordcountRdd.collect
-----------------
input -> rdd -> wordRdd -> kvRdd : Stage-01 -> ShuffleMapStage -> SMT
->
wordcountRdd -> output ：Stage-02 -> ResultStage -> ResultTask
1. 窄依赖（narrow dependencies）
1.1：子RDD的每个分区依赖于常数个父分区（即与数据规模无关）
1.2： 输入输出一对一的算子，且结过RDD 的分区结构不变，主要是map,flatMap
1.3：输出一对一，单结果RDD 的分区结构发生变化，如：union,coalesce
1.4: 从输入中选择部分元素的算子，如filer,distinct,subtract,sample
2. 宽依赖（wide dependencies）
2.1: 子RDD的每个分区依赖于所有父RDD 分区
2.2：对单个RDD 基于key进行重组和reduce,如groupByKey,reduceByKey
2.3:对两个RDD 基于key 进行join和重组，如：join
如何判断RDD之间是窄依赖还是宽依赖：
父RDD的每个分区数据 给 子RDD的每个分区数据
1 -> 1
1 -> N : MapReduce 中 Shuffle在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑。Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。
下面这幅图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程，其中shuffle phase是介于Map phase和Reduce phase之间。
概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，那么实际上shuffle（partition）这一部分是如何实现的的呢，下面我们就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。
1.首先每一个Mapper会根据Reducer的数量创建出相应的bucket，bucket的数量是M×RM×R，其中MM是Map的个数，RR是Reduce的个数。
2.其次Mapper产生的结果会根据设置的partition算法填充到每个bucket中去。这里的partition算法是可以自定义的，当然默认的算法是根据key哈希到不同的bucket中去。
当Reducer启动时，它会根据自己task的id和所依赖的Mapper的id从远端或是本地的block manager中取得相应的bucket作为Reducer的输入进行处理。
这里的bucket是一个抽象概念，在实现中每个bucket可以对应一个文件，可以对应文件的一部分或是其他等。
3. Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似，一些概念可直接套用，例如，Shuffle 过程中，提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper，对应的，接收数据的一端，被称作 Reduce 端，Reduce 端每个拉取数据的任务称为 Reducer，Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Reducer 的过程。那些操作会引起shuffle
1. 具有重新调整分区操作，
eg: repartition,coalese
2. *ByKey eg: groupByKey,reduceByKey
3. 关联操作 eg:join,cogroup
