本文将详细介绍Spark集群的搭建及Spark的运行原理、运行模式。
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Spark集群环境搭建
如果已经理解了前文Hadoop集群环境的搭建，那么学习Spark集群环境的搭建会容易很多，因为Hadoop和Spark不仅安装包目录结构非常相似，在配置方面也十分接近。均是在master节点上进行所有配置，然后打包复制到每个slave节点，然后启动集群Spark即可，下面就来详细介绍一下Spark集群环境的搭建。
下载安装
进入Spark的下载目录，
https://spark.apache.org/downloads.html
可以看到Spark分多个版本，有基于Hadoop构建好的，有没基于Hadoop构建的，有基于Hadoop2.6之前版本构建的，也有基于Hadoop2.7以后版本构建的，由于前面讲解Hadoop集群环境搭建时采用的是Hadoop 3.2.1，因此，而且本文需要使用HDFS依赖Hadoop，因此需要下载Pre-built for Apache Hadoop 2.7 and later,
把spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz文件下载到home路径下，然后解压到指定目录，
<code>$tar-zxvf~/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz-C/usr/local//<code>
然后进入目录并像Hadoop那样，修改Spark目录的拥有者，
<code>$cd/usr/local$sudomv./spark-2.4.4-bin-hadoop2.7./spark$sudochowm-Ruser_name./spark/<code>
配置环境变量
修改bashrc，配置环境变量，把Spark的bin和sbin路径加入到环境变量，
<code>$vim~/.bashrcexportSPARK_HOME=/usr/local/sparkexportPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbinexportPYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip:$PYTHONPATHexportPYSPARK_PYTHON=python3/<code>
Master节点配置
进入Spark目录，修改spark-env.sh文件，
<code>$cd/usr/local/spark$vim./conf/spark-env.sh/<code>
在spark-env.sh中添加下面内容，
<code>exportSPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoopclasspath)exportHADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoopexportSPARK_MASTER_IP=10.110.113.132/<code>
SPARK_MASTER_IP指定的是master节点的IP，后面启动集群Spark时slave节点会注册到SPARK_MASTER_IP，如果这一项不配置，Spark集群则没有可使用资源，
修改slaves文件
配置完master节点信息之后需要配置slave节点信息，slave节点的信息配置在slaves文件里，由于Spark目录下没有这个文件，因此需要首先从slaves.template拷贝一下，
<code>$cd/usr/local/spark/$cp./conf/slaves.template./conf/slaves/<code>
然后添加如下内容，
<code>slave0slave0slave1/<code>
需要注意的是，slaves文件里配置的是运行作业任务的节点(worker)，这样的话master的节点只作为控制节点，而不作为工作节点，如果需要把master节点的资源也充分利用起来，需要把master节点也加入到slaves文件中。
slave节点配置
首先在master节点上把配制好的目录进行打包，拷贝到每个slave节点上，
<code>$cd/usr/local$tar-zcf~/spar.tar.gz./spark$scp~/spark/tar.gzslave0:~/$scp~/spark/tar.gzslave1:~/$scp~/spark/tar.gzslave2:~//<code>
然后在每个slave节点上执行下方命令，把文件解压到相应路径下，
<code>$sudorm-rf/usr/local/spark$sudotar-zxvf~/spark.tar.gz-C/usr/local$sudochown-Ruser_name/usr/local/spark/<code>
这样就完成了slave节点的配置。
启动Spark集群
如果要使用HDFS的话，在启动Spark集群前需要先启动Hadoop集群，
<code>$cd/usr/local/hadoop/$./sbin/start-all.sh/<code>
然后进入Spark目录，启动Spark集群，
<code>$cd/usr/local/spark$./sbin/start-all.sh/<code>
需要说明一下，前面配置Hadoop集群是提到，需要配置ssh免密登陆，对于Spark也是同样的道理，如果不配置ssh免密登陆的话，执行./sbin/start-all.sh会提示输入密码。
除了使用./sbin/start-all.sh启动Spark集群外，还可以分开启动，先启动master节点，然后启动slave节点，
<code>$./sbin/start-master.sh$./sbin/start-slaves.sh/<code>
如果前面没有完成Master节点配置指定master节点IP，那么执行./sbin/start-slaves.sh时则无法注册master节点的IP，这样集群计算资源则无法使用。除了配置spark-env.sh指定master节点IP外，还可以通过下面方式指定注册的master节点IP，
<code>$./sbin/start-slave.sh10.110.113.132/<code>
然后分别在master节点和slave节点执行下面命令会看到分别多出一个Master进程和Worker进程。
Spark基本使用
运行原理
如果使用过tensorflow的话，应该对Spark的使用很容易理解，Spark的计算过程和tensorflow有相似之处。
回忆一下，我们在使用tensorflow时需要首先构造一个计算图，然后实例化一个session，然后用session.run来启动图运算。
其实Spark也是这样，RDD(弹性分布式数据集)是Spark中最重要的概念之一，它提供了一个共享内存模型。Saprk的执行过程中主要包括两个动作：转换与行动。其中转换操作就如同tensorflow中的构造计算图的过程，在这个过程中Spark构造一个有向无环图(DAG)，但是不进行运算，输入为RDD输出则是一个不同的RDD，当执行行动操作时就如同tensorflow中的session.run，开始执行运算。
Spark中有很多转换操作，例如，
- groupByKey
- reduceByKey
- sortByKey
- map
- filter
- join
- ……
行动操作包括，
- count
- collect
- first
- foreach
- reduce
- take
- ……
运行模式
Spark中通过master url来执行Spark的运行模式，Spark的运行模式包括本地运行、集群运行、yarn集群等，关于Spark master url的指定不同运行模式的含义如下，
URL值运行模式local使用1个线程本地化运行local[K]使用K个线程本地化运行local[*]使用逻辑CPU个数数量的线程来本地化运行spark://HOST:PORT指定集群模式运行Sparkyarn-cluster集群模式连接YARN集群yarn-client客户端模式连接YARN集群mesos://HOST:PORT连接到指定的Mesos集群
示例
下面就以一个简单的示例把前面Hadoop和Spark串联在一起，讲解一下HDFS+Spark的使用方法。
上传数据到HDFS
新建一个hello_world.txt的本地文件，并在文件中添加3行hello world，然后上传至HDFS，
<code>$cd/usr/local/hadoop/$./bin/hdfsdfs-mkdir-p/usr/hadoop$touchhello_world.txt$echo-e"helloworld\\nhelloworld\\nhelloworld">>hello_world.txt$./bin/hdfsdfs-put./hello_world.txt/usr/hadoop/<code>
编写Spark程序
新建一个spark.py的Python文件，
<code>$vimspark.py/<code>
添加如下内容，
<code>frompysparkimportSparkConffrompysparkimportSparkContextconf=SparkConf().setAppName("FirstProject").setMaster("local[*]")sc=SparkContext.getOrCreate(conf)rdd=sc.textFile("hdfs:///master:9000/usr/hadoop/hello_world.txt")rdd.map(lambdaline:line).foreach(print)/<code>然后运行程序，
<code>$pythonspark.pyhelloworldhelloworldhelloworld/<code>
以上就是Spark的集群配置过程和基本使用方法。
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