【Spark】一个例子带你了解Spark运算流程

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一个例子带你了解Spark运算流程

本文关键字：大数据、Spark、算子、WordCount

文章目录

• 一个例子带你了解Spark运算流程
• • 一、前期准备
  • 二、从WordCount开始

一、前期准备

1. 运行环境

对于Spark来说，WordCount程序同样是经典的Hello World案例。Spark本身的部署十分简单，因为是基于内存进行计算的，所以只要简单配置一下运行环境、端口、要分配的资源大小以及工作节点即可，如需搭建可以参考：Spark 3.x各模式部署 - Ubuntu。
如果只是快速的测试程序可以不需要搭建Spark环境，只需要在项目中构建需要的依赖，以本地模式运行即可。在这种模式下，可以将本地文件作为input，output也可以直接输出到控制台。

2. 项目新建

• 首先在IDEA中新建一个Maven项目：

• 修改pom.xml，添加Spark相关的依赖：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.3.2</version>
        </dependency>
</dependencies>

3. 输入数据准备

在项目下新建一个input文件夹，再新建一个data.txt文件，输入一些纯文本的单词作为样例数据：

二、从WordCount开始

程序的目标是计算出文本文件中每个单词各出现了多少次，目前先使用比较单一和简单的空格分隔符。

1. 完整程序实现

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkConf对象，配置Spark运行参数，声明本地运行
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]");
        // 创建JavaSparkContext对象，是Spark应用的入口
        JavaSparkContext context = new JavaSparkContext(sparkConf);
        // 读取文件内容到JavaRDD，一个较为通用的分布式集合类型
        JavaRDD<String> lines = context.textFile("input/data.txt");
        System.err.println(lines.collect());
        // 对每一行文本进行拆分，生成一个新的单词RDD
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(
                (FlatMapFunction<String, String>) line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
        System.err.println(words.collect());
        // 将每个单词转换为(key, value)格式，生成新的JavaPairRDD
        JavaPairRDD<String, Integer> wordOne = words.mapToPair(
                (PairFunction<String, String, Integer>) word -> new Tuple2<>(word, 1));
        System.err.println(wordOne.collect());
        // 使用reduceByKey操作，计算每个单词的出现次数
        JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = wordOne.reduceByKey(
                (Function2<Integer, Integer, Integer>) Integer::sum);
        System.err.println(wordCounts.collect());
        // 使用collect操作，获取RDD中的所有元素
        List<Tuple2<String, Integer>> output = wordCounts.collect();
        // 在控制台打印出每个单词的出现次数
        for (Tuple2<?, ?> tuple : output) {
            System.err.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
        }
        // 关闭SparkContext，释放资源
        context.stop();
    }
}

2. 程序执行流程

• 从文件中读取数据

使用textFile方法时会逐行读取数据，构建出集合。

        // 读取文件内容到JavaRDD，一个较为通用的分布式集合类型
        JavaRDD<String> lines = context.textFile("input/data.txt");
        System.err.println(lines.collect());

运行结果：【what day is today, today is a good day, good good study, day day up】

• 将文本拆分为单词

使用FlatMapFunction定义对每个集合元素的处理规则，泛型部分代表了输入和输出类型，处理完成后flatMap会将产生的列表连接到一起，形成一个新的列表，即不会出现嵌套结构。
flatMap前：【(what, day, is, today), (today, is, a, good, day)】。
flatMap后：【what, day, is, today, today, is, a, good, day】

        // 对每一行文本进行拆分，生成一个新的单词RDD
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(
                (FlatMapFunction<String, String>) line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
        System.err.println(words.collect());

运行结果：【what, day, is, today, today, is, a, good, day, good, good, study, day, day, up】

• 对出现的单词标记

对得到的每个单词如何处理取决于我们的需求，由于现在要进行单词计数，所以按照MapReduce的思想先构建出Map结构，然后在Reduce阶段来实现计算逻辑。
在Java中需要使用JavaPairRDD，元素的结构都是键值对，因此额外提供了reduceByKey等方法，首先通过mapToPair进行一个类型转换，因此输入类型为String，输出类型为String，Integer。

        // 将每个单词转换为(key, value)格式，生成新的JavaPairRDD
        JavaPairRDD<String, Integer> wordOne = words.mapToPair(
                (PairFunction<String, String, Integer>) word -> new Tuple2<>(word, 1));
        System.err.println(wordOne.collect());

运行结果：【(what,1), (day,1), (is,1), (today,1), (today,1), (is,1), (a,1), (good,1), (day,1), (good,1), (good,1), (study,1), (day,1), (day,1), (up,1)】

• 执行按词累加计算

现在我们需要传入两个参数执行一个相加的逻辑Integer::sum，等价于(a,b) -> a + b，因此使用Function2，代表传入两个参数返回一个结果。

        // 使用reduceByKey操作，计算每个单词的出现次数
        JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = wordOne.reduceByKey(
                (Function2<Integer, Integer, Integer>) Integer::sum);
        System.err.println(wordCounts.collect());

运行结果：【(is,2), (day,4), (what,1), (up,1), (a,1), (today,2), (good,3), (study,1)】

3. 计算机制介绍

Spark的运算机制非常值得深入学习，这里只借助简单例子稍微的扩展一下。Spark的所有基于RDD的方法调用都可以看作一个个算子【小编习惯性的程序】，因为Spark是基于Scala开发的，当我们使用Scala语言进行程序开发时更能深刻到这一点。也就是我们基本上从一个集合开始，用一连串的方法调用就可以得到最终想要的结果，这也与Spark的延迟计算机制有关。

• 转换算子：Transformation

在Spark中，转换算子用于从一个数据集创建一个新的数据集。例如，map、filter和reduceByKey等操作都是转换算子。转换算子的结果是一个新的RDD，它通常是通过对输入RDD应用某种函数得到的。需要注意的是，转换操作是惰性的（lazy），也就是说，它们并不会立即计算结果，而是在行动操作调用时才真正执行。

• 行动算子：Action

行动算子是那些触发实际计算的操作。例如，count、collect、first、take等操作都是行动算子。当一个行动操作被调用时，Spark就会执行计算，并返回一个具体的值。

• 延迟计算：Lazy Evaluation

Spark使用延迟计算模型，也就是说，当转换操作被调用时，它们并不会立即执行，而是记录下这些操作。只有当一个行动操作被调用时，这些转换操作才会真正执行。这使得Spark可以优化整个计算过程，例如，通过合并多个转换操作，减少数据的读写等。

• 分布式计算：Distributed Evaluation

Spark通过分布式计算实现高效的大数据处理。数据被分割成多个分区（partition），每个分区可以在集群中的一个节点上单独处理。通过这种方式，Spark可以在多个节点上并行处理大量数据。另外，Spark还提供了弹性调度和容错机制，使其能够在节点失败时继续运行，并根据负载情况动态调整资源使用。

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