导读目录
第一节：sparksql
1：简介
2：核心
3：与hive整合
4：dataFrame
5：函数
第二节：spark Streaming
1：对比strom
2：DStream的算子
3：代码
4：driver HA
5：读取数据
第三节：spark调优
第一节：sparksql
（1）简介：
Shark：shark是sparksql的前身，hive是shark的前身
快的原因：不仅是内存，还有谓词下移(减少一定量的数据IO)
正常 谓词下移
(先关联表在切割) (先将表中的字段过滤，再join)
（2）核心：
sql的解析优化，执行引擎全是spark；
兼容hive的所有sql；
可以直接访问RDD，spark的核心就是RDD；
Dataframe：对RDD进行包装，自己的存储数据集合；
（3）与hive整合：
3.1 整合的方式
第一种：hive on spark（实际就是shark）：
存储，sql解析优化hive实现
执行引擎是spark
第二种：spark on hive：
存储是hive
sql解析优化，执行引擎都是spark
应用：
1、安装配置
拷贝hive-site.xml文件到conf目录，
只保留thrift：//node3:9083
在启动application的时候能看到连接9083端口的信息
创建HiveContext对象
2、执行引擎
数据存储在hive中
解析优化执行全部是spark来执行
3.2 代码（从hive中读数据，往hive中写数据）
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setAppName("hive");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//HiveContext是SQLContext的子类。
HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);
hiveContext.sql("USE spark");
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos");
//在hive中创建student_infos表
hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ ");
hiveContext.sql("load data local inpath ‘/root/test/student_infos‘ into table student_infos");
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_scores");
hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_scores (name STRING, score INT) row format delimited fields terminated by ‘\t‘");
hiveContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/test/student_scores‘ INTO TABLE student_scores");
/**
* 查询表生成DataFrame
*/
DataFrame goodStudentsDF = hiveContext.sql("SELECT si.name, si.age, ss.score FROM student_infos si JOIN student_scores ss ON si.name=ss.name WHERE ss.score>=80");
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS good_student_infos");
goodStudentsDF.registerTempTable("goodstudent");
DataFrame result = hiveContext.sql("select * from goodstudent");
result.show();
/**
* 将结果保存到hive表 good_student_infos
*/
goodStudentsDF.write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("good_student_infos");
Row[] goodStudentRows = hiveContext.table("good_student_infos").collect();
for(Row goodStudentRow : goodStudentRows) {
System.out.println(goodStudentRow);
}
sc.stop();
3.3 提交到集群的指令
./spark-submit
--master spark://node1:7077,node2:7077
--executor-cores 1
--executor-memory 2G
--total-executor-cores 1
--class com.bjsxt.sparksql.dataframe.CreateDFFromHive
/root/test/HiveTest.jar
（4）dataFrame：
4.1、拥有独立的api，所以还是代码形式的，所以不是很好用，还是以sql形式的好
df.show()只能显示20行，可以添加参数
dataframe可以转换成RDD
.javaRDD
.rdd
//以上生成的是list形式，可以通过以下获取具体列
.get(0)
.getAs(“name”)
直接执行sql
df.registerTempTable(“表名”) //将dataframe数据注册成临时表,列名时按照ascii码排列的
SqlContext.sql(“查询上面表名中的数据即可”)
4.2、创建dataframe方式
（1）读取json格式的数据
sqlContext.read().format("json").load(path)
sqlContext.read().json(path)
注意点：
1、json数据不能嵌套
（2）读取json格式的RDD
sqlContext.read().json(rdd)
（3）通过反射的方式创建Dataframe，将rdd封装到对象中
1.定义具体的对象类
2.map算子进行源文件切割，包装成对象(这个对象必须序列化)
rdd.map() //将rdd切割之后对应的封装到对象中
3.映射创建
sqlContext.creatDataframe(rdd, Persion.class)
（4）通过struct方式创建Dataframe
1.在切割源文件的时候，使用rowFactory.create()
rdd.map()的返回值是rowFactory.create()，得到Row类型的RDD
2.规定structType，使用DataTypes来创建
List<StructField> asList =Arrays.asList(
DataTypes.createStructField("id", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
);
StructType schema = DataTypes.createStructType(asList);
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema);
（5）读取parquet文件(是一个列式存储)创建Dataframe
sqlContext.read().format("parquet").load(path)
sqlContext.read().parquet(path);
（6）读取mysql数据创建Dataframe
连接mysql的时候使用jdbc的方式
设置参数（driver，url，user，password，Dbtable）
1.sqlContext.read().options(map).format("jdbc").load()
例子：
Map<String, String> options = new HashMap<String,String>();
options.put("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark");
options.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
options.put("user", "root");
options.put("password", "123456");
options.put("dbtable", "person");
DataFrame person = sqlContext.read().format("jdbc").options(options).load();
2.sqlContext.read().format("jdbc").load()
例子：
DataFrameReader reader = sqlContext.read().format("jdbc");
reader.option("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark");
reader.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
reader.option("user", "root");
reader.option("password", "123456");
reader.option("dbtable", "score");
DataFrame score = reader.load();
4.3、本地执行hive
1、拷贝当前配置文件到src目录：hive-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml
2、添加jar，以data开头的三个jar文件
3、window环境必须是以root用户名命名的
4、执行的时候内存有可能不够，添加VM参数配置：
-server -Xms512M -Xmx1024M -XX:PermSize=256M -XX:MaxNewSize=512M -XX:MaxPermSize=512M
4.4、写数据
（1）写入数据源
parquet
df.write().mode(SaveMode).format("parquet").save(“路径”)
例子：
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet");
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet");
hive
df.write().mode(SaveMode).saveAsTable()
mysql
df.write().mode(SaveMode).format("JDBC").save()
（2）写数据操作
df.write().mode(SaveMode).save()
SaveMode
append:追加
overwrite：覆盖
ignore：如果存在就忽略
ErrorIfExists：存在即报错
（5）函数
5.1 udf
sqlContext.udf().register(方法名称，new UDF1..22,返回值类型)，即最多22个参数
例子：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("udf")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc);
val rdd = sc.makeRDD(Array("zhansan","lisi","wangwu"))
val rowRDD = rdd.map { x => {
RowFactory.create(x)
} }
val schema = DataTypes.createStructType(Array(StructField("name",StringType,true)))
val df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
df.registerTempTable("user")
//sqlContext.udf.register("StrLen",(s : String)=>{s.length()})
//sqlContext.sql("select name ,StrLen(name) as length from user").show
sqlContext.udf.register("StrLen",(s : String,i:Int)=>{s.length()+i}) //定义的函数
sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show //引用
sc.stop()
5.2 Udaf（聚合）：实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类
sqlContext.udf().register(函数名称，new UserDefinedAggratedFunction())
例子：
class MyUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
// 定义缓存区参数的类型
def bufferSchema: StructType = {
DataTypes.createStructType(Array(DataTypes.createStructField("aaa", IntegerType, true)))
}
// 最终函数返回值的类型
def dataType: DataType = {
DataTypes.IntegerType
}
def deterministic: Boolean = {
true
}
// 最后返回一个最终的聚合值，要和dataType的类型一一对应
def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getAs[Int](0)
}
// 为每个分组的数据执行初始化值，重点
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
buffer(0) = 0
}
//输入数据的类型
def inputSchema: StructType = {
DataTypes.createStructType(Array(DataTypes.createStructField("input", StringType, true)))
}
// 最后merger的时候，在各个节点上的聚合值，要进行merge，也就是合并，重点(合并所有节点)
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getAs[Int](0)+buffer2.getAs[Int](0)
}
// 每个组，有新的值进来的时候，进行分组对应的聚合值的计算，重点（每个组上的相同key的做操作）
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer(0) = buffer.getAs[Int](0)+1
}
}
object UDAF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("udaf")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val rdd = sc.makeRDD(Array("zhangsan","lisi","wangwu","zhangsan","lisi"))
val rowRDD = rdd.map { x => {RowFactory.create(x)} }
val schema = DataTypes.createStructType(Array(DataTypes.createStructField("name", StringType, true)))
val df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
df.show()
df.registerTempTable("user")
/**
* 注册一个udaf函数
*/
sqlContext.udf.register("StringCount", new MyUDAF())
sqlContext.sql("select name ,StringCount(name) from user group by name").show()
sc.stop()
}}
5.3 开窗函数： over（专门解决某些特定场景的问题）
例子：分组取topn
用到的开窗函数：row_number()：其中的一个开窗函数，还有很多其他的开窗函数
用法：row_number() over(partition by xxx order by xxx desc as rank)
代码：
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setAppName("windowfun");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);
hiveContext.sql("use spark");
hiveContext.sql("drop table if exists sales");
hiveContext.sql("create table if not exists sales (riqi string,leibie string,jine Int) row format delimited fields terminated by ‘\t‘");
hiveContext.sql("load data local inpath ‘/root/test/sales‘ into table sales");
/**
* 开窗函数格式：
* 【 rou_number() over (partitin by XXX order by XXX) 】
*/
DataFrame result = hiveContext.sql("select riqi,leibie,jine from (select riqi,leibie,jine,"
+ "row_number() over (partition by leibie order by jine desc) rank from sales) t where t.rank<=3");
result.show();
sc.stop();
第二节：spark Streaming
1、对比strom
不建议使用动态资源，因为你释放资源之后，如果再用的话被占用，那么就影响了流式的速度。
2、DStream的算子
（1）Transformation算子
1、updateStateByKey：只要启动之后就开始统计所有key的状态。
需要开启checkpoint：
sparkContext.setCheckpoint(“定义存状态的路径”) 或者StreamingContext.checkpoint(“定义存状态的路径”)
这个状态在内存是存在的，那么多久的时间写入磁盘呢？
如果batchInterval设置的时间小于10秒，那么10秒写入磁盘一份。如果batchInterval设置的时间大于10秒，那么就会 batchInterval时间间隔写入磁盘一份
举例：new StreamingContext(conf, Durations.seconds(5)) //每5秒钟记录一次
上面是记录的所有的记录，那么如何记录一段时间内的记录，用窗口函数：
2、窗口函数举例：reduceByKeyAndWindow(一个function，Durations.seconds(15)，Durations.seconds(5))
//每隔5秒(滑动间隔)记录前15秒(窗口长度)的状态
//未优化的普通机制不需要设置checkpoint
按照这个图上的分析：
我们设置的是每隔5秒计算一次，那么一个绿框就是5秒的数据
优化的机制：(假如每隔1秒计算过去一年的，那么可能会产生任务堆积)
我们可以在计算的逻辑上，用当前的加上新的状态，减去不要的状态，这个时候需要设置checkpoint
.windows(Durations.seconds(15)，Durations.seconds(5)) //自己定义窗口函数
3、transform：
是在driver端执行的，可以动态广播变量。
可以对Dstream中的RDD做RDD与RDD之间的任意操作，不需要action算子触发。
（2）outPutOperator算子
foreachRDD：
这个是streaming的outPutOperator算子，所以执行就触发。（所以可以动态的发布广播变量）
如果在这里面用了Transformation算子，那么不用action算子触发的话，这个里面的Transformation算子不会执行。
3、代码
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WordCountOnline");
/**
* 在创建streaminContext的时候 设置batchInterval
*/
JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
JavaReceiverInputDStream<String> lines = jsc.socketTextStream("node5", 9999);
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable<String> call(String s) {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
return i1 + i2;
}
});
//outputoperator类的算子
counts.print();
jsc.start();
//等待spark程序被终止
jsc.awaitTermination();jsc.stop(false);
4、driver HA
(1) 提交任务层面，在提交任务的时候加上选项 --supervise,当Driver挂掉的时候会自动重启Driver
(2) 代码层面，使用JavaStreamingContext.getOrCreate（checkpoint路径，JavaStreamingContextFactory）
Driver中元数据包括：
-
- 创建应用程序的配置信息。
- DStream的操作逻辑。
- job中没有完成的批次数据，也就是job的执行进度。
5、读取数据
(1) 监控文件的数据
(2) Kafka（几乎都是结合kafka使用）
整合1：receiver模式，已被淘汰
整合2：direct模式
(3) sparkStreaming+kafka版本变化：
Direct模式，1.6用的是simple API，2.0用的是new API，所以代码有变化。
可以用kafka管理offset，但是是异步提交方式。
第三节：spark 调优
1、资源调优
集群：
SPARK_WORKER_MEMORY
SPARK_WORKER_CORES
提交任务：
./spark-submit......
--driver-cores
--driver-memory
--executor-cores
--excutor-memory
--totail-executor-cores
最好在提交任务时指定
2、并行度调优
即提升partition个数
生成RDD或者一些算子指定partition个数。
Reparation/coalesce
Spark.default.parallelism
Spark.sql.shuffle.partitions
自定义分区器
3、代码调优
(1)不要频繁创建RDD，复用同一个RDD
(2)对RDD的持久化
(3)尽量避免使用shuffle类算子
(4)尽量使用高性能的算子
使用reduceByKey替代groupByKey
使用mapPartition替代map
使用foreachPartition替代foreach
filter后使用coalesce减少分区数
使用使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作
使用repartition和coalesce算子操作分区。
(5)使用map-side预聚合的shuffle操作
即尽量使用有combiner的shuffle类算子。
combiner概念：
在map端，每一个map task计算完毕后进行的局部聚合。
combiner好处：
1) 降低shuffle write写磁盘的数据量。
2) 降低shuffle read拉取数据量的大小。
3) 降低reduce端聚合的次数。
有combiner的shuffle类算子：
1) reduceByKey:这个算子在map端是有combiner的，在一些场景中可以使用reduceByKey代替groupByKey。
2) aggregateByKey
3) combineByKey
(6) 使用广播变量
4、数据本地化调优
级别：
1) PROCESS_LOCAL
2) NODE_LOCAL
3) NO_PREF
4) RACK_LOCAL
5) ANY
原文地址：https://www.cnblogs.com/dblog/p/12172859.html