PySpark基础入门教程（1）：全面解析基础概念与环境搭建步骤-七爪网

PySpark基础入门教程（1）：全面解析基础概念与环境搭建步骤

在大数据处理领域，Spark相关技术扮演着极其关键的角色。然而，其中有一些难点不易掌握，且容易被忽略。同时，还有一些问题亟待解决。

Spark与数据源的交互

Spark在处理多个map任务读取不同数据源文件时存在特定问题。比如，在一个数据处理项目中，不同的map任务可能会重复加载数据源，这无疑会造成内存资源的浪费，增加不必要的内存消耗。在大规模数据处理的实际环境中，这种情况可能会导致内存资源迅速变得紧张。此外，线程计算模式是为了实现数据共享和提升执行效率而设计的。但在Spark使用线程作为最小执行单元的情况下，各线程之间不可避免地会出现资源竞争，这种现象既有利于也有可能损害系统的稳定性和效率。

Spark的本地模式

本地模式独特，独立进程运行，内部多线程模拟Spark运行环境，仿佛在单机上搭建Spark小框架。开发者在个人电脑测试Spark代码时常用此模式。但有限制，如本地开发只能运行单一Spark程序。若同时运行多个无关Spark程序，将各自独立运行，与集群模式下的资源共享和管理方式截然不同。

Spark的集群模式

Spark集群的配置方式多样。比如，Spark中的各个组件可以以独立进程的方式运作，进而构建起Spark集群。在企业数据中心，为了处理大量数据及进行大规模计算，通常会采用这种集群架构。此外，还有基于YARN的集群模式，Spark组件在YARN的容器中运行，共同构成集群。还有一种是容器集群模式，尽管具体描述不详，但同样涉及Spark组件在容器中运行以形成集群。这些不同的集群模式针对不同的应用场景和需求。

Spark的安装步骤

安装Spark有既定的步骤。先得下载特定版本的安装包，比如3.2版，官网上的下载链接可能是/spark之类的。下载完毕后，得把安装包解压到指定路径，比如用tar-zxvfspark-3.2.0-bin-.2.tgz-C/opt/这样的命令。如果路径名太长，操作起来不方便，可以用mv命令改名字，比如mvspark-3.2.0-bin-.2spark。接下来还要配置环境变量，这在安装过程中很重要，通常是在.sh文件里设置。另外，Spark运行时可以用sparkonyarn模式，这就需要正确配置yarn-site.xml文件的路径。

# A Spark Worker will be started on each of the machines listed below.
slave1
master
slave3

Spark的部分实用目录与功能

# 设置JAVA安装目录
JAVA_HOME=/usr/java/default
# Hadoop相关
# HADOOP配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/home/wuhaoyi/module/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/home/wuhaoyi/module/hadoop/etc/hadoop
# master相关
# 告知Spark的master运行在哪个机器上
export SPARK_MASTER_HOST=slave1
# 告知spark master的通讯端口
export SPARK_MASTER_PORT=7077
# 告知spark master的 webui端口
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
# worker相关
# worker cpu可用核数
SPARK_WORKER_CORES=56
# worker可用内存
SPARK_WORKER_MEMORY=100g
# worker的工作通讯地址
SPARK_WORKER_PORT=7078
# worker的 webui地址
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
# 设置历史服务器
# 将spark程序运行的历史日志 存到hdfs的/sparklog文件夹中
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://slave1:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

Spark中某些文件夹有特定功能。比如，bin/文件夹，它为开发者提供了一个互动式解释器平台。在这里，开发者仿佛置身于编程的乐园，轻松编写普通和Spark代码。而bin/spark/目录，其主要作用是将编写的Spark代码提交至Spark运行环境。这就像一座桥梁，将代码顺利传输至Spark执行环境，启动程序运行。

# # 开启spark的日志记录功能
spark.eventLog.enabled  true
# # 设置spark日志记录的路径
spark.eventLog.dir       hdfs://slave1:8020/sparklog/
# # 设置spark日志是否启动压缩
spark.eventLog.compress         true

Spark中的任务类型

Spark里的作业分为两类，其中一类至关重要的是Map作业。这种作业主要承担数据的重新排序工作，并且排序后的数据会被存储在执行节点的文件系统里。这在处理和分析大数据的过程中极为关键，尤其是在数据预处理和将分散数据整合的步骤中。比如，在一家电商公司分析订单数据并研究订单趋势时，Map作业便扮演了至关重要的数据排序角色。