目录

一、交互式分析

Basics

More on RDD Operations

Caching

二、编写独立运行的应用程序

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本文主要内容来源于官方Spark Quick Start，spark版本为spark-2.4.6-bin-hadoop2.7，环境为Windows，spark路径为：D:\BigData\spark-2.4.6-bin-hadoop2.7。

一、交互式分析

Basics

Spark Shell可以使用scala或python访问，本文目前主要进行python方式的学习，后续有机会对scala方式进行补充。首先进入D:\BigData\sspark-2.4.6-bin-hadoop2.7\bin目录，

Scala打开方式：双击spark-shell.cmd

Python打开时，首先要安装python，注意spark1.x需要装python2.x, 否则会报TypeError: namedtuple() missing 3 required keyword-only arguments: 'rename',错误；本文使用spark2.4不会出现该问题。打开方式：双击pyspark.cmd

spark主要的数据抽象为RDD，即弹性分布式数据集，RDD可以从HDFS、文本文件、json、关系数据库等多种方式创建，下面演示从readme.md创建。在交互式窗口输入下面的命令即完成创建RDD：

textFile=sc.textFile("D:\BigData\spark-2.4.6-bin-hadoop2.7\README.md")

RDD支持的操作分为Action和Transformation，执行Action操作后，返回的是数值，而执行Transformation操作后，返回的是新的RDD。比如在命令行执行textFile.count()，返回的是RDD中元素的个数；而执行textFile.first()，返回的是RDD中的第一个元素，它也是一个RDD。

下面执行一个RDD的filter()转换操作，并返回包含文件子集的RDD：

linesWithSpark = textFile.filter(lambda line: "Spark" in line)

再对返回的RDD执行count()Action操作，返回文件中包含"Spark"的行数：

More on RDD Operations

我们使用RDD的Action和Transformation可以实现很多复杂的运算，下面通过它实现查找包含单词最多行的单词数：

textFile.map(lambda line: len(line.split())).reduce(lambda a, b: a if (a > b) else b)

在上面的例子中，先是使用map把每一行映射为单词数，并生成一个新的RDD；然后使用reduce查找最多的单词数。map和reduce的参数都是python中lambda表达式，我们也可以为其传递其他python函数，例如下面定义一个求最大值的函数：

def max(a, b):if a > b:return aelse:return b

然后将该函数作为参数传递给reduce：

textFile.map(lambda line: len(line.split())).reduce(max)

可以看到得到了与上面使用lambda表达式一致的结果。

spark可以轻松的实现类似MapReduce的数据流模式，比如经典的WordCount：

wordCounts = textFile.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)

上面得到的结果仍是一个RDD，我们对其应用collect Action得到每个单词的个数统计：

wordCounts.collect()

Caching

spark还支持将RDD缓存到集群范围的缓存中，这在进行迭代计算时非常有用，下面演示将linesWithSpark标记为要缓存的RDD：

二、编写独立运行的应用程序

这一节官网给了java、scala、python三种语言的讲解，我们还是先学习python。

先创建一个SimpleApp.py文件。

"""SimpleApp.py"""
from pyspark import SparkContextlogFile = "D:\BigData\spark-2.4.6-bin-hadoop2.7\README.md"  # Should be some file on your system
sc = SparkContext("local", "Simple App")
logData = sc.textFile(logFile).cache()numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()print("=================================================")
print("a: %i, b: %i" % (numAs, numBs))
print("=================================================")

上面的程序实现统计文件中a和b的个数。对于使用自定义类或第三方库的应用程序，还可以通过将代码依赖关系打包到.zip文件中，通过其--py-files参数将代码依赖项添加到spark-submit中（有关详细信息，请参见spark-submit --help）。当然，对于上面的SimpleApp非常简单，我们不需要指定任何代码依赖项。

下面使用bin/spark-submit脚本运行此应用程序：

spark-submit --master local[4] SimpleApp.py

执行结果：

原文链接：http://spark.apache.org/docs/1.6.0/quick-start.html
相关链接：

Spark programming guide 、deployment overview