2.安装Spark与Python练习

一、安装Spark

《Spark2.4.0入门：Spark的安装和使用》
博客地址：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1307-2/

1.1 基础环境

1.1.1 安装Spark之前需要安装：

Linux系统
Java环境（Java8或JDK1.8以上版本）
Hadoop环境

Hadoop安装教程地址：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/
按照这个教程，就可以完成JDK和Hadoop这二者的安装

1.1.2 安装JDK与Hadoop平台镜像文件：

下载虚拟机镜像文件
Oracle VM VirtualBox
管理
导入虚拟电脑
已经下载到本地的镜像文件，导入，就可以生成Ubuntu虚拟机
进入Ubuntu系统时，系统登录用户名是hadoop，密码是123456
里面安装的MySQL数据库的root用户对应的密码也是hadoop

1.1.3 环境准备检查

1.2 下载安装文件

Spark安装包下载地址： http://spark.apache.org/downloads.html

登录Linux，打开Firefox，访问官网
进入下载页面后，点击主页右侧的“Download Spark”按钮进入下载页面
第1项Spark release一般默认选择最新的发行版本
第2项package type则选择“Pre-build with user-provided Hadoop [can use with most Hadoop distributions]”，可适用于多数Hadoop版本
选择好之后，再点击第3项给出的链接就可以下载Spark了

Windows --> Linux文件传输：
从windows网盘下载或复制
从Windows传到Linux

开始安装：
解压安装包spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz至路径 /usr/local/ 注意，下载的路径或文件名不同，命令的相应地方不同。
更改文件名
修改文件夹权限

$ cd ~/下载
$ sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/  #解压
$ cd /usr/local
$ sudo mv ./spark-2.4.0-bin-without-hadoop/ ./spark   # 更改文件夹名
$ sudo chown -R hadoop ./spark          # 修改文件夹权限，此处的 hadoop 为系统用户名

1.3 配置相关文件

配置Spark 的classpath

$ cd /usr/local/spark
$ cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh   #拷贝配置文件

编辑该配置文件，在文件最后面加上如下一行内容：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

保存配置文件后，就可以启动、运行Spark了

若需要使用HDFS中的文件，则在使用Spark前需要启动Hadoop

start-dfs.sh

1.4 配置环境变量

gedit ~/.bashrc

export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip:PYTHONPATH
export PYSPARK_PYTHON=python3
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

source ~/.bashrc

查看配置结果

1.5 运行pyspark

执行如下命令启动pyspark（无参数，默认是local[*]模式）：

$ cd /usr/local/spark
$ ./bin/pyspark

(启动pyspark成功后在输出信息的末尾可以看到“>>>”的命令提示符)

1 在pyspark中运行代码

可以在里面输入python代码进行测试：

>>> print('spark')
>>> 8*2+5
>>> 6*502-1
>>> sc

可以使用命令“exit()”退出pyspark：

>>> exit()

Spark任务执行流程

四个步骤
1.构建DAG（有向无环图）（调用RDD上的方法）
2.DAGScheduler将DAG切分Stage（切分的依据是Shuffle），将Stage中生成的Task以TaskSet的形式给TaskScheduler
3.TaskScheduler调度Task（根据资源情况将Task调度到相应的Executor中）
4.Executor接收Task，然后将Task丢入到线程池中执行

二、Python编程练习：英文文本的词频统计

2.1 准备文本文件（新建并编辑实验所需的英文文本）

$ gedit article.txt

2.2 实现英文文本的词频统计

2.2.1 方法一：使用python3运行py文件

（1）编写py文件

$ gedit wordcount.py

# wordcount.py
# 读文件
file = open("/usr/local/spark/article.txt","r",encoding='UTF-8').read()

# 预处理（大小写、标点符号）
file = file.lower()    # 替换为小写
for str in '.?!,:;-_()[]{}"`!@#$%^&*+=*/\<|>':
  file = file.replace(str, " ")    # 替换标点符号为空格

# 分词
words = file.split()

# 统计每个单词出现的次数
wordcount = {}
for word in words:
	wordcount[word] = wordcount.get(word,0)+1
wclist = list(wordcount.items())    # 列表统计

# 按词频大小排序--降序
wclist.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)

# 打印列表
print(wclist)

（2）使用python3运行wordcount.py

$ python3 wordcount.py

运行结果

2.2.2 方法二：在pyspark中用shell命令实现词频统计

（1）启动spark-shell

$ pyspark

# 导包
>>> import os
>>> import shutil

# 读文件
>>> textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/article.txt")
>>> textFile.first()

注：first()是一个“行动”（Action）类型的操作，会启动真正的计算过程，从文件中加载数据到变量textFile中，并取出第一行文本，另因为Spark采用了惰性机制，在执行转换操作的时候，即使我们输入了错误的语句，pyspark也不会马上报错，而是等到执行“行动”类型的语句时启动真正的计算，那个时候“转换”操作语句中的错误就会显示出来：拒绝连接!

# 分词（指令将文档类的内容“拍扁”成一个个单词，然后按照“ ”（空格）的样式切割）
>>> word = textFile.flatMap(lambda line:line.split(" "))

# 统计每个单词出现的次数————转换成键值对并计数，将文档中的内容按照（key，value）的方式封装，其中value为1；指令将封装好的map中的同一个key下面的value值进行相加
>>> count = word.map(lambda word:(word,1)).reduceByKey(lambda a, b:a + b)

# 将封装好的map按照key的大小进行降序（sortBy()默认为升序，参数传入False则为降序）
>>> count = count.sortBy(lambda x:x[1],False)

# 查询一下生成的Rdd内容的样式
>>> count.collect()

# 删除输出目录（非必需）
>>> if os.path.exists("file:///usr/local/spark/output_wordcount"):
...   shutil.rmtree("file:///usr/local/spark/output_wordcount", True)

# 将统计结果写入结果文件
>>> count.saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/output_wordcount")

查看结果

注：方法一和方法二结果稍有不同，原因是方法二没有进行预处理。

三、根据自己的编程习惯搭建编程环境

此处使用PyCharm作为Python编程环境

Ubuntu 16.04 + PyCharm + spark 运行环境配置

1. 检查JAVA配置环境

可以用命令java -version或者javac -version来看你的环境有没有配置完成

出现版本号说明JDK环境配置成功

2. 官网下载地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/ ，选择平台为Linux

PyCharm分为社区版和专业版，专业版功能更加齐全但需收费，这里我们下载社区版

3. 在终端中用cd命令跳转到你的下载目录，复制你下载的PyCharm压缩包的名字，然后执行如下命令解压缩

$ sudo tar -zxvf ~/下载/pycharm-community-2021.3.2.tar.gz -C /usr/local/   # 解压
$ sudo mv /usr/local/pycharm-community-2021.3.2 /usr/local/PyCharm   # 改名
$ sudo chown -R hadoop /usr/local/PyCharm    # 授权
$ /usr/local/PyCharm/bin/pycharm.sh    # 启动