《Spark与Hadoop大数据分析》——3.4　Spark 应用程序-低调大师

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.4　Spark 应用程序

2017-08-31 554

3.4　Spark 应用程序

让我们来了解 Spark Shell 和 Spark 应用程序之间的区别，以及如何创建和提交它们。

3.4.1　Spark Shell 和 Spark 应用程序

Spark 让你可以通过一个简单的、专门用于执行 Scala、Python、R 和 SQL 代码的 Spark shell 访问数据集。用户探索数据并不需要创建一个完整的应用程序。他们可以用命令开始探索数据，这些命令以后可以转换为程序。这种方式提供了更高的开发生产效率。Spark 应用程序则是使用 spark-submit 命令提交的带有 SparkContext 的完整程序。

Scala 程序通常使用 Scala IDE 或 IntelliJ IDEA 编写，并用 SBT 进行编译。Java 程序通常在 Eclipse 中编写，用 Maven 进行

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《Spark与Hadoop大数据分析》——3.3　Spark 程序的生命周期

3.3　Spark 程序的生命周期以下步骤讲解了配备 Standalone 资源管理器的 Spark 应用程序的生命周期，图3-8 显示了Spark程序的调度过程：（1）用户使用 spark-submit 命令提交一个 Spark 应用程序。（2）spark-submit 在同一节点（客户端模式）或集群（集群模式）上启动驱动进程，并调用由用户指定的 main 方法。（3）驱动进程联系集群管理器，根据提供的配置参数来请求启动执行进程 JVM 所需的资源。（4）集群管理器在工作机节点上启动执行进程 JVM。（5）驱动进程扫描用户应用程序。根据程序中的 RDD 动作和变换，Spark 会创建一个运算图。（6）当调用一个动作（如 collect）时，图会被提交到一个有向无环图（DAG）调度程序。DAG 调度程序将运算图划分成一些阶段。（7

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3.5　持久化与缓存 Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD，如下所示：上述两个语句都是相同的，并且会在 MEMORY_ONLY 存储级别缓存数据。它们的区别在于：cache 是指 MEMORY_ONLY 存储级别，而 persist 可以根据需要选择不同的存储级别，如下表所示。当第一次使用动作来进行计算时，它将保存在节点上的内存中。了解缓存 RDD 的百分比及其大小的最简单方法是检查管理界面中的 Storage 选项卡，如图3-11 所示： 3.5.1　存储级别根据应用需求的需要，RDD 可以用不同的存储级别来存储。下表显示了 Spark 的存储级别及其含义。 3.5.2　应该选择哪个存储级别 Spark 的各个存储级别在内存占用和 CPU 效率之间提供不同的

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