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目录

1. 关于Spark

1.1 Spark简介

1.2 Spark特点 

1.3 Spark集群架构 

2. 在Docker中运行Spark

2.1 使用官方镜像 

2.2 验证 

2.3 容器外访问Spark 

 👑👑👑结束语👑👑👑

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1. 关于Spark

1.1 Spark简介

Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，基于Scala开发。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark支持更灵活的函数定义，可以将应用处理速度提升一到两个数量级，并且提供了众多方便的实用工具，包括SQL查询、流处理、机器学习和图处理等：

Spark体系架构包括如下三个主要组件：数据存储、API、管理框架，如图所示。

 

1.2 Spark特点 

Apache Spark 具有以下特点：      使用先进的 DAG 调度程序，查询优化器和物理执行引擎，以实现性能上的保证；   多语言支持，目前支持的有 Java，Scala，Python 和 R；   提供了 80 多个高级 API，可以轻松地构建应用程序；   支持批处理，流处理和复杂的业务分析；   丰富的类库支持：包括 SQL，MLlib，GraphX 和 Spark Streaming 等库，并且可以将它们无缝地进行组合；   丰富的部署模式：支持本地模式和自带的集群模式，也支持在 Hadoop，Mesos，Kubernetes 上运行；   多数据源支持：支持访问 HDFS，Alluxio，Cassandra，HBase，Hive 以及数百个其他数据源中的数据。

1.3 Spark集群架构 

Term（术语）	Meaning（含义）
Application	Spark 应用程序，由集群上的一个 Driver 节点和多个 Executor 节点组成。
Driver program	主运用程序，该进程运行应用的 main() 方法并且创建 SparkContext
Cluster manager	集群资源管理器（例如，Standlone Manager，Mesos，YARN）
Worker node	执行计算任务的工作节点
Executor	位于工作节点上的应用进程，负责执行计算任务并且将输出数据保存到内存或者磁盘中
Task	被发送到 Executor 中的工作单元

执行过程： 用户程序创建 SparkContext 后，它会连接到集群资源管理器，集群资源管理器会为用户程序分配计算资源，并启动 Executor； Driver 将计算程序划分为不同的执行阶段和多个 Task，之后将 Task 发送给 Executor； Executor 负责执行 Task，并将执行状态汇报给 Driver，同时也会将当前节点资源的使用情况汇报给集群资源管理器。

目前Spark推出了2.0版本，性能大幅度提升，并在数据流方面退推出了很多新功能。

2. 在Docker中运行Spark

2.1 使用官方镜像 

用户可以使用sequenceiq/spark镜像，版本方面支持Hadoop 2.6.0，Apache Spark v1.6.0（CentOS）。同时此镜像还包含Dockerfile，用户可以基于它构建自定义的Apache Spark镜像。

用户使用docker pull指令直接获取镜像：

$ docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 
1.6.0: Pulling from sequenceiq/spark 
... 
9d406b080497: Pull complete
Digest: sha256:64fbdd1a9ffb6076362359c3895d089afc65a533c0ef021ad4ae6da3f8b2a413 
Status: Downloaded newer image for sequenceiq/spark:1.6.0

也可以使用docker build指令构建spark镜像：

$ docker build --rm -t sequenceiq/spark:1.6.0 .

另外，用户在运行容器时，需要映射YARN UI需要的端口：

$ docker run -it -p 8088:8088 -p 8042:8042 -h sandbox sequenceiq/spark:1.6.0 bash 
bash-4.1#

启动后，可以使用bash命令行来查看namenode日志等信息：

bash-4.1# cat /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-sandbox.out 
ulimit -a for user root 
core file size             (blocks, -c) 0 
data seg size              (kbytes, -d) unlimited 
scheduling priority                (-e) 0 
file size                  (blocks, -f) unlimited 
pending signals                    (-i) 7758 
max locked memory          (kbytes, -l) 64 
max memory size            (kbytes, -m) unlimited 
open files                         (-n) 1048576 
pipe size               (512 bytes, -p) 8 
POSIX message queues        (bytes, -q) 819200 
real-time priority                 (-r) 0 
stack size                 (kbytes, -s) 8192 
cpu time                  (seconds, -t) unlimited 
max user processes                 (-u) unlimited 
virtual memory             (kbytes, -v) unlimited 
file locks                         (-x) unlimited

2.2 验证 

基于YARN部署Spark系统时，用户有两种部署方式可选：YARN客户端模式和YARN集群模式。下面分别论述两种部署方式。

YARN客户端模式： 

在YARN客户端模式中，SparkContext（或称为驱动程序，driver program）运行在客户端进程中，应用的master仅处理来自YARN的资源管理请求

# 运行spark shell 
spark-shell \ 
--master yarn-client \ 
--driver-memory 1g \ 
--executor-memory 1g \ 
--executor-cores 1 
# 执行以下指令，若返回1000则符合预期
scala> sc.parallelize(1 to 1000).count()

YARN集群模式： 

在YARN集群模式中，Spark driver驱动程序运行于应用master的进程 中，即由YARN从集群层面进行管理。下面，用户以Pi值计算为例子，展现两种模式的区别：

Pi计算（YARN集群模式）：

# 执行以下指令，成功后，日志中会新增记录 "Pi is roughly 3.1418" 
# 集群模式下用户必须制定--files参数，以开启metrics 
spark-submit \ 
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \ 
--files $SPARK_HOME/conf/metrics.properties \ 
--master yarn-cluster \ 
--driver-memory 1g \ 
--executor-memory 1g \ 
--executor-cores 1 \ 
$SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

Pi计算（YARN客户端模式）：

#执行以下指令，成功后，命令行将显示 "Pi is roughly 3.1418" 
spark-submit \ 
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \ 
--master yarn-client \ 
--driver-memory 1g \ 
--executor-memory 1g \
--executor-cores 1 \ 
$SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

2.3 容器外访问Spark 

如果需要从容器外访问Spark环境，则需要设置YARN_CONF_DIR环境变量。yarn-remote-client文件夹内置远程访问的配置信息：

export YARN_CONF_DIR="`pwd`/yarn-remote-client"

只能使用根用户访问Docker的HDFS环境。当用户从容器集群外部，使用非根用户访问Spark环境时，则需要配置HADOOP_USER_NAME环境变量：

export HADOOP_USER_NAME=root

 👑👑👑结束语👑👑👑