Spark Standalone简介及应用实践

一、Spark Standalone介绍

Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。它支持使用Scala、Java、Python和R编写的代码。Spark可以运行在Hadoop环境中，使用HDFS和YARN，也可以在独立集群中运行。其中，Spark Standalone是Spark的一个独立集群管理器。

Spark Standalone提供了一个集中式的调度器，可以将Spark集群作为一个整体来协调资源，因此尤其适用于构建较小的集群。Spark Standalone可以协调各个节点上的SparkApplications，允许它们共享Spark执行器，并将资源分配给应用程序。具体而言，Spark Standalone中包括Master和Worker两种角色，其中Master作为调度中心，而Worker则作为计算节点。

二、Spark Standalone特点

1、支持Spark SQL、Spark Streaming等Spark的组件，并支持与Hadoop的整合使用；

2、可以控制整个Spark Standalone集群的资源占用情况，使得任务能够快速地分配给集群上最空闲的Node；

3、提供了Web UI界面，方便用户监控和控制集群的状态；

4、可以通过Spark Standalone的配置文件方便地调整集群的规模和Master和Worker的规格；

5、可以与YARN或Mesos等资源管理框架联用，无需更改任何应用程序代码。

三、Spark Standalone实践

1、安装Spark Standalone

首先需要安装Java环境、Scala和Spark。具体安装步骤可以参考Spark官网的文档。注意，在Spark Standalone中需要分别安装Master和Worker节点。

2、配置Spark Standalone

Spark Standalone的配置文件位于Spark安装路径下的conf目录中。可以通过conf目录中的spark-env.sh文件实现一些额外的环境配置。配置文件中大部分参数是默认的，但是有几个重要的参数需要用户设置：

SPARK_MASTER_HOST = localhost  # Master hostname
SPARK_MASTER_PORT = 7077       # Master port
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT = 8080 # The UI’s port for the standalone Master

以上三个参数需要根据用户实际的集群环境设置。

3、启动Spark Standalone

启动Spark Standalone集群非常简单，只需在Master节点上执行以下命令：

./sbin/start-master.sh

在Worker节点上执行以下命令即可加入Spark Standalone集群：

./sbin/start-worker.sh spark://:
   

   
  

其中， 和 是Master节点的IP地址和端口号。

4、提交任务

创建Split文件：

scala> val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val distData = sc.parallelize(data)
    distData.saveAsTextFile("/tmp/demo/split")

创建Spark应用程序：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("Demo")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.textFile("/tmp/demo/split")
count = rdd.count()
print(f"Lines count: {count}")

提交任务：

./bin/spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master spark://:
    \
    --executor-memory 1g \
    --total-executor-cores 1 \
    $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples*.jar \
    10

   
  

四、总结

Spark Standalone是一个高效、灵活且易于使用的大数据计算框架。通过本文的介绍和示例，相信读者已经对Spark Standalone有了更深入的了解，并能够使用它处理自己的数据问题。