一、執行第一個Spark程序

1、執行程序

我們執行一下Spark自帶的一個例子，利用蒙特·卡羅算法求PI：

啟動Spark集群后，可以在集群的任何一臺機器上執行一下命令：

/home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

--master spark://master:7077 \

--executor-memory 1G \

--total-executor-cores 2 \

/home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar \

100

在執行過程中bash上的信息:

執行完成bash上的信息:

執行過程中WebUI上的信息:

執行完以后WebUI上的信息:

2、命令解析

/home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \

①spark-submit：提交任務，它是一個Driver，至于它的實現細節后續會有介紹

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

②—class 指定任務的類名（使用反射調用該類的main方法）

--master spark://master:7077 \

③—master 指定集群Master的地址

--executor-memory 1G \

④—executor 指定為每個executor分配的內存大小

--total-executor-cores 2 \

⑤—total-executor 指定分配給所有executor總的處理器核數

（這里先說一下executor是Worker啟動的子進程，executor負責執行任務，其細節以后會介紹的。）

/home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar \

⑥指定任務的jar包地址

100

⑦任務的類的main方法的參數

二、使用 spark-shell

spark-shell是Spark自帶的交互式Shell程序，方便用戶進行交互式編程，用戶可以在該命令行下用scala編寫spark程序，spark-shell也是一個Driver。

1、啟動 spark-shell

/home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \

--master spark://master:7077 \

--executor-memory 1g \

--total-executor-cores 2

這個命令的解析其實和上面的spark-submit是一樣的，我在這再啰嗦一遍：

參數說明：

--master spark://master:7077 指定Master的地址

--executor-memory 1g 指定每個executor可用內存為1G

--total-executor-cores 2 指定所有executor總的處理器核數為2

還有一點需要非常注意：

如果啟動 spark shell 時沒有指定master地址，但是也可以正常啟動 spark shell 和執行 spark shell 中的程序，其實是啟動了spark的local模式，該模式僅在本機啟動一個進程，沒有與集群建立聯系。

還要說明一點：

spark shell 中已經默認將SparkContext類初始化為對象sc。用戶代碼如果需要用到，則直接應用 sc 即可。SparkContext是Spark集群的入口，Driver只有初始化了SparkContext才可以向Spark集群提交任務，所以這個SparkContext和重要，以后我們會詳細介紹整個SparkContext的初始化流程的，現在可以先記住SparkContext是集群的入口，就像Spring中的ApplicationContext一樣。

2、在spark shell中編寫WordCount程序

（1）首先啟動hdfs

（2）向hdfs上傳文件words.txt 到 hdfs://hadoop01:9000/spark/words.txt

words.txt的內容：

hello tom
hello jim
hello tom and kitty

（3）在spark shell 中用scala語言編寫spark程序：

sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/spark/words.txt").flatMap(_.split(" "))

.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://hadoop01:9000/spark/out")

（4）使用hdfs命令查看結果：

hdfs dfs -cat hdfs://hadoop01:9000/spark/out/part*

?

(jim,1)
(tom,2)
(hello,3)
(and,1)
(kitty,1)

（5）程序簡單說明：

sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/spark/words.txt") 從hdfs中讀取數據

flatMap(_.split(" ")) 先map再壓平

map((_,1)) 將單詞和1構成元組

reduceByKey(_+_) 按照key進行reduce，并將value累加

saveAsTextFile("hdfs://hadoop01:9000/spark/out") 將結果寫入到hdfs中

最后：

也可以使用 IDEA 編寫完一個程序后打包，使用spark-submit方式提交到集群，在這里我就不寫了。一定要注意spark-submit的配置命令不要出錯，還要注意自己的程序需要的參數的正確，不要忘了起hdfs。

轉載于:https://www.cnblogs.com/lumingkui/p/5532362.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Spark系列—02 Spark程序牛刀小试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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