Spark Standalone簡介及應用實踐

一、Spark Standalone介紹

Apache Spark 是一種快速、通用、可擴展的大數據處理引擎。它支持使用Scala、Java、Python和R編寫的代碼。Spark可以運行在Hadoop環境中，使用HDFS和YARN，也可以在獨立集群中運行。其中，Spark Standalone是Spark的一個獨立集群管理器。

Spark Standalone提供了一個集中式的調度器，可以將Spark集群作為一個整體來協調資源，因此尤其適用於構建較小的集群。Spark Standalone可以協調各個節點上的SparkApplications，允許它們共享Spark執行器，並將資源分配給應用程序。具體而言，Spark Standalone中包括Master和Worker兩種角色，其中Master作為調度中心，而Worker則作為計算節點。

二、Spark Standalone特點

1、支持Spark SQL、Spark Streaming等Spark的組件，並支持與Hadoop的整合使用；

2、可以控制整個Spark Standalone集群的資源佔用情況，使得任務能夠快速地分配給集群上最空閑的Node；

3、提供了Web UI界面，方便用戶監控和控制集群的狀態；

4、可以通過Spark Standalone的配置文件方便地調整集群的規模和Master和Worker的規格；

5、可以與YARN或Mesos等資源管理框架聯用，無需更改任何應用程序代碼。

三、Spark Standalone實踐

1、安裝Spark Standalone

首先需要安裝Java環境、Scala和Spark。具體安裝步驟可以參考Spark官網的文檔。注意，在Spark Standalone中需要分別安裝Master和Worker節點。

2、配置Spark Standalone

Spark Standalone的配置文件位於Spark安裝路徑下的conf目錄中。可以通過conf目錄中的spark-env.sh文件實現一些額外的環境配置。配置文件中大部分參數是默認的，但是有幾個重要的參數需要用戶設置：

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

以上三個參數需要根據用戶實際的集群環境設置。

3、啟動Spark Standalone

啟動Spark Standalone集群非常簡單，只需在Master節點上執行以下命令：

./sbin/start-master.sh

在Worker節點上執行以下命令即可加入Spark Standalone集群：

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

其中，和是Master節點的IP地址和埠號。

4、提交任務

創建Split文件：

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

創建Spark應用程序：

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}")

提交任務：

./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、總結

Spark Standalone是一個高效、靈活且易於使用的大數據計算框架。通過本文的介紹和示例，相信讀者已經對Spark Standalone有了更深入的了解，並能夠使用它處理自己的數據問題。