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Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

一、什么是 Spark

Spark 是基于内存计算大数据分析引擎，提高了在大数据环境下数据处理的实时性。Spark 仅仅只涉及到数据的计算，没有涉及到数据的存储。

二、Spark HA 高可用部署

*Spark HA 解决 Master 单点故障的两种方案：

1.基于文件系统的单点恢复(主要用于开发或测试环境)

2.基于 zookeeper 的 Standby Masters(用于生产模式)

*基于 zookeeper 的 Spark HA 高可用集群部署

(1)im spark-env.sh

注释掉 export SPARK_MASTER_HOST=hdp-node-01

(2)在 spark-env.sh 添加 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS，内容如下：

spark.deploy.recoveryMode：

恢复模式（Master 重新启动的模式）有三种：

(1)ZooKeeper

(2) FileSystem

(3)NONE

spark.deploy.zookeeper.url：ZooKeeper 的 Server 地址

spark.deploy.zookeeper.dir：保存集群元数据信息的文件、目录。包括 Worker，Driver 和 Application。

注意：

在普通模式下启动 spark 集群，只需要在主机上面执行 start-all.sh 就可以了。在高可用模式下启动 spark 集群，先需要在任意一台节点上启动 start-all.sh命令。然后在另外一台节点上单独启动 master。命令 start-master.sh。

三、Spark-Shell

读取本地文件

1.运行 spark-shell --master local[N](N 表线程数)

2.编写 scala 代码

sc.textFile("file：///root///words.txt")

.flatMap(_.split(" ")).map((_，1)).reduceByKey(_+_).collect

读取 HDFS 上数据

1.整合 spark 和 HDFS，修改配置文件 spark-env.sh

export HADOOP_CONF_DIR=/opt/bigdata/hadoop-2.6.4/etc/hadoop

2.启动 hdfs，然后重启 spark 集群

3.向 hdfs 上传个文件

4.在 spark shell 中用 scala 语言编写 spark 程序指定具体的 master 地址

1.执行启动命令：

spark-shell \

--master spark：//hdp-node-01：7077 \

--executor-memory 1g \

--total-executor-cores 2

若没指定 master 地址则默认本地模式

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