[学习笔记]黑马程序员Spark全套视频教程，4天spark3.2快速入门到精通，基于Python语言的spark教程

视频资料：

黑马程序员Spark全套视频教程，4天spark3.2快速入门到精通，基于Python语言的spark教程

一、Spark基础入门（环境搭建、入门概念）

学习目标：

1.[了解]Spark诞生背景

2.[了解]Saprk的应用场景

3.[掌握]Spark环境的搭建

4.[掌握]Spark的入门案例

5.[了解]Spark的基本原理

第一章：Spark框架概述

1.1 Spark是什么

定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。

1.2 Spark风雨十年

1.3 扩展阅读：Spark VS Hadoop

1.4 Spark四大特点

1.5 Spark框架模型-了解

1.6 Spark运行模式

1.7 Spark架构角色

Spark解决什么问题？

• 海量数据的计算，可以进行离线批处理、实时流计算、机器学习计算、图计算、通过SQL完成结构化数据的处理。

Spark有哪些模块？

• 核心SparkCore、SQL计算（SparkSQL支持离线批处理， 其上面也有structured streaming支持实时流计算）、流计算（SparkStreaming，有缺陷）、图计算（GraphX）、机器学习（MLlib）

Spark特点有哪些？

• 速度快、使用简单、通用性强、多种模式运行。

Spark的运行模式？

• 本地模式（Local模式，在一个

• 集群模式（StandAlone、YARN、K8S）

• 云模式

Spark的运行角色（对比YARN）？

Master：集群资源管理（类同ResourceManager）

Worker：单机资源管理（类同NodeManager）

Driver：单任务管理者（类同ApplicationMaster）

Executor：单任务执行者（类同YARN容器内的Task）

第二章：Spark环境搭建-Local

2.1 课程服务器环境

2.2 Local模式基本原理

2.3 安装包下载

PS：软连接与硬链接，参考资料：https://www.bilibili.com/video/BV1CZ4y1v7SR/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=c1627e67b359df87544f502955497bf7

配置环境变量：

2.4 Spark Local模式部署

• Local模式的运行原理？

Local模式就是以一个独立进程配合其内部线程来提供完成Spark运行时环境。Local模式可以通过spark-shell/pyspark/spark-submit等来开启。

• bin/pyspark是什么程序？

是一个交互式的解释器执行环境，环境启动后就得到了一个Local Spark环境，可以运行Python代码去进行Spark计算，类似Python自带解释器。

• Spark的4040端口是什么？

Spark的任务在运行后，会在Driver所在机器绑定到4040端口，提供当前任务的监控页面供查看。

PS：如果有多个Local模式下的Spark任务在一台机器上执行，则绑定的端口会依次顺延。

第三章：Spark环境搭建-StandAlone

3.1 StandAlone的运行原理

3.2 StandAlone环境安装操作

详看视频

3.3 StandAlone程序测试

3.4 Spark程序运行层次结构

3.5 总结

• StandAlone的原理？

Master和Worker角色以独立进程的形式存在，并组成Spark运行时环境（集群）

• Spark角色在StandAlone中的分布？

Master角色：Master进程

Worker角色：Worker进程

Driver角色：以线程运行在Master中

Executor角色：以线程运行在Worker中

• StandAlone如何提交Spark应用？

bin/spark-submit --master spark://server:7077

• 4040\8080\18080分别是什么？

4040是单个程序运行的时候绑定的端口可供查看本任务运行情况（4040和Driver绑定，也和Spark的应用程序绑定）。

8080是Master运行的时候默认的WebUI端口（Master进程是守护进程）。

18080是Spark历史服务器的端口，可供我们查看历史运行程序的运行状态。

• Job\State\Task的关系？

一个Spark应用程序会被分成多个子任务（Job）运行，每一个Job会分成多个Stage（阶段）来运行，每一个Stage内会分出来多个Task（线程）来执行具体任务。

第四章：Spark环境搭建-StandAlone-HA

4.1 StandAlone HA运行原理

Spark Standalone集群存在Master单点故障（SPOF）的问题。

4.2 基于Zookeeper实现HA

spark配置双master时一直处于standby的情况

4.3 总结

• StandAloneHA的原理

基于Zookeeper做状态的维护，开启多个Master进程，一个作为活跃，其他的作为备份，当活跃进程宕机，备份的Master进行接管。

第五章：Spark环境搭建-Spark On YARN

5.1 Spark On YARN的运行原理

5.2 Spark On YARN部署和测试

详见视频

5.3 部署模式DeployMode

5.4 两种部署模式的演示和总结

Cluster模式

bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 --total-executor-cores 3 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100

需要通过下面命令打开Yarn的历史服务器（JobHistoryServer）

mapred --daemon start historyserver

Client模式

bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 --total-executor-cores 3 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100

5.5 两种模式任务提交流程

5.6 总结

• SparkOnYarn本质？

Master由ResourceManager代替

Worker由NodeManager代替

Driver可以运行在容器内（Cluster模式）或客户端进程中（Client模式）

Executor全部运行在YARN提供的容器内

• Why Spark On YARN？

提供资源利用率，在已有YARN的场景下让Spark收到YARN的调度可以更好的管控资源提高利用率并方便管理。

第六章：PySpark库

6.1 框架 VS 类库

6.2 PySpark类库介绍

6.3 PySpark安装

详见视频

6.4 总结

• PySpark是什么？和bin/pyspark程序有何区别？

PySpark是一个Python的类库，提供Spark的操作API

bin/pyspark是一个交互式的程序，可以提供交互式编程并执行Spark计算

• 本课程的Python运行环境由什么来提供？

由Anaconda提供，并使用虚拟环境，环境名称叫做：pyspark

第七章：本机开发环境搭建

7.1 本机配置Python环境

7.2 PyCharm本地和远程解释器配置

详见视频

7.3 编程入口SparkContext对象以及WordCount演示

PS：解决WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform…警告

找了好几个都不行。

PS：解决

参考资料https://blog.csdn.net/weixin_51951625/article/details/117452855

https://blog.csdn.net/OWBY_Phantomhive/article/details/123088763

https://blog.csdn.net/qq_20540901/article/details/123499540

需要配置环境变量

7.4 WordCount代码流程解析

7.5 提交WordCount到Linux集群运行

通过spark-submit yarn提交到集群的py文件中的地址，集群会默认去hdfs里面找。

在yarn模式或者standalone这样的集群下，访问的文件路径，要么是网络地址，要么是hdfs，这样每台机器都能访问到。

7.6 总结

• Python语言开发Spark程序步骤？

主要是获取SparkContext对象，基于SparkContext对象作为执行环境入口。

• 如何提交Spark应用？

将程序代码上传到服务器上，通过spark-submit客户端工具进行提交。

1.在代码中不要设置master，如果设置了，会以代码为准，spark-submit工具的设置就无效了。

2.提交程序到集群中的时候，读取的文件一定是各个机器都能访问到的地址。比如HDFS。

第八章：分布式代码执行分析

8.1 Spark运行角色回顾

8.2 分布式代码执行分析

8.3 Python On Spark执行原理

8.4 总结

• 分布式代码执行的重要特征是什么？

代码在集群上运行，是被分布式运行的。

在Spark中， 非任务处理部分，由Driver执行（非RDD代码）。

任务处理部分由Executor执行（RDD代码）。

Executor的数量很多，所以任务的计算是分布式在运行的。

• 简述PySpark的架构体系。

Python On Spark：Driver端由JVM执行，Executor端由JVM做命令转发，底层由Python解释器进行工作。

2.Spark核心

学习目标

1. 了解RDD产生背景
2. 掌握RDD的创建
3. 掌握RDD的重要算子
4. 掌握RDD的缓存和检查点机制
5. 熟悉Spark执行的基本原理

第一章：RDD详解

1.1 什么是RDD

1.2 RDD五大特性-特性1

1.3 RDD五大特性-特性2

1.4 RDD五大特性-特性3

1.5 RDD五大特性-特性4

1.6 RDD五大特性-特性5

1.7 WordCount结合RDD特性进行执行分析

1.8 第一章总结

• 如何正确理解RDD？

不可变、可分区、并行计算的弹性分布式数据集，分布式计算的实现载体（数据抽象）

• RDD五大特点分别是？

RDD有分区；RDD的方法会作用在所有分区上；RDD之间有依赖关系；KV型的RDD是有分区器的；RDD的分区规划，会尽量靠近数据所在服务器。

第二章：RDD编程入门

2.1 程序执行入口SparkContext对象

2.2 RDD的创建

方式一：通过并行化集合创建（本地对象转分布式RDD）

在local[*]方法下，parallelize方法，没有给定分区数的情况下，默认分区数是根据CPU核心数来定。

方式二：读取外部数据源

2.3 RDD算子概念和分类

2.4 常用转换算子

转换算子-map

转换算子-flatMap

转换算子-reduceByKey

PS：报错：UserWarning: Please install psutil to have better support with spilling

参考资料：https://blog.csdn.net/sqlserverdiscovery/article/details/102936203

PS：未正确退出conda环境，会报错

参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_44211968/article/details/122483304

conda deactivate

转换算子-mapValues

WordCount案例回顾

转换算子-groupBy

转换算子-filter

转换算子-distinct

转换算子-union

转换算子-join

转换算子-intersection

转换算子-glom

转换算子-groupByKey

groupByKey只保留同组的值，而groupBy还保留key。

转换算子-sortBy

注意：如果选择多个分区来进行排序，那么就意味着有多个excutor，每个excutor只能保证局部有序。所以如果要全局有序，排序分区的并行任务数请设置为1

转换算子-sortByKey

RDD算子-案例

RDD算子-案例-提交到YARN执行

2.5 常用Action算子

Action算子-countByKey

Action算子-collect

Action算子-reduce

Action算子-fold-了解

Action算子-first

Action算子-take

Action算子-top

Action算子-count

Action算子-takeSample

Action算子-takeOrdered

Action算子-foreach

Action算子-saveAsTextFile

rdd有几个分区，写出的数据就有几个"part-xxxx"文件

2.6 分区操作算子

转换算子-mapPartitions

mapPartitions并没有节省CPU执行层面的东西，但节省了网络管道IO开销，所以他的性能比map好。

Action算子-foreachPartition

转换算子-partitionBy

转换算子-repartition

shuffle是有状态计算，有状态计算涉及到状态的获取，就会导致性能下降。而没有shuffle，大部分都是无状态计算，可以并行执行，效果很快。

coalesce有安全机制，当增加分区但没有设置shuffle参数为True时，分区并不会增加

repartition底层调用的是coalesce，只是参数shuffle默认设置为True

面试题：groupByKey和reduceByKey的区别

2.7 第二章总结

• RDD创建有哪几种方法？

通过并行化集合的方式（本地集合转分布式集合）

或者读取数据的方式创建（TextFile\WholeTextFile）

• RDD分区数如何查看？

通过getNumPartitions API查看，返回Int

• Transformation和Action的区别?

转换算子的返回值100%是RDD，而Action算子的返回值100%不是RDD。

转换算子是懒加载的，只有遇到Action才会执行。Action就是转换算子处理链条的开关。

• 哪两个Action算子的结果不经过Driver，直接输出？

foreach和saveAsTextFile直接由Executor执行后输出，不会将结果发送到Driver上去（foreachPartition也是）

• reduceByKey和groupByKey的区别？

reduceByKey自带聚合逻辑，groupByKey不带

如果做数据聚合reduceByKey的效果更好，因为可以先聚合后shuffle再最终聚合，传输的IO小

• mapPartitions和foreachPartition的区别？

mapPartitions带有返回值，是个转换算子；foreachPartition不带返回值，是个Action算子

• 对于分区操作有什么要注意的地方？

尽量不要增加分区，可能破坏内存迭代的计算管道

第三章：RDD的持久化

3.1 RDD的数据是过程数据

3.2 RDD缓存

PS：linux下kill -9不能强制杀死spark-submit进程

参考资料：https://blog.csdn.net/intersting/article/details/84492999（原因分析）

https://blog.csdn.net/qq_41870111/article/details/126068306

https://blog.csdn.net/agonysome/article/details/125722926（如何清理僵尸进程）

3.3 RDD CheckPoint

3.4 第三章总结

• Cache和Checkpoint区别

Cache是轻量化保存RDD数据，可存储在内存和硬盘，是分散存储，设计上数据是不安全的（保留RDD血缘关系）

CheckPoint是重量级保存RDD数据，是集中存储，只能存储在硬盘（HDFS）上，设计上是安全的（不保留RDD血缘关系）

• Cache和CheckPoint的性能对比？

Cache性能更好，因为是分散存储，各个Executor并行，效率高，可以保存到内存中（占内存），更快

CheckPoint比较慢，因为是集中存储，涉及到网络IO，但是存储在HDFS上更加安全（多副本）

第四章：Spark案例练习

4.1 搜索引擎日志分析案例

4.2 提交到集群运行

4.3 第四章作业和总结

作业

总结

• 案例中使用的分词库是？

jieba库

• 为什么要在全部的服务器安装jieba库？

因为YARN是集群运行，Executor可以在所有服务器上执行，所以每个服务器都需要有jieba库提供支撑

• 如何尽量提高任务计算的资源？

计算CPU核心和内存量，通过–executor-memory指定executor内存，通过–executor-cores指定executor的核心数

通过–num-executors指定总executor数量

第五章：共享变量

5.1 广播变量

5.2 累加器

5.3 广播变量累加器综合案例

5.4 第五章总结

• 广播变量解决了什么问题？

分布式集合RDD和本地集合进行关联使用的时候，降低内存占用以及减少网络IO传输，提高性能。

• 累加器解决了什么问题？

分布式代码执行中，进行全局累加。

第六章：Spark内核调度（重点理解）

6.1 DAG

6.2 DAG的宽窄依赖和阶段划分

6 .3 内存迭代计算

6.4 Spark并行度

6.5 Spark任务调度

DAG调度器

如果一台服务器内开多个executor，会进行进程间的通信（所以建议一台服务器就开一个executor）

Task调度器

6.6 拓展-Spark概念名称大全

6.7 第六章总结

• DAG是什么有什么用？

DAG有向无环图，用以描述任务执行流程，主要作用是协助DAG调度器构建Task分配用以做任务管理。

• 内存迭代/阶段划分?

基于DAG的宽窄依赖划分阶段，阶段内部都是窄依赖可以构建内存迭代的管道。

• DAG调度器是？

构建Task分配用以做任务管理。

3.SparkSQL

学习目标

1. 了解SparkSQL框架模块的基础概念和发展历史
2. 掌握SparkSQL DataFrame API开发
3. 理解SparkSQL的运行流程
4. 掌握SparkSQL和Hive的集成

第一章：SparkSQL快速入门

1.1 什么是SparkSQL

1.2 为什么要学习SparkSQL

1.3 SparkSQL特点

1.4 SparkSQL发展历史

1.5 第一章总结

第二章：SparkSQL概述

2.1 SparkSQL和Hive的异同

2.2 SparkSQL的数据抽象

2.3 SparkSQL数据抽象的发展

2.4 DataFrame数据抽象

2.5 SparkSession对象

2.6 SparkSQL HelloWorld

2.7 第二章总结

第三章：DataFrame入门

3.1 DataFrame的组成

3.2 DataFrame的代码构建

基于RDD方式1-通过createDataFrame方法

基于RDD方式2-通过StructType对象

基于RDD方式3-使用toDF方法

基于Pandas的DataFrame

读取外部数据

读取Text文件

读取json文件

读取csv文件

读取parquet文件

3.3 DataFrame的入门操作

DSL风格

SQL风格

3.4 词频统计案例

3.5 电影数据分析

遇到问题：

1.dataframe对象经过多次.之后，IDE无法自动补全得到withColumnRenamed方法？

仍未解决。

其他解决方案：使用AI代码补全插件

2.需要安装pytest模块

解决方案：在虚拟环境中安装pytest

3.6 SparkSQL Shuffle 分区数目

可以看出，速度变快了

3.7 SparkSQL 数据清洗API

3.8 DataFrame数据写出

3.9 DataFrame通过JDBC读写数据库(MySQL示例)

3.10 第三章总结

• DataFrame在结构层面上由StructField组成列描述，由StructType构造表描述。在数据层面上，Column对象记录列数据，Row对象记录行数据。
• DataFrame可以从RDD转换、Pandas DF转换、读取文件、读取JDBC等方法构建
• spark.read.format()和df.write.format()是DataFrame读取和写出的统一化标准API
• SParkSQL默认在Shuffle阶段200个分区，可以修改参数获得最好性能
• dropDuplicates可以去重，dropna可以删除缺失值、fillna可以填充缺失值
• SparkSQL支持JDBC读写，可用标准API对数据库进行读写操作

第四章：SparkSQL函数定义

4.1 SparkSQL定义UDF函数

sparksession.udf.register()

pyspark.sql.functions.udf

注册一个ArraryType返回类型的UDF

注册一个字典返回类型的UDF

拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果

4.2 SparkSQL使用窗口函数

4.3 第四章总结

• SparkSQL支持UDF和UDAF定义，但在Python中，暂时只能定义UDF

UDAF可以通过rdd的mapPartitions算子模拟实现

UDTF可以通过返回array或者dict类型来模拟实现

• UDF定义支持2种方式，1：使用SparkSession对象构建。2：使用functions包种提供的UDF API构建。要注意，方式1可用DSL和SQL风格，方式2仅可用DSL风格
• SparkSQL支持窗口函数使用，常用SQL中的窗口函数均支持，如聚合窗口\排序窗口\NTILE分组窗口等

第五章：SparkSQL的运行流程

5.1 SparkRDD的执行流程回顾

5.2 SparkSQL的自动优化

5.3 Catalyst优化器

5.4 SparkSQL的执行流程

5.5 第五章总结

第六章：Spark On Hive

6.1 原理

6.2 配置

nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /export/server/hive/metastore.log &

PS：2>&1的含义：将标准错误输出重定向到标准输出。

https://blog.csdn.net/icanlove/article/details/38018169

6.3 在代码中集成

6.4 第六章总结

第七章：分布式SQL执行引擎

7.1 概念

7.2 客户端工具连接

配置

数据库工具连接ThriftServer

7.3 代码JDBC连接

Pycharm软件连接ThriftServer

通过yum命令安装依赖

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel libffi-devel gcc make gcc-c++ python-devel cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-plain cyrus-sasl-gssapi -y

切换到pyspark虚拟环境，通过pip命令安装

pip install pyhive pymysql sasl thrift thrift_sasl

7.4 第七章总结

4.Spark综合案例

需求分析

需求1：

PS:

遇到问题：

解决方案：https://blog.csdn.net/debimeng/article/details/113101894

# 1.查看数据库和表的编码
SHOW CREATE DATABASE mydb;
# 2.修改数据库和表的编码
ALTER DATABASE mydb DEFAULT CHARACTER SET utf8;
3.检查数据库和表的编码
SHOW CREATE DATABASE mydb;

需求2：

需求3：

需求4：

5.Spark新特性+核心回顾

学习目标

1. 掌握Spark的Shuffle流程
2. 掌握Spark3.0新特性
3. 理解并复习Spark的核心概念

第一章：Spark Shuffle

1.1 Spark Shuffle

1.2 HashShuffleManager

1.3 SortShuffleManager

1.4 第一章总结

第二章：Spark3.0新特性

2.2 Adaptive Query Execution自适应查询（SparkSQL）

AQE总结

2.3 Dynamic Partition Pruning动态分区裁剪（SparkSQL）

2.4 增强的Python API：PySpark和Koalas

2.5 Koalas入门演示-Koalas DataFrame构建

略