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基本概念

Apache Spark 是一个专为大规模数据处理而设计的快速、通用的计算引擎。它最初由加州大学伯克利分校的 AMP 实验室开发，后成为 Apache 顶级项目。Spark 采用内存计算，可将作业中间结果缓存于内存中，减少磁盘读写操作，在数据挖掘和机器学习等需要迭代计算的场景中表现出色。

核心组件

Spark 的核心组件包括：

• Spark Core ：实现了 Spark 的基本功能，如 RDD（弹性分布式数据集）、任务调度、内存管理等，是 Spark 的基础。

• Spark SQL ：用于操作结构化数据的程序包，支持 SQL 查询，能够与多种数据源集成，如 Hive、Avro、Parquet 和 JSON 等。

• Spark Streaming ：提供了对实时数据进行流式计算的组件，可处理来自多种数据源的实时数据流，如 Kafka、Flume 和 TCP 套接字。

• MLlib ：是 Spark 提供的机器学习功能的程序库，包含常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类和推荐系统等。

• GraphX ：用于图计算的 API，适用于大规模图数据计算，支持常见的图算法，如 PageRank、连接组件和最短路径等。

安装部署

需要说明的是：Spark的image有官方版本和第三方版本（vmware的bitnami/spark等）；官方版本在不使用Kubernetes的情况下，使用Docker无法以服务启动，只能进行交互式访问。

官方版启动命令：

ENTRYPOINT ["/opt/entrypoint.sh"]

bitnami/spark镜像启动命令：

ENTRYPOINT ["/opt/bitnami/scripts/spark/entrypoint.sh"]

官方镜像使用

拉取镜像：docker pull spark

链接：https://hub.docker.com/r/spark

Interactive Scala Shell

docker run -it spark /opt/spark/bin/spark-shell

Interactive Python Shell

docker run -it spark:python3 /opt/spark/bin/pyspark

Interactive R Shell

docker run -it spark:r /opt/spark/bin/sparkR

运行如下命令调用，返回：Long = 1000000000      

>>> spark.range(1000 * 1000 * 1000).count()

退出scala：

scala> :quit

bitnami/spark镜像使用

拉取镜像：docker pull bitnami/spark:3.5.5

链接：https://hub.docker.com/r/bitnami/spark 

环境准备

useradd spark
usermod -a -G docker spark
su - spark
mkdir -p ~/spark-cluster/{conf,data,ivy}
chmod 777 ~/spark-cluster/{conf,data,ivy}

注：这里需要完全放开权限，否则spark启动失败，镜像中使用了root组的rpmer用户拷贝文件到上述目录中。

定义docker-compose yaml规格文件

cd spark-cluster/cat >docker-compose.yaml <<EOF
services: master:image: bitnami/spark:3.5.5container_name: spark-masterports:- "8080:8080"- "7077:7077"environment:- SPARK_MODE=master- SPARK_MASTER_HOST=spark-master- SPARK_RPC_AUTH_ENABLED=novolumes:- ./conf:/opt/bitnami/spark/conf- ./data:/data- ./ivy:/opt/bitnami/spark/ivynetworks:- zookeeper-networker1:image: bitnami/spark:3.5.5container_name: spark-worker1environment:- SPARK_MODE=worker- SPARK_MASTER_URL=spark://spark-master:7077- SPARK_WORKERMEMORY=2G- SPARK_WORKER_CORES=1- SPARK_RPC_AUTH_ENABLED=novolumes:- ./conf:/opt/bitnami/spark/conf- ./data:/data- ./ivy:/opt/bitnami/spark/ivydepends_on:- masternetworks:- zookeeper-networker2:image: bitnami/spark:3.5.5container_name: spark-worker2environment:- SPARK_MODE=worker- SPARK_MASTER_URL=spark://spark-master:7077- SPARK_WORKERMEMORY=2G- SPARK_WORKER_CORES=1- SPARK_RPC_AUTH_ENABLED=novolumes:- ./conf:/opt/bitnami/spark/conf- ./data:/data- ./ivy:/opt/bitnami/spark/ivydepends_on:- masternetworks:- zookeeper-netnetworks:zookeeper-net:external: true
EOF

注：我这里使用了已有的docker network：zookeeper-net，如果没有需要创建，或者修改docker-compose为已有network。

启动spark

docker-compose up -d

验证 Spark 运行状态

访问 Spark Master 的 Web UI，查看集群状态。默认情况下，Master 的 Web UI 运行在 8080 端口，可以通过以下命令查看：

curl http://localhost:8080

也可以直接浏览器访问：

日志查看

docker-compose logs master worker1 worker2

提交 Spark 作业

docker exec -it spark-master /bin/bash

spark-submit --master spark://spark-master:7077 \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \ $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.5.5.jar 10

报错：
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: basedir must be absolute: ?/.ivy2/local at org.apache.ivy.util.Checks.checkAbsolute(Checks.java:48)

解决：

1、echo "spark.jars.ivy /opt/bitnami/spark/ivy" >> conf/spark-defaults.conf

2、重启spark

docker-compose down -v

docker-compose up -d

3、再次提交作业，成功完成。