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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了❤️Spark的关键技术回顾，持续更新！推荐收藏加关注❤️相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

目录

前言

Spark的关键技术回顾

一、Spark复习题回顾

1、Spark使用的版本

2、Spark几种部署方式？

3、Spark的提交任务的方式？

4、使用Spark-shell的方式也可以交互式写Spark代码？

5、你对RDD是怎么理解的？

6、Spark如何实现容错？

7、Spark共享变量？

8、Spark的任务执行?

9、Spark的RDD的几种类型？

10、Spark的Transformation算子有几类？

11、RDD创建的三种方法？

12、RDD-DataSet和DataFrame的区别和联系？

13、SparkSQL中查询一列的字段的方法有几种？

14、SparkSQL中的如何动态增加Schema? 

15、SparkSQL中DSL和SQL风格差异？

16、SparkSQL中SQL风格全局Session和局部的Session的差别是什么？

17、SparkSQL整合Hive？

18、[非常重要]SparkSQL如何执行SQL的，SQL的查询引擎

19、SparkStreaming几种编程模式？

20、对于DStream如何使用RDD的方法?

21、SparkStreaming的有状态的几种形式？

22、SparkStreaming和Kafka的整合，如何获取Offset，010整合

23、SparkStreaming有两个时间？

24、生产者生产数据过多，消费者SparkStreaming来不及消费，请问造成什么现象？

前言

 2021大数据领域优质创作博客，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善大数据各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。

 

Spark的关键技术回顾

一、Spark复习题回顾

1、Spark使用的版本

2.4.5版本，目前3.1.2为最新版本

集群环境：CDH版本是5.14.0这个版本
但由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件默认的版本是1.6.0同时阉割了SarkSQL，需要重新编译
原因： 因为Cloudera公司认为有了impala就不需要再使用sparkSQL的功能了，同时也是为了推广impala，所以直接阉割掉了sparkSQL的模块。
解决： 使用Apache的版本的spark来进行重新编译

2、Spark几种部署方式？

  1. Local(local[*],所有的cpu cores)
  2. StandAlone(Master-local)
  3. StandAloneHA(多个Master)
  4. Yarn(RS-NM) --client 模式和cluster 模式

3、Spark的提交任务的方式？

bin/spark-submit  \\
--master local/spark:node01:7077/spark:node01:7077,node02:70777 \\
--deploy-mode client/cluster \\  #client指的是driver启动在本地，cluster指的是driver启动在Worker接点运行
--class application-main
--executor-memory     每个executor的内存，默认是1G
--total-executor-cores     所有executor总共的核数。仅仅在 mesos 或者 standalone 下使用
--executor-core     每个executor的核数。在yarn或者standalone下使用
--driver-memory     Driver内存，默认 1G
--driver-cores     Driver 的核数，默认是1。在 yarn 或者 standalone 下使用
--num-executors     启动的executor数量。默认为2。在 yarn 下使用
.....
jar包地址
参数1 参数2

4、使用Spark-shell的方式也可以交互式写Spark代码？

bin/spark-shell --master local --executor-core 2 --executor-memory 512m

 

5、你对RDD是怎么理解的？


（1）RDD是弹性分布式数据集


（2）RDD有五大属性：1-RDD是可分区的(0-1-2号分区) 2-RDD有作用函数(map) 3-RDD是依赖关系 4-对key-value的类型RDD的默认分区HashPartitoner 5-位置优先性
wordount的时候：
sc.textFile().flatmap().map().redyceByKey()
如何查看当前算子是什么分区器？函数rdd.partitioner


（3）RDD的宽依赖和窄依赖：根据父RDD有一个或多个子RDD对应，因为窄依赖可以在任务间并行，宽依赖会发生Shuffle，并不是所有的bykey算子都会产生shuffle？需要注意的是（1）分区器一致（2）分区个数一致


（4）RDD血缘关系linage：linage会记录当前RDD依赖于上一个RDD，如果一个RDD失效可以重建RDD，容错关键


（5）RDD的缓存：cache和persist，cache会将数据缓存在内存中，persist可以指定多种存储级别，cache底层调用的是persist


（6）RDD的检查点机制：Checkpoint会截断所有的血缘关系，而缓存会将血缘的关系全部保存在内存或磁盘中


6、Spark如何实现容错？


Spark会首先查看内存中是否已经cache或persist还原，否则查看linage是否checkpoint在hdfs中
根据依赖关系重建RDD

7、Spark共享变量？


累加器

Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能，即确提供了多个task对一个变量并行操作的功能。但是task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取Accumulator的值，只有Driver程序可以读取Accumulator的值

(在driver端定义的变量在executor端拿到的是副本，exector执行完计算不会更新到driver)


广播变量

广播变量允许开发人员在每个节点（Worker or Executor）缓存只读变量，而不是在Task之间传递这些变量。使用广播变量能够高效地在集群每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销

(对于1M的数据，开启1000个maptask，当前的1M的数据会发送到所有的task中进行计算，会产生1G网络数据传输，引入广播变量将1M数据共享在Executor中而不是task中，task共享的是一个变量的副本，广播变量是只读的，不能再exectour端修改)


8、Spark的任务执行?


1-Spark一个Application拥有多个job，一个action操作会出发一个Job划分
2-Spark一个Job有多个Stages，发生shuffle操作触发一个Stage的划分
3-一个Stage有很多个tasksets，一个RDD的不同的分区就是代表的taskset，很多的taskset组成tasksets
4-一个taskset由很多个RDD的分区组成，一个RDD的分区的数据需要由一个task线程拉取执行，而不是进程


9、Spark的RDD的几种类型？


transformation和action类型

1)Transformation转换操作：返回一个新的RDD

所有Transformation函数都是Lazy，不会立即执行，需要Action函数触发

2)Action动作操作：返回值不是RDD(无返回值或返回其他的)

所有Action函数立即执行（Eager），比如count、first、collect、take等

10、Spark的Transformation算子有几类？


3类
单value：如mapValue，map，filter
双value：union，zip，distinct
key-value类型：reduceBykey(一定不属于Action算子)，foldByKey

转换

含义

map(func)

返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成

filter(func)

返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成

flatMap(func)

类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列，而不是单一元素)

mapPartitions(func)

类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]

mapPartitionsWithIndex(func)

类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是

(Int, Interator[T]) => Iterator[U]

sample(withReplacement, fraction, seed)

根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子

union(otherDataset)

对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD

intersection(otherDataset)

对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD

distinct([numTasks]))

对源RDD进行去重后返回一个新的RDD

groupByKey([numTasks])   

在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD

reduceByKey(func, [numTasks])

在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置

aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])

sortByKey([ascending], [numTasks])

在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD

sortBy(func,[ascending], [numTasks])

与sortByKey类似，但是更灵活

join(otherDataset, [numTasks])

在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD

cogroup(otherDataset, [numTasks])

在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD

cartesian(otherDataset)

笛卡尔积

pipe(command, [envVars])

对rdd进行管道操作

coalesce(numPartitions)  

减少 RDD 的分区数到指定值。在过滤大量数据之后，可以执行此操作

repartition(numPartitions)

重新给 RDD 分区

 

11、RDD创建的三种方法？

sc.textfile,sc.makerdd/paralleise,RDD之间的转换

12、RDD-DataSet和DataFrame的区别和联系？

RDD+Scheme=DataFrame.as[]+泛型=DataSet.rdd=RDD，
DataFrame是弱类型的数据类型，在运行时候数据类型检查，
DataSet是强类型的数据类型，在编译时候进行类型检查

 

13、SparkSQL中查询一列的字段的方法有几种？

df.select(['id']),
df.select(col('id')),
df.select(colomns('id')),
df.select('id),
df.select($"")

14、SparkSQL中的如何动态增加Schema? 

查看DataFrame中Schema是什么，执行如下命令：

df.schema

Schema信息封装在StructType中，包含很多StructField对象，源码。

StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组

StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填‘’

自定义Schema结构，官方提供的示例代码：

StructedType(StructedFileld(data,name,nullable)::Nil),
new StructedType().add(data,name,nullable).add()

 

15、SparkSQL中DSL和SQL风格差异？

 DSL风格df.select,SQL风格需要注册一张临时表或试图进行展示

基于DSL分析

调用DataFrame/Dataset中API（函数）分析数据，其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL语句函数，部分截图如下：

基于SQL分析

将Dataset/DataFrame注册为临时视图，编写SQL执行分析，分为两个步骤：

第一步、注册为临时视图

 

第二步、编写SQL，执行分析

 

 

16、SparkSQL中SQL风格全局Session和局部的Session的差别是什么？

全局的Session可以跨Session访问注册的临时试图或表，局部Session只能访问临时试图或表

17、SparkSQL整合Hive？

SparkSQL除了引用Hive的元数据的信息之外，其他的Hive部分都没有耦合
Spark引擎替代了HIve的执行引擎，可以在SPark程序中使用HIve的语法完成SQ的分析
第一步：将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录
第二步：将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下
第三步：Hive开启MetaStore服务
第四步：测试Sparksql整合Hive是否成功

18、[非常重要]SparkSQL如何执行SQL的，SQL的查询引擎

基于规则优化（Rule-based optimization, RBO----过滤下推，常量折叠）-逻辑执行计划中，进行逻辑计划优化
基于代价优化（Cost-based optimization, CBO）----物理执行计划中选择最优物理执行计划

 

 

19、SparkStreaming几种编程模式？

有状态(updateStateByKey\\mapState)、无状态(reduceByKey)、窗口操作(windows，reduceByKeyANdWIndows)

20、对于DStream如何使用RDD的方法?

(transform)

21、SparkStreaming的有状态的几种形式？

updateStateByKey\\mapState

22、SparkStreaming和Kafka的整合，如何获取Offset，010整合

KafkaUtils.createdirctstream(SSC,Kafka的parititon和Spark的eceutor是否在一个节点，Consumer.subscribe(Array(kafkatopic),params))
获取Offset：StreamData.asInstanceOf[HasOffSetRanges].offsetRanges
提交Offset：StreamData.asInstanceOf[CancommitOffSetRanges].async(offSetRanges)
#http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-10-integration.html

val kafkaParams = Map[String, Object](
  "bootstrap.servers" -> "localhost:9092,anotherhost:9092",
  "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
  "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream",
  "auto.offset.reset" -> "latest",
  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)

val topics = Array("topicA", "topicB")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  streamingContext,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
stream.map(record => (record.key, record.value))
stream.foreachRDD { rdd =>
  val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
  // some time later, after outputs have completed
  stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
}
package cn.it.sparkstreaming.kafka

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * DESC:
 * 1-导入有kafka和spark整合的Jar包
 * 2-调用streamingCOntext
 * 3-KafkaUtils.creatDriectlyStream的方法直接连接Kafka集群的分区
 * 4-获取record记录中的value的值
 * 5-根据value进行累加求和wordcount
 * 6-ssc.statrt
 * 7-ssc.awaitTermination
 * 8-ssc.stop(true,true)
 */
object _01SparkStreamingKafkaAuto {
  def updateFunc(curentValue: Seq[Int], histouryValue: Option[Int]): Option[Int] = {
    val sum: Int = curentValue.sum + histouryValue.getOrElse(0)
    Option(sum)
  }

  val kafkaParams = Map[String, Object](
    "bootstrap.servers" -> "node1:9092",
    "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
    "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
    "group.id" -> "spark_group",
    //offset的偏移量自动设置为最新偏移量，有几种设置偏移量的方法
    // //这里的auto.offset.reset代表的是自动重置offset为latest就表示的是最新的偏移量，如果没有偏移从最新的位置开始
    "auto.offset.reset" -> "latest",
    //是否自动提交，这里设置为自动提交，提交到kafka指导的__consumertopic中，有kafka自己维护，如果设置为false可以使用ckeckpoint或者是将offset存入mysql
    // //这里如果是false手动提交，默认由SparkStreaming提交到checkpoint中，在这里也可以根据用户或程序员将offset偏移量提交到mysql或redis中
    "enable.auto.commit" -> (true: java.lang.Boolean),
    //自动设置提交的时间
    "auto.commit.interval.ms" -> "1000"
  )



  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1-导入有kafka和spark整合的Jar包
    //2-调用streamingCOntext
    val ssc: StreamingContext = {
      val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")).setMaster("local[*]")
      val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
      ssc
    }
    ssc.checkpoint("data/baseoutput/cck3")
    //3-KafkaUtils.creatDriectlyStream的方法直接连接Kafka集群的分区
    //ssc: StreamingContext,
    //locationStrategy: LocationStrategy,
    //consumerStrategy: ConsumerStrategy[K, V]
    val streamRDD: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Array("spark_kafka"), kafkaParams))
    //4-获取record记录中的value的值
    val mapValue: DStream[String] = streamRDD.map(_.value())
    //5-根据value进行累加求和wordcount
    val resultRDD: DStream[(String, Int)] = mapValue
      .flatMap(_.split("\\\\s+"))
      .map((_, 1))
      .updateStateByKey(updateFunc)
    resultRDD.print()
    //6-ssc.statrt
    ssc.start()
    //7-ssc.awaitTermination
    ssc.awaitTermination()
    //8-ssc.stop(true,true)
    ssc.stop(true, true)
  }
}

结构化流整合kafka

package cn.it.structedstreaming.kafka

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}

/**
 * DESC:
 * * 1-准备上下文环境
 * * 2-读取Kafka的数据
 * * 3-将Kafka的数据转化，实现单词统计技术
 * * 4-将得到结果写入控制台
 * * 5.query.awaitTermination
 * * 6-query.stop
 */
object _01KafkaSourceWordcount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1-准备上下文环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
      .setMaster("local[*]")
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .config(conf)
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
      .getOrCreate()
    //spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    import spark.implicits._
    //2-读取Kafka的数据
    val streamDF: DataFrame = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "node1:9092")
      .option("subscribe", "wordstopic")
      .load()
    //streamDF.printSchema()
    //root
    // |-- key: binary (nullable = true)
    // |-- value: binary (nullable = true)
    // |-- topic: string (nullable = true)
    // |-- partition: integer (nullable = true)
    // |-- offset: long (nullable = true)
    // |-- timestamp: timestamp (nullable = true)
    // |-- timestampType: integer (nullable = true)
    //3-将Kafka的数据转化，实现单词统计技术
    val result: Dataset[Row] = streamDF
      .selectExpr("cast (value as string)") //因为kafka得到的数据是binary类型的数据需要使用cast转换
      .as[String]
      .flatMap(x => x.split("\\\\s+")) // |-- value: string (nullable = true)
      .groupBy($"value")
      .count()
      .orderBy('count.desc)
    //.groupBy("value")
    //4-将得到结果写入控制台
    val query: StreamingQuery = result
      .writeStream
      .format("console")
      .outputMode(OutputMode.Complete())
      .trigger(Trigger.ProcessingTime(0))
      .option("numRows", 10)
      .option("truncate", false)
      .start()
    //5.query.awaitTermination
    query.awaitTermination()
    //6-query.stop
    query.stop()
  }
}

23、SparkStreaming有两个时间？

Spark Streaming接收器接收到的数据在存储到Spark中之前的时间间隔被分成数据块。 最低建议-50毫秒。
一个时间是接收器接受数据的时间--默认是200ms，数据到来每隔200ms获取一次数据，合并数据形成DStream
一个时间是SParkStreaming获取到数据后处理时间--StreamingContext(sc,Second(5))，这才是SparkStreaming批处理时间

24、生产者生产数据过多，消费者SparkStreaming来不及消费，请问造成什么现象？

背压，或反压

SparkStreaming反压


在SParkStreaming中是默认关闭，在Flink中是默认开启的，背压在SParkStreaing中自动动态的根据接收器接受最大速率和kafka的topic的分区的个数确定

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