怎么实践Spark，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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Spark小试牛刀

随着项目的运营，收集了很多的用户数据。最近业务上想做些社交图谱相关的产品，但因为数据很多、很杂，传统的数据库查询已经满足不了业务的需求。 试着用Spark来做，权当练练手了。

安装Spark

因为有Scala的开发经验，所以就不用官方提供的二进制包了，自编译scala 2.11版本。

下载Spark：http://ftp.cuhk.edu.hk/pub/packages/apache.org/spark/spark-1.5.0/spark-1.5.0.tgz

tar zxf spark-1.5.0.tgz
cd spark-1.5.0
./dev/change-scala-version.sh 2.11
mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Dscala-2.11 -DskipTests clean package

以上命令完成Spark基于scala 2.11版本的编译。可以运行自带的一个示例程序来验证安装是否成功。

./bin/run-example SparkPi

编写Standalone application

使用sbt来构建一个可提交的简单Spark程序，功能是计算每个用户加入的群组，并把结果保存下来。project/Build.scala配置文件如下：

import _root_.sbt.Keys._
import _root_.sbt._
import sbtassembly.AssemblyKeys._

object Build extends Build {

  override lazy val settings = super.settings :+ {
    shellPrompt := (s => Project.extract(s).currentProject.id + " > ")
  }

  lazy val root = Project("spark-MongoDB", file("."))
    .settings(
      scalaVersion := "2.11.7",
      assemblyJarName in assembly := "spark-mongodb.jar",
      assemblyOption in assembly := (assemblyOption in assembly).value.copy(includeScala = false),
      libraryDependencies ++= Seq(
        "org.apache.spark" %% "spark-core" % verSpark % "scopeProvidedTest,
        "org.mongodb.mongo-hadoop" % "mongo-hadoop-core" % "1.4.0" excludeAll(
            ExclusionRule(organization = "javax.servlet"), 
            ExclusionRule(organization = "commons-beanutils"), 
            ExclusionRule(organization = "org.apache.hadoop")))
    )
  
  private val scopeProvidedTest = "provided,test"
  private val verSpark = "1.5.0"
}

数据存储在MongoDB数据库中，所以我们还需要使用mongo-hadoop连接器来访问MongoDB数据库。

示例程序

示例程序非常的简单，把数据从数据库里全部读出，使用map来把每条记录里用户ID对应加入的群组ID转换成一个Set，再使用 reduceByKey来把相同用户ID的set合并到一起，存入数据库即可。

import com.mongodb.BasicDBObject
import com.mongodb.hadoop.{MongoInputFormat, MongoOutputFormat}
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.bson.BSONObject

import scala.collection.JavaConverters._

object QQGroup {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("QQGroup")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val inputConfig = new Configuration()
    inputConfig.set("mongo.input.uri", "mongodb://192.168.31.121:27017/db.userGroup")
    inputConfig.set("mongo.input.fields", """{"userId":1, "groupId":1, "_id":0}""")
    inputConfig.set("mongo.input.noTimeout", "true")

    val documentRDD = sc.newAPIHadoopRDD(
      inputConfig,
      classOf[MongoInputFormat],
      classOf[Object],
      classOf[BSONObject])

    val userRDD = documentRDD.map { case (_, doc) =>
      (getValue(doc, "userId"), getValue(doc, "groupId"))
    }.reduceByKey(_ ++ _)

    val resultRDD = userRDD.map { case (userId, groupIds) =>
      val o = new BasicDBObject()
      o.put("groupIds", groupIds.asJava)
      userId -> o
    }

    val outputConfig = new Configuration()
    outputConfig.set("mongo.output.uri", "mongodb://192.168.31.121:27017/db_result.userGroup")

    resultRDD.saveAsNewAPIHadoopFile(
      "file://this-is-completely-unused",
      classOf[Object],
      classOf[BSONObject],
      classOf[MongoOutputFormat[Object, BSONObject]],
      outputConfig)
  }

  def getValue(dbo: BSONObject, key: String) = {
    val value = dbo.get(key)
    if (value eq null) "" else value.asInstanceOf[String]
  }
}

MongoDB官方提供了Hadoop连接器，Spark可以使用mongo-hadoop连接器来读、写MongoDB数据库。 主要的输入配置荐有：

• mongo.input.uri: MongoDB的连接URI

• mongo.input.fields: 指定返回哪些数据，与db.query里的第2个参数功能一样

• mongo.input.query: MongoDB的查询参数

相应的MongoDB也提供了一系列的输出参数，如：

• mongo.output.uri: MongoDB的连接URI

sc.newAPIHadoopRDD()方法有4个参数，分别为：配置、输入格式化类、待映射数据主键类型、待映射数据类型。

主要的操作代码：

    val userRDD = documentRDD.map { case (_, doc) =>
      (getValue(doc, "userId"), Set(getValue(doc, "groupId")))
    }.reduceByKey(_ ++ _)

    val resultRDD = userRDD.map { case (userId, groupIds) =>
      val o = new BasicDBObject()
      o.put("groupIds", groupIds.asJava)
      userId -> o
    }

先使用map方法获取userId和groupId，并把groupId转换为一个Set。

在把数据转换成Tuple2，就是一个KV的形式以后，我们就可以调用一系列的转换方法来对RDD进行操作，这里使用reduceByKey方法来将同一个userId的所以value都合并在一起。这样我们就有了所有用户对应加入的群组 的一个RDD集了。

（RDD上有两种类型的操作。一种是“变换”，它只是描述了待进行的操作指令，并不会触发实际的计算；另一种是“动作”， 它将触发实际的计算动作，这时候系统才会实际的从数据源读入数据，操作内存，保存数据等）

最后使用resultRDD.saveAsNewAPIHadoopFile()方法来把计算结果存入MongoDB，这里的一个参数：用于指定 HDFS的存储位置并不会使用到，因为mongo-hadoop将会使用mongo.output.uri指定的存储URI连接地址来保存数据。

关于怎么实践Spark问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

网站题目：怎么实践Spark
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