阅读 77

在Spark集群上运行你的第一个程序

前言

通过这篇文章你能学习到什么,用简单的一句话描述就是:

打包你的第一个Scala程序,并丢到之前创建好的Spark集群上运行。

往复杂了说就是:

Docker 部分

  • 继续学习Docker常用操作,如:映射端口,挂载目录,传送变量等;

  • 继续深入学习Dockerfile,熟悉ARG,ENV,RUN,WORKDIR,CMD等指令;

Scala 部分

  • Scala基础语法,Scala编写第一个Spark应用程序;
  • SBT通过配置清单,打包应用程序。

Spark 部分

  • 提交编写好的Scala应用程序,--class主类。

配置Scala运行环境

安装

Spark是用Scala编写的,所以这里我采用Scala语言进行编写程序。

基于上一篇所提到的openjdk镜像,继续编写Dockerfile

#
# Scala and sbt Dockerfile
#
# https://github.com/spikerlabs/scala-sbt (based on https://github.com/hseeberger/scala-sbt)
#

# Pull base image
FROM  openjdk:8-alpine

ARG SCALA_VERSION
ARG SBT_VERSION

ENV SCALA_VERSION ${SCALA_VERSION:-2.12.8}
ENV SBT_VERSION ${SBT_VERSION:-1.2.7}

RUN \
  echo "$SCALA_VERSION $SBT_VERSION" && \
  mkdir -p /usr/lib/jvm/java-1.8-openjdk/jre && \
  touch /usr/lib/jvm/java-1.8-openjdk/jre/release && \
  apk add --no-cache bash && \
  apk add --no-cache curl && \
  curl -fsL http://downloads.typesafe.com/scala/$SCALA_VERSION/scala-$SCALA_VERSION.tgz | tar xfz - -C /usr/local && \
  ln -s /usr/local/scala-$SCALA_VERSION/bin/* /usr/local/bin/ && \
  scala -version && \
  scalac -version

RUN \
  curl -fsL https://github.com/sbt/sbt/releases/download/v$SBT_VERSION/sbt-$SBT_VERSION.tgz | tar xfz - -C /usr/local && \
  $(mv /usr/local/sbt-launcher-packaging-$SBT_VERSION /usr/local/sbt || true) \
  ln -s /usr/local/sbt/bin/* /usr/local/bin/ && \
  sbt sbt-version || sbt sbtVersion || true

WORKDIR /project

CMD "/usr/local/bin/sbt"
复制代码

注意Dockerfile开头的两个参数:SCALA_VERSIONSBT_VERSION是可以用户指定的。

接着编译该Dockerfile

# 注意最后的"."——当前目录
docker build -t vinci/scala-sbt:latest \
    --build-arg SCALA_VERSION=2.12.8 \
    --build-arg SBT_VERSION=1.2.7 \
    .
复制代码

需要一段时间请耐心等待

测试

建立一个新的临时交互式容器进行测试:

docker run -it --rm vinci/scala-sbt:latest /bin/bash
复制代码

依次输入:scala -versionsbt sbtVersion

当容器里面的界面返回如下信息则说明安装成功。

bash-4.4# scala -version
Scala code runner version 2.12.8 -- Copyright 2002-2018, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.
bash-4.4# sbt sbtVersion
[warn] No sbt.version set in project/build.properties, base directory: /local
[info] Set current project to local (in build file:/local/)
[info] 1.2.7
复制代码

挂载本地文件

为了让我们能够访问我们的本地文件,我们需要将一个卷从我们的工作目录安装到正在运行的容器上的某个位置。

我们只需在run指令里加上-v选项,如下所示:

mkdir -p /root/docker/projects/MyFirstScalaSpark
cd /root/docker/projects/MyFirstScalaSpark
docker run -it --rm -v `pwd`:/project vinci/scala-sbt:latest
复制代码

注:

  1. pwd是指当前目录(Linux 虚拟机:/root/docker/projects/MyFirstScalaSpark);
  2. /project是映射到指容器里面的目录;
  3. 没有使用/bin/bash,可以直接登录到SBT控制台。

仔细看之前的Dockerfile配置,最后一行指定了默认执行的命令,倒数第二行指定了工作目录

登陆成功之后会返回如下信息:

[root@localhost project]# docker run -it --rm -v `pwd`:/project vinci/scala-sbt:latest
[warn] No sbt.version set in project/build.properties, base directory: /local
[info] Set current project to local (in build file:/local/)
[info] sbt server started at local:///root/.sbt/1.0/server/05a53a1ec23bec1479e9/sock
sbt:local>
复制代码

第一个程序

配置环境

下面便可以开始编写你的第一个Spark程序了。

但是从上节的输出之中还可以看到[warn],原因是没有设置sbt版本,也就是配置文件的问题。

那么我们在刚才创建的project目录下面新建——build.sbt,内容参考官方文档

name := "MyFirstScalaSpark"
version := "0.1.0"
scalaVersion := "2.11.12"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.0"
复制代码

这为我们提供了一个最小的项目定义。

注意:我们已经将Scala版本指定为2.11.12,因为Spark是针对Scala 2.11编译的,但容器上的Scala版本是2.12。 在SBT控制台中,运行reload命令以使用新的构建设置刷新SBT项目:

image-20190406170420561

写代码

新建一个SSH连接到CentOS

创建目录:

mkdir -p /root/docker/projects/MyFirstScalaSpark/src/main/scala/com/example
cd /root/docker/projects/MyFirstScalaSpark/src/main/scala/com/example
vim MyFirstScalaSpark.scala
复制代码

内容如下:

package com.example
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object MyFirstScalaSpark {
  def main(args: Array[String]) {
    val SPARK_HOME = sys.env("SPARK_HOME")
    val logFile = s"${SPARK_HOME}/README.md"
    val spark = SparkSession.builder
      .appName("MyFirstScalaSpark")
      .getOrCreate()
    val logData = spark.read.textFile(logFile).cache()
    val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
    val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
    println(s"Lines with a: $numAs, Lines with b: $numBs")
    spark.stop()
  }
}
复制代码

打包

进入到sbt容器,输入

package
复制代码

等待很长一段时间,便会出现如下界面,说明打包成功:

打包

提交任务

打包好的 jar包在:/root/docker/projects/MyFirstScalaSpark/target/scala-2.11目录下

启动Spark集群(详见第一章):

cd /root/docker/spark
docker-compose up --scale spark-worker=2
复制代码

启动Spark客户端容器

cd /root/docker/projects/MyFirstScalaSpark
docker run --rm -it -e SPARK_MASTER="spark://spark-master:7077" \
  -v `pwd`:/project --network spark_spark-network \
  vinci/spark:latest /bin/bash
复制代码

提交任务

进入到Spark客户端容器,输入以下语句:

spark-submit --master $SPARK_MASTER \
	--class com.example.MyFirstScalaSpark \
    /project/target/scala-2.11/myfirstscalaspark_2.11-0.1.0.jar
复制代码

结果输出:

Lines with a: 62, Lines with b: 31

执行成功。

本章到此结束。

关注下面的标签,发现更多相似文章
评论