Spark初学者指南：从环境配置到HelloSpark

"Spark入门教程，适合新手通过CDH的quickstartvm进行学习，涉及Hadoop 2.5.0-cdh5.2.0和Spark 1.1.0版本。" Spark是一种快速、通用且可扩展的大数据处理框架，其设计理念是提供内存计算以加速数据处理速度。在本入门教程中，我们将主要关注如何配置环境以及执行第一个Spark程序——HelloSpark。 首先，我们需要搭建测试环境。这里使用的是Cloudera Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 提供的quickstartvm，这是一个预装了Hadoop和Spark等组件的虚拟机，方便初学者快速上手。在该环境中，Hadoop的版本是2.5.0-cdh5.2.0，而Spark的版本为1.1.0。 要运行HelloSpark示例，你需要将`spark-examples` JAR文件移动到Spark的lib目录下。这一步是为了确保系统能找到并执行内置的示例程序。执行`./bin/run-example SparkPi 10`命令，将会运行一个计算圆周率的简单任务，它会模拟抛掷10个硬币并统计正面朝上的次数，以此来近似π值。 执行过程中，可以看到Spark的各个组件是如何启动和协同工作的。首先是程序检查IP、主机名和SecurityManager，这是为了确保安全性和网络通信。接着，SparkDriver被启动，它使用Akka框架建立一个TCP监听器，监听地址为`akka.tcp://sparkDriver@192.168.128.131:42960`。Driver负责任务的调度和管理，包括MapOutputTracker和BlockManagerMaster，它们分别跟踪数据分片的位置和管理内存中的数据块。 Spark内部的一个关键组件是BlockManager，它在每个节点上创建一个实例，本例中节点的IP是192.168.128.131，端口为41898。BlockManager包含一个MemoryStore，用于存储中间数据。此外，Spark还启动了一个HTTP file server，通过SocketConnector监听所有IP的55161端口，用于数据交换。 SparkUI是Spark的Web界面，提供对作业和任务状态的可视化监控，本例中它位于http://192.168.128.131:4040。通过HTTP协议，可以上传本地程序的JAR包，并将其加载到classloader，这样就可以执行用户自定义的代码了。 当作业开始时，例如计算SparkPi，它会被分解为一系列的任务（Stage）。在这里，我们看到有一个Stage0，它是一个MappedRDD[1]。Spark会提交缺失的任务到TaskScheduler，通过网络获取并执行JAR包中的任务代码。任务完成后，结果将返回给Driver，然后DAGScheduler会确认Stage的所有task是否都已完成。在localhost上的TaskSetManager负责收集这些完成的任务。当所有任务都成功执行后，Job就会宣告结束，SparkUI和DAGScheduler也会停止服务。 这个Spark入门教程覆盖了从环境配置、基本操作到Spark核心组件的工作流程，是新手学习Spark的良好起点。理解这些基础知识对于后续深入学习Spark的分布式计算、数据处理和优化至关重要。