2.5 Spark程序在spark-shell上运行_Spark大数据编程实用教程-QQ阅读女频现言网

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2.5 Spark程序在spark-shell上运行

前面介绍了Spark程序运行的两种方式：Local 运行和分布式运行。但不管是哪种方式，它们都是通过spark-submit来提交和运行的。

本节介绍另一种Spark程序的执行方式，即使用spark-shell来执行Spark程序。

spark-shell可以通过交互的方式来解释执行Spark代码。Spark-shell既可以Local方式执行Spark代码，也可以连接到集群管理器，如Standalone、Yarn和Mesos等以分布式方式运行，具体由spark-shell后面的参数决定。

1.确定运行方式和运行模式

spark-shell是以Local运行还是在Yarn或Standalone上运行，由--master后面的参数决定，具体参数如表2-2所示，如果不指定，默认是local。

表2-2 spark-shell运行方式和运行模式配置表

执行下面的命令，spark-shell会连接到Master，以Standalone模式执行程序。

本节后续的示例都将基于Standalone模式。

2.设置日志级别

spark-shell启动后，系统部分界面如下所示。

spark-shell 启动后，会自动创建 SparkContext 对象，并将该对象引用赋值给 sc，因此，在spark-shell中可直接使用sc。

一个SparkContext对象表示一个Spark Application。Spark程序目前不支持多个SparkContext对象同时存在，因此，一个Spark程序运行时，任何时候只能有一个Spark Application；

SparkContext对象是Spark功能入口：它提供了创建RDD的接口，也提供了对此次Application配置的接口。每个Spark程序都要创建一个SparkContext对象。

scala＞后面可以输入Spark代码，回车后，便执行此行代码。

spark-shell默认的日志级别为WARN，可以使用代码来设置日志级别为INFO。

Spark 的日志级别有 ALL、DEBUG、ERROR、FATAL、TRACE、WARN、INFO 和 OFF，可以根据需要设置。

3.执行代码

在spark-shell中，输入下面的代码（创建一个List）。

代码执行结果如下。

将该List转换为RDD，并划分为5个Partition。

对每个Partition进行map操作，map中的匿名函数体决定具体操作。

按〈Enter〉键后，numRdd.map 并不会立即将 numRdd 中的每个元素送入 map 的匿名函数（n=＞{println（＂num＂+n+＂hello spark！＂）；Thread.sleep（n*2000）；（n，n*100）}）进行处理，这是因为RDD的map操作属于Transformation（所谓Transformation就是将一个数据集（本地数据集、Hadoop所支持的文件、RDD）转换为另一个RDD的操作），Transformation是延迟执行的，只有等遇到RDD或者子RDD的Action操作时，才会触发其真正执行，这个后面还会详细解释。