# 快速入门

*   [使用 Spark Shell 进行交互式分析](#使用-spark-shell-进行交互式分析)
    *   [基础](#基础)
    *   [Dataset 上的更多操作](#dataset-上的更多操作)
    *   [缓存](#缓存)
*   [独立的应用](#独立的应用)
*   [快速跳转](#快速跳转)

本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍。首先通过运行 Spark 交互式的 shell（在 Python 或 Scala 中）来介绍 API，然后展示如何使用 Java，Scala 和 Python 来编写应用程序。

为了继续阅读本指南，首先从 [Spark 官网](http://spark.apache.org/downloads.html) 下载 Spark 的发行包。因为我们将不使用 HDFS，所以你可以下载一个任何 Hadoop 版本的软件包。

请注意，在 Spark 2.0 之前，Spark 的主要编程接口是弹性分布式数据集（RDD）。 在 Spark 2.0 之后，RDD 被 Dataset 替换，它是像RDD 一样的 strongly-typed（强类型），但是在引擎盖下更加优化。 RDD 接口仍然受支持，您可以在 [RDD 编程指南](rdd-programming-guide.html) 中获得更完整的参考。 但是，我们强烈建议您切换到使用 Dataset（数据集），其性能要更优于 RDD。 请参阅 [SQL 编程指南](sql-programming-guide.html) 获取更多有关 Dataset 的信息。

# 使用 Spark Shell 进行交互式分析

## 基础

Spark shell 提供了一种来学习该 API 比较简单的方式，以及一个强大的来分析数据交互的工具。在 Scala（运行于 Java 虚拟机之上，并能很好的调用已存在的 Java 类库）或者 Python 中它是可用的。通过在 Spark 目录中运行以下的命令来启动它:

```
./bin/spark-shell 
```

Spark 的主要抽象是一个称为 Dataset 的分布式的 item 集合。Datasets 可以从 Hadoop 的 InputFormats（例如 HDFS文件）或者通过其它的 Datasets 转换来创建。让我们从 Spark 源目录中的 README 文件来创建一个新的 Dataset:

```
scala> val textFile = spark.read.textFile("README.md")
textFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
```

您可以直接从 Dataset 中获取 values（值），通过调用一些 actions（动作），或者 transform（转换）Dataset 以获得一个新的。更多细节，请参阅 _[API doc](api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Dataset)_。

```
scala> textFile.count() // Number of items in this Dataset
res0: Long = 126 // May be different from yours as README.md will change over time, similar to other outputs

scala> textFile.first() // First item in this Dataset
res1: String = # Apache Spark
```

现在让我们 transform 这个 Dataset 以获得一个新的。我们调用 `filter` 以返回一个新的 Dataset，它是文件中的 items 的一个子集。

```
scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
```

我们可以链式操作 transformation（转换）和 action（动作）:

```
scala> textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count() // How many lines contain "Spark"?
res3: Long = 15
```

```
./bin/pyspark 
```

Spark有一个主要的抽象概念叫做 Dataset 的分布式集合类。Dataset 可以从Hadoop InputFormats（例如HDFS文件）或通过 transforming 其他数据集来创建数据集。 由于Python的动态特性，我们不需要在Python中定义强类型的 Dataset。 因此，Python中的所有数据集都是 Dataset[Row]，我们称之为"DataFrame" 来与 Pandas 和R中的数据框概念一致。让我们从Spark源文件中的README文件中创建一个新的 DataFrame 目录：

```
>>> textFile = spark.read.text("README.md")
```

您可以通过调用某些action直接从DataFrame获取值，也可以transform DataFrame以获取新的DataFrame。 有关详细信息，请阅读 _[API doc](api/python/index.html#pyspark.sql.DataFrame)_.

```
>>> textFile.count()  # 这个DataFrame 有多少行
126

>>> textFile.first()  # DataFrame的第一行
Row(value=u'# Apache Spark')
```

现在让我们 transform（转换） 这个DataFrame来获得一个新的DataFrame. 我们调用 `filter` 方法来返回文件中的一个子集.

```
>>> linesWithSpark = textFile.filter(textFile.value.contains("Spark"))
```

我们可以把 transform 和 acition 连在一起用:

```
>>> textFile.filter(textFile.value.contains("Spark")).count()  # 统计文件中 "Spark" 字符串有多少个
15
```

## Dataset 上的更多操作

Dataset actions（操作）和 transformations（转换）可以用于更复杂的计算。例如，统计出现次数最多的行 :

```
scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)
res4: Long = 15
```

第一个 map 操作创建一个新的 Dataset，将一行数据 map 为一个整型值。在 Dataset 上调用 `reduce` 来找到最大的行计数。参数 `map` 与 `reduce` 是 Scala 函数（closures），并且可以使用 Scala/Java 库的任何语言特性。例如，我们可以很容易地调用函数声明，我们将定义一个 max 函数来使代码更易于理解 :

```
scala> import java.lang.Math
import java.lang.Math

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))
res5: Int = 15
```

一种常见的数据流模式是被 Hadoop 所推广的 MapReduce。Spark 可以很容易实现 MapReduce:

```
scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()
wordCounts: org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)] = [value: string, count(1): bigint]
```

在这里，我们调用了 `flatMap` 以 transform 一个 lines 的 Dataset 为一个 words 的 Dataset，然后结合 `groupByKey` 和 `count` 来计算文件中每个单词的 counts 作为一个 (String, Long) 的 Dataset pairs。要在 shell 中收集 word counts，我们可以调用 `collect`:

```
scala> wordCounts.collect()
res6: Array[(String, Int)] = Array((means,1), (under,2), (this,3), (Because,1), (Python,2), (agree,1), (cluster.,1), ...)
```

```
>>> from pyspark.sql.functions import *
>>> textFile.select(size(split(textFile.value, "\s+")).name("numWords")).agg(max(col("numWords"))).collect()
[Row(max(numWords)=15)]
```

这首先将一行映射为一个整数值并且别名为 "numWords" ，从中创建一个新的DataFrame. 在该 DataFrame 上调用 `agg` 函数是为了找到最大词数（word count） . `select` 和 `agg` 的参数都是 _[Column](api/python/index.html#pyspark.sql.Column)_ 里的,我们也可以通过 `df.colName` 来获得该 DataFrame 的一列. 我们也可以导入 pyspark.sql.functions 来提供了许多方便的功能来从旧的列构建一个新的列,

一个常见的数据流模式是MapReduce，由Hadoop推广。 Spark可以轻松实现MapReduce流程：

```
>>> wordCounts = textFile.select(explode(split(textFile.value, "\s+")).as("word")).groupBy("word").count()
```

在这里我们在 `select` 中使用 `explode` 函数来将一个 Dataset 的所有行转换成一个词的数据集，然后组合使用 `groupBy` 和 `count`  来计算文件中各个单词的计数作为 DataFrame 的两列: "word"  和 "count".要在我们的shell中统计单词的词频，我们可以调用 `collect`：

```
>>> wordCounts.collect()
[Row(word=u'online', count=1), Row(word=u'graphs', count=1), ...]
```

## 缓存

Spark 还支持 Pulling（拉取）数据集到一个群集范围的内存缓存中。例如当查询一个小的 “hot” 数据集或运行一个像 PageRANK 这样的迭代算法时，在数据被重复访问时是非常高效的。举一个简单的例子，让我们标记我们的 `linesWithSpark` 数据集到缓存中:

```
scala> linesWithSpark.cache()
res7: linesWithSpark.type = [value: string]

scala> linesWithSpark.count()
res8: Long = 15

scala> linesWithSpark.count()
res9: Long = 15
```

使用 Spark 来探索和缓存一个 100 行的文本文件看起来比较愚蠢。有趣的是，即使在他们跨越几十或者几百个节点时，这些相同的函数也可以用于非常大的数据集。您也可以像 [编程指南](rdd-programming-guide.html#using-the-shell). 中描述的一样通过连接 `bin/spark-shell` 到集群中，使用交互式的方式来做这件事情。

```
>>> linesWithSpark.cache()

>>> linesWithSpark.count()
15

>>> linesWithSpark.count()
15
```

使用Spark探索和缓存100行文本文件似乎很愚蠢. T有趣的是，这些相同的功能可用于非常大的数据集，即使它们跨越数十个或数百个节点交错着,  你也可以通过`bin/pyspark` 连接到集群来进行交互，详细描述在 [RDD programming guide](rdd-programming-guide.html#using-the-shell).

# 独立的应用

假设我们希望使用 Spark API 来创建一个独立的应用程序。我们在 Scala（SBT），Java（Maven）和 Python 中练习一个简单应用程序。

我们将在 Scala 中创建一个非常简单的 Spark 应用程序 - 很简单的，事实上，它名为 `SimpleApp.scala`:

```
/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md" // Should be some file on your system
    val spark = SparkSession.builder.appName("Simple Application").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()
  }
}
```

注意，这个应用程序我们应该定义一个 `main()` 方法而不是去扩展 `scala.App`。使用 `scala.App` 的子类可能不会正常运行。

该程序仅仅统计了 Spark README 文件中每一行包含 ‘a’ 的数量和包含 ‘b’ 的数量。注意，您需要将 YOUR_SPARK_HOME 替换为您 Spark 安装的位置。不像先前使用 spark shell 操作的示例，它们初始化了它们自己的 SparkContext，我们初始化了一个 SparkContext 作为应用程序的一部分。

我们调用 `SparkSession.builder` 以构造一个 [[SparkSession]]，然后设置 application name（应用名称），最终调用 `getOrCreate` 以获得 [[SparkSession]] 实例。

我们的应用依赖了 Spark API，所以我们将包含一个名为 `build.sbt` 的 sbt 配置文件，它描述了 Spark 的依赖。该文件也会添加一个 Spark 依赖的 repository:

```
name := "Simple Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.8"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.2.0"
```

为了让 sbt 正常的运行，我们需要根据经典的目录结构来布局 `SimpleApp.scala` 和 `build.sbt` 文件。在成功后，我们可以创建一个包含应用程序代码的 JAR 包，然后使用 `spark-submit` 脚本来运行我们的程序。

```
# Your directory layout should look like this
$ find .
.
./build.sbt
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/SimpleApp.scala

# Package a jar containing your application
$ sbt package
...
[info] Packaging {..}/{..}/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

# Use spark-submit to run your application
$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --class "SimpleApp" \
  --master local[4] \
  target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
...
Lines with a: 46, Lines with b: 23
```

这个例子使用Maven来编译成一个jar应用程序，其他的构建系统（如Ant、Gradle，译者注）也可以。

我们会创建一个非常简单的Spark应用，`SimpleApp.java`:

```
/* SimpleApp.java */
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class SimpleApp {
  public static void main(String[] args) {
    String logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md"; // Should be some file on your system
    SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application").getOrCreate();
    Dataset<String> logData = spark.read.textFile(logFile).cache();

    long numAs = logData.filter(s -> s.contains("a")).count();
    long numBs = logData.filter(s -> s.contains("b")).count();

    System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);

    spark.stop();
  }
}
```

这个程序计算Spark README文档中包含字母’a’和字母’b’的行数。注意把YOUR_SPARK_HOME修改成你的Spark的安装目录。 跟之前的Spark shell不同，我们需要初始化SparkSession。

把Spark依赖添加到Maven的`pom.xml`文件里。 注意Spark的artifacts使用Scala版本进行标记。

```
<project>
  <groupId>edu.berkeley</groupId>
  <artifactId>simple-project</artifactId>
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <name>Simple Project</name>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0</version>
  <dependencies>
    <dependency> <!-- Spark dependency -->
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
      <version>2.2.0</version>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>
```

我们按照Maven经典的目录结构组织这些文件：

```
$ find .
./pom.xml
./src
./src/main
./src/main/java
./src/main/java/SimpleApp.java
```

现在我们用Maven打包这个应用，然后用`./bin/spark-submit`执行它。

```
# 打包包含应用程序的JAR
$ mvn package
...
[INFO] Building jar: {..}/{..}/target/simple-project-1.0.jar

# 用spark-submit来运行程序
$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --class "SimpleApp" \
  --master local[4] \
  target/simple-project-1.0.jar
...
Lines with a: 46, Lines with b: 23
```

现在我们来展示如何用python API 来写一个应用 (pyspark).

我们以一个简单的例子为例，创建一个简单的pyspark 应用 `SimpleApp.py`:

```
"""SimpleApp.py"""
from pyspark.sql import SparkSession

logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md"  # Should be some file on your system
spark = SparkSession.builder().appName(appName).master(master).getOrCreate()
logData = spark.read.text(logFile).cache()

numAs = logData.filter(logData.value.contains('a')).count()
numBs = logData.filter(logData.value.contains('b')).count()

print("Lines with a: %i, lines with b: %i" % (numAs, numBs))

spark.stop()
```

该程序只是统计计算在该文本中包含a字母和包含b字母的行数. 请注意你需要将 YOUR_SPARK_HOME 替换成你的spark路径.就像scala 示例和java示例一样，我们使用 SparkSession 来创建数据集， 对于使用自定义类护着第三方库的应用程序，我们还可以通过 `spark-submit` 带着 `--py-files` 来添加代码依赖 , 我们也可以通过把代码打成zip包来进行依赖添加 (详细请看 `spark-submit --help` ). `SimpleApp` 是个简单的例子我们不需要添加特别的代码或自定义类.

我们可以通过 `bin/spark-submit` 脚本来运行应用:

```
# Use spark-submit to run your application
$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --master local[4] \
  SimpleApp.py
...
Lines with a: 46, Lines with b: 23
```

# 快速跳转

恭喜您成功的运行了您的第一个 Spark 应用程序！

*   更多 API 的深入概述，从 [RDD programming guide](rdd-programming-guide.html) 和 [SQL programming guide](sql-programming-guide.html) 这里开始，或者看看 “编程指南” 菜单中的其它组件。
*   为了在集群上运行应用程序，请前往 [deployment overview](cluster-overview.html).
*   最后，在 Spark 的 `examples` 目录中包含了一些 ([Scala](https://github.com/apache/spark/tree/master/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples)，[Java](https://github.com/apache/spark/tree/master/examples/src/main/java/org/apache/spark/examples)，[Python](https://github.com/apache/spark/tree/master/examples/src/main/python)，[R](https://github.com/apache/spark/tree/master/examples/src/main/r)) 示例。您可以按照如下方式来运行它们:

```
# 针对 Scala 和 Java，使用 run-example:
./bin/run-example SparkPi

# 针对 Python 示例，直接使用 spark-submit:
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py

# 针对 R 示例，直接使用 spark-submit:

./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R
```