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Spark本地调试环境搭建

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本文为您介绍如何在本地搭建Spark的调试环境（以IDEA为例）。

背景信息

本文示例使用的工具如下所示：

  • Maven 3.8.6

  • Java 8

  • IntelliJ IDEA

环境准备

  1. 在IDEA中通过File > New > Project，新建一个Maven项目。

  2. 在pom.xml中添加Spark的相关依赖，下面以Spark 3.3.0为例。

    <properties>
    <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    <spark.version>3.3.0</spark.version>
</properties>

<dependencies>
    <!-- spark -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

案例

下面为您介绍一些具体案例。

案例一：SparkPi

该案例介绍如何使用Spark计算Pi的粗略值。

  1. 创建测试用例SparkPi.scala。

    import org.apache.spark.sql.SparkSession
import scala.math.random

object SparkPi {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder
      .appName("Spark Pi")
      .master("local[4]")
      .getOrCreate()

    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = math.min(100000L * slices, Int.MaxValue).toInt // avoid overflow

    val count = spark.sparkContext.parallelize(1 until n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x * x + y * y <= 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)

    println(s"Pi is roughly ${4.0 * count / (n - 1)}")

    spark.stop()
  }
}

  2. 运行main，运行成功后，返回以下信息。

    Pi is roughly 3.1476957384786926

案例二：Spark连接OSS

该案例使用Spark访问OSS，推荐使用阿里云的JindoSDK，详情请参见Spark使用JindoSDK在IDE开发调试。

因为JindoSDK暂时不支持Windows系统和Mac M1系列，所以该类系统如果想在本地测试，可以使用hadoop-aliyun，具体操作如下。

  1. 在pom.xml中添加hadoop-aliyun相关的依赖。

    <!-- oss -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>3.3.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-aliyun</artifactId>
    <version>3.3.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.oss</groupId>
    <artifactId>aliyun-sdk-oss</artifactId>
    <version>3.15.2</version>
</dependency>

  2. 创建测试用例SparkOSS.scala。

    import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkOSS {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkMaster = "local[4]"

    val ossAccessKeyId = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")
    val ossAccessKeySecret = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")
    val ossEndpoint = "xxx"

    val inputPath = "oss://xxx"
    val outputPath = "oss://xxx"

    val spark = SparkSession.builder
      .appName("Spark OSS Word Count")
      .master(sparkMaster)
      .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId", ossAccessKeyId)
      .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret", ossAccessKeySecret)
      .config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", ossEndpoint)
      .config("spark.hadoop.fs.oss.impl", "org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem")
      .getOrCreate()

    val input = spark.sparkContext.textFile(inputPath, 2)

    input.flatMap(_.split(" "))
      .map(x => (x, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .saveAsTextFile(outputPath)

    spark.stop()
  }
}
    说明

    运行代码示例前必须先配置环境变量。关于如何配置环境变量，请参见配置环境变量。

    需要配置以下参数：

    • sparkMaster：本地运行可配置local[4]，集群运行时需配置成yarn-client或yarn-cluster。

    • ossAccessKeyId：访问OSS所需的AccessKey ID。

    • ossAccessKeySecret：访问OSS所需的AccessKey Secret。

    • ossEndpoint：访问OSS所需的Endpoint。

    • inputPath：wordCount输入文件。

    • outputPath：wordCount输出文件。

  3. 运行main，运行成功后，在OSS控制台查看outputPath下是否有输出文件。

    outputPath

案例三：Spark连接DLF

该案例介绍如何使用Spark连接阿里云DLF，读写数据库表。

  1. 在pom.xml中添加metastore-client相关的依赖。

    <!-- dlf -->
<dependency>
  <groupId>com.aliyun.datalake</groupId>
  <artifactId>metastore-client-hive2</artifactId>
  <version>0.2.14</version>
</dependency>

  2. 引入Hive相关依赖。

    1. 在集群如下位置下载该部分依赖的JAR包。

      $SPARK_HOME/jars/hive-common-x.x.x.jar
$SPARK_HOME/jars/hive-exec-x.x.x-core.jar

    2. 在IDEA的File > Project Structure > Modules页面，导入刚刚下载的JAR包。

      JAR

  3. 创建测试用例SparkDLF.scala。

    import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkDLF {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkMaster = "local[4]"

    val dlfCatalogAccessKeyId = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")
    val dlfCatalogAccessKeySecret = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")
    val dlfCatalogEndpoint = "xxx"
    val dlfCatalogId = "xxx"

    val warehouseDir = "/tmp/warehouse"

    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Spark DLF Example")
      .master(sparkMaster)
      .config("spark.hadoop.hive.imetastoreclient.factory.class", "com.aliyun.datalake.metastore.hive2.DlfMetaStoreClientFactory")
      .config("spark.hadoop.dlf.catalog.accessKeyId", dlfCatalogAccessKeyId)
      .config("spark.hadoop.dlf.catalog.accessKeySecret", dlfCatalogAccessKeySecret)
      .config("spark.hadoop.dlf.catalog.endpoint", dlfCatalogEndpoint)
      .config("spark.hadoop.dlf.catalog.id", dlfCatalogId)
      .config("spark.hadoop.hive.metastore.warehouse.dir", warehouseDir)
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.sql

    // create database
    sql("create database if not exists test_db")

    // create table
    sql("create table test_db.test_tbl (key int, value string)")

    // insert
    sql("insert into test_db.test_tbl values (0, 'a')")

    // select
    sql("select * from test_db.test_tbl").show()

    // drop table
    sql("drop table test_db.test_tbl")

    // drop database
    sql("drop database test_db")

    spark.stop()
  }
}

    需要配置以下参数：

    • sparkMaster：本地运行可配置local[4]，集群运行时需配置成yarn-client或yarn-cluster。

    • dlfCatalogAccessKeyId：访问DLF所需的AccessKey ID。

    • dlfCatalogAccessKeySecret：访问DLF所需的AccessKey Secret。

    • dlfCatalogEndpoint：访问DLF所需的Endpoint。

    • dlfCatalogId：指定的DLF Catalog Id。

    • warehouseDir：测试数据库的地址。支持以下地址：

      • 本地：例如/tmp/warehouse。

      • EMR HDFS：例如hdfs://${clusterIP}:9000/xxx，由于该方式要连接EMR集群内的HDFS，需通过SSL-VPN的方式连接VPC，详情请参见客户端远程连接VPC。

      • OSS：例如oss://，配置参考案例二：Spark连接OSS。

  4. 运行main，运行成功后返回以下信息。

    +---+-----+
|key|value|
+---+-----+
|  0|    a|
+---+-----+
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