Apache Spark サンプル
8行目で(単語, 1) のようなタプルへ変換しています。単語の部分はキーと呼ばれます。JavaなどのMapオブジェクトのようなものでしょうか。 先日、AWSのEMR(Elastic MapReduce)というサービスを使ってApache Sparkに初めて触ってみました。サンプルプログラムを作成するところまでの手順を自分でまとめてみました。前提としてS3とEC2などに触ったことがあり、キーペアやセキュリティグループは分かる方を対象としています。10分位で試せ … Spark SQLサンプルアプリの実行 . 因みにMapReduce はMap、Shuffle、Reduce の3つのフェイズに分かれていますが、Shuffle は内部で自動的に行われています。 当初のSparkではRDDというクラスを使ってプログラミングしていたが、 Spark1.3からDataFrameというクラスが導入され、 Spark1.6からDatasetというクラスが導入された。 Spark2.0ではDatasetが正式と … 袴田先日、AWSのEMR(Elastic MapReduce)というサービスを使ってApache Sparkに初めて触ってみました。サンプルプログラムを作成するところまでの手順を自分でまとめてみました。前提としてS3とEC2などに触ったことがあり、キーペアやセキュリティグループは分かる方を対象としています。10分位で試せるようにしてありますので、SparkやEMRに触ったことがない方はぜひやってみてください。EC2インスタンスにSSHで接続するのでキーペアがない場合は作成する必要があります。以下のAWSのサイトを見て作ってください。キーペアがすでにある方はスキップしてもらって結構です。今回はテキストファイルの中に単語の出現回数をカウントするサンプルプログラムを作ってみようと思います。 ユーザ名はhadoopになります。パスワードはなしでpemファイルを指定します。接続すると以下の画像のような画面が表示されます。spark-shellコマンドを実行してみましょう。ScalaのREPLを起動するので、対話形式でプログラムを実行できます。REPLで以下のように入力してEnterするとプログラムが実行されると思います。 ŠÖ”“à‚ÅŽg‚í‚ê‚Ä‚¢‚éjComparator‚ªƒVƒŠƒAƒ‰ƒCƒY‰Â”\‚Å‚Í‚È‚¢B“¯—l‚ɁAŠÖ”“à‚©‚瑼ƒIƒuƒWƒFƒNƒg‚ðiƒ†[ƒeƒBƒŠƒeƒB[“I‚ɁjŒÄ‚яo‚µ‚Ä‚¢‚éê‡‚Å‚àA‚»‚̃IƒuƒWƒFƒNƒgiƒNƒ‰ƒXj‚ðƒVƒŠƒAƒ‰ƒCƒY‰Â”\‚É‚µ‚È‚¯‚ê‚΂Ȃç‚È‚¢Ž–‚ª‚ ‚é‚Ì‚Å’ˆÓB Python3 sparksql. プログラムが終了したら:quitと打ち込むとREPLを終了することができます。scという変数がありますが、これはSpark Contextというオブジェクトで定義しなくても使えます。 サンプルプログラムが読み込むテキストファイルを用意する必要がありますが、今回は以下のようなダミーテキストを作成してくれるサイトを使いました。 Apache Spark入門 動かして学ぶ最新並列分散処理フレームワーク (NEXT ONE) 作者: 株式会社NTTデータ,猿田浩輔,土橋昌,吉田耕陽,佐々木徹,都築正宜,下垣徹; 出版社/メーカー: 翔泳社; 発売日: 2015/10/29; メディア: 大型本; この商品を含むブロ … Apache Sparkは多目的かつ高速なクラウドコンピューティングシステムです。Javaをはじめ、ScalaとPythonから利用可能なAPIが提供されています。 また、Apache SparkにストアされたデータはSQLから参照できるようにもなっています。さらに、「MLlib」と呼ばれる機械学習機能、「GraphX」と呼ばれる … これがMapReduceのMap処理になります。まだこの時点では出現回数は合算されておらず、まだ以下のような状態です。11行目で同じ単語があった場合、同じキーの値を足しています。これがMapReduceのReduce処理になります。 inputのファイルとoutputのファイルが置かれるバケット名は適宜置き換えてください。 Sparkアプリケーションの実行 Quick Start にあるサンプルプログラムを Scala、Java、Python それぞれのパターンで実行します。--classの指定を分かり易くするためにパッケージ名を追加したことと、ファイルのパスを引数で受け取るようにしたこと以外は同じです。. インバウンドの22ポートを開ければOKです。準備ができましたのでマスターノードに接続してみましょう。EC2インスタンスにSSHで接続するのと同じ要領です。 Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料) 1. @@@@@@@@@@@@@@@@ Apache Sparkのプログラミングでは、このRDDにデータを保持して操作することがメインとなります。RDDの操作には用意されているメソッドを使うことで、Sparkは自動的に分散処理を行い、開発者は分散処理を意識することなくプログラミングできます。 RDDのメソッドの種類. テキストファイルにしてS3にアップロードします。私はgzip形式に圧縮したものをアップロードしました。それではいよいよクラスターを作成しましょう。Management ConsoleからEMRの画面を開いてください。 最終的に以下のような状態になり、14行目でS3へテキストファイルとして出力しています。指定したS3の場所にファイルが出力されていると思いますので確認します。分散処理されているので以下のようにファイルが複数出力されていると思います。どれか1つダウンロードしてみましょう。ファイルを開いて以下のように単語と出現回数のテキストになっていれば成功です!Sparkなどの分散処理には前から興味があったのですが、面倒なイメージがあリ触れてみることがありませんでした。今回初めてAmazon EMR上で動かしてみたところ思ってたよりもすぐ試せて驚きました。今後はJavaでMapReduceを実装したりHiveも試してみようと思います。最後にEMRは実行してなくても料金はかかるので、試した後は必ずTerminateするのを忘れないようにしましょう。橋本優希(もっさん)2020.07.27Yui2020.07.27佐々木拓郎2020.07.27てんとタカハシ2020.07.22 More than 3 years have passed since last update. Scalaが分からない方のためにJavaで行を分けて書くと以下のようになります。簡単に説明すると2行目でS3上のファイルを読み込んで、5行目でスペース区切りにします。 Spark Windows. ベンダーはクラスターを作成すると以下のような画面になります。この後にSSHでマスターノードに接続するので、masterのセキュリティグループの設定を変更してください。 Apache Spark入門 - Windowsでサンプルを動かす . 先にまとめておく ApacheSpark2.2.0ベースでの記述で、サンプルソースはSaclaではなくPython(pyspark)。(個人的にはPython歓迎!だが、scalaベースで学びたい人には残念かもね。) Sparkの話だけではなく、fluentd+Kafkaで常時データが生成される環境を作る、具体的なシナ…