Question

spark加载hadoop本地库的时候出现不能加载的情况要怎么解决

Answer 1

Spark采用Scala语言实现，使用Scala作为应用框架。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。

Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上它可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行，这是由第三方集群框架Mesos实现的。Spark由加州大学伯克利分校开发，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。

Spark集群计算架构

Spark是一种类似于Hadoop的新型集群计算框架。不同的是，Spark用于特定工作负载类型的集群计算，这种计算在多个并行操作之间重用工作数据集（如机器学习算法）。为了优化这种类型的计算，Spark引入基于内存的集群计算，即将数据集缓存在内存中，减少访问延迟。

Spark还引入了一个抽象概念，即弹性分布式数据集RDD（resilient distributed datasets ）。RDD是一个分布在一组节点之间的只读的对象集合。这些集合是弹性的，即能够在部分数据集丢失的情况下重建。重建部分数据集的过程需要一种维护血统（lineage，即重建部分数据集所需的信息，说明数据是根据什么过程产生的）的容错机制支持。一个RDD可以是：（1）一个从文件创建的Scala对象，或（2）一个并行切片（分布在各个节点之间），或（3）从其他RDD转换得来，或（4）改变已有RDD的持久性，如请求将已有RDD缓存在内存中。

Spark应用称为driver，实现单个节点或一组节点上的操作。与Hadoop一样，Spark支持单节点和多节点集群。对于多节点操作，Spark依附于Mesos集群管理器。Mesos为分布式应用提供了有效的资源共享和隔离的平台（见图1）。这种配置允许Spark与Hadoop共用一个节点共享池。

图1 Spark依赖于Mesos集群管理器实现资源共享和隔离

Spark编程模型

Driver在数据集上执行两种操作：行为（action）和转换（transformation）。action，即在数据集上执行计算，并向driver返回一个值；transformation，即从已有数据集创建新的数据集。例如，执行Reduce操作（使用某个函数）、遍历数据集（即在每个元素上执行一个函数，类似Map操作），属于action；Map操作、Cache操作（即请求新的数据集缓存在内存中），属于transformation。

下面我们将简单介绍一下这两种操作的实例。不过首先熟悉一下Scala语言。

Scala简介

很多著名网站都使用Scala，像Twitter，LinkedIn，及Foursquare（其web应用框架叫Lift）。此外，有证据表明金融机构也对Scala的性能感兴趣（例如使用EDF Trading进行衍生工具定价）。

Scala是一种多范式的编程语言，支持命令式、函数式和面向对象的编程范式。从面向对象的角度来看，Scala中的每个值都是一个对象。同理，从函数式编程的角度来看，每个函数也都是一个值。Scala还是一种静态类型语言，其类型系统表达能力强且安全。

此外，Scala还是一种虚拟机语言，Scala编译器生成字节码，使用JRE2直接在Java虚拟机（JVM）上运行。这样，Scala可以在几乎任何支持JVM的地方运行（需要增加Scala运行时库），并使用已有的Java库和Java代码。

最后，Scala是可扩展的，可以以库的形式轻易无缝地集成到其他语言中去。

Scala实例

现在我们来看看Scala的几个实例。Scala有自己的解释器，可以交互式地使用它。本文不对Scala语言进行具体论述，可以参考这里。

清单1 使用解释器快速了解一下Scala语言。启动Scala之后，出现命令提示符，你就可以在交互模式下评估表达式和程序。创建变量有两种方式，一是使用val创建不可变变量（称为单一赋值的变量），二是使用var创建可变变量。如果试图对val变量进行更改，将提示错误。

清单1 Scala中的变量

$ scala

Welcome to Scala version 2.8.1.final (OpenJDK Client VM, Java 1.6.0_20).

Type in expressions to have them evaluated.

Type :help for more information.

scala> val a = 1

a: Int = 1

scala> var b = 2

b: Int = 2

scala> b = b + a

b: Int = 3

scala> a = 2

<console>6: error: reassignment to val

a = 2

^

接下来，定义一个简单的函数，计算一个Int类型的平方并返回这个值。使用def定义函数，后面紧跟函数名和参数列表。不需要指定返回值，函数本身可以推断出返回值。注意，这与变量赋值操作类似。这里我演示了在3这个对象上执行这个函数，返回一个名为res0的结果变量（该变量是Scala解释器自动创建的）。见清单2。

清单2 Scala中的函数

scala> def square(x: Int) = x*x
square: (x: Int)Int
scala> square(3)
res0: Int = 9
scala> square(res0)
res1: Int = 81

接着，我们看看如何在Scala中创建简单的类（见清单3）。定义一个简单的类Dog，接受String类型的参数（相当于构造器）。注意这里类直接接受参数，而不需要在类主体中定义这个类参数。类中只有一个打印该字符串的函数。创建一个类的实例，然后调用这个函数。注意解释器会插入一些竖线，它们不是代码的一部分。

清单3 Scala中的类

scala> class Dog( name: String ) {
| def bark() = println(name + " barked")
| }
defined class Dog
scala> val stubby = new Dog("Stubby")
stubby: Dog = Dog@1dd5a3d
scala> stubby.bark
Stubby barked
scala>

完成工作以后，只需要敲入:quit就可以退出Scala解释器。

安装Scala和Spark

首先下载和配置Scala。清单4给出了Scala的下载命令，并准备安装。根据Spark文档，这里使用2.8版本。

清单4 Scala安装

$ wget http://www.scala-lang.org/downloads/distrib/files/scala-2.8.1.final.tgz
$ sudo tar xvfz scala-2.8.1.final.tgz --directory /opt/

为了使Scala可见，将以下语句添加到.bashrc文件中（假设你使用Bash）：

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.8.1.finalexport PATH=SCALAHOME/bin:PATH

然后按照清单5测试安装。这组命令加载bashrc文件，然后快速测试了Scala解释器。

清单5 配置并在交互模式下运行Scala

$ scala

Welcome to Scala version 2.8.1.final (OpenJDK Client VM, Java 1.6.0_20).

Type in expressions to have them evaluated.

Type :help for more information.

scala> println("Scala is installed!")

Scala is installed!

scala> :quit

$

现在可以看到Scala命令提示符了，输入:quit退出。注意Scala在JVM上下文中执行，所以还需要JVM。我用的是Ubuntu，默认自带了OpenJDK。

接下来，根据清单6获取最新的Spark框架。

清单6 下载和安装Spark框架

$ wget https://github.com/mesos/spark/tarball/0.3-scala-2.8/mesos-spark-0.3-scala-2.8-0-gc86af80.tar.gz
$ sudo tar xvfz mesos-spark-0.3-scala-2.8-0-gc86af80.tar.gz

然后，设置Spark配置文件 ./conf/spar-env.sh，添加SCALA_HOME环境变量：

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.8.1.final

最后，使用简单构建工具（sbt, simple build tool）更新Spark。sbt是Scala的构建工具，Spark中也使用它。在mesos-spark-c86af80子目录下执行更新和编译：

$ sbt/sbt update compile

注意这一步需要连接到互联网。完成以后，按照清单7测试一下Spark。这个测试例子运行SparkPi计算pi的估计值（在单位正方形中随机取点）。命令格式是示例程序（spark.examples.SparkPi），加上主机参数（即定义Mesos master）。本例实在localhost上运行，因为这是一个单节点集群。注意清单7执行了两个任务，但是它们是顺序执行的（任务0结束后任务1才开始）。

Answer 2

主要是jre目录下缺少了libhadoop.so和libsnappy.so两个文件。具体是，spark-shell依赖的是scala，scala依赖的是JAVA_HOME下的jdk，libhadoop.so和libsnappy.so两个文件应该放到$JAVA_HOME/jre/lib/amd64下面。

这两个so：libhadoop.so和libsnappy.so。前一个so可以在HADOOP_HOME下找到，如hadoop\lib\native。第二个libsnappy.so需要下载一个snappy-1.1.0.tar.gz，然后./configure，make编译出来，编译成功之后在.libs文件夹下。当这两个文件准备好后再次启动spark shell不会出现这个问题。