基于docker的spark分布式与单线程、多线程wordcount的对比实验

本文主要是介绍基于docker的spark分布式与单线程、多线程wordcount的对比实验，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. 分布式环境搭建

1.1 基于docker的spark配置文件

docker-compose.yml

version: '2'

services:
  spark:
    image: docker.io/bitnami/spark:3
    environment:
      - SPARK_MODE=master
      - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no
      - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_SSL_ENABLED=no
    ports:
      - '8080:8080'
  spark-worker-1:
    image: docker.io/bitnami/spark:3
    environment:
      - SPARK_MODE=worker
      - SPARK_MASTER_URL=spark://spark:7077
      - SPARK_WORKER_MEMORY=1G
      - SPARK_WORKER_CORES=1
      - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no
      - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_SSL_ENABLED=no
  spark-worker-2:
    image: docker.io/bitnami/spark:3
    environment:
      - SPARK_MODE=worker
      - SPARK_MASTER_URL=spark://spark:7077
      - SPARK_WORKER_MEMORY=1G
      - SPARK_WORKER_CORES=1
      - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no
      - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no
      - SPARK_SSL_ENABLED=no

1.2 安装集群

在cmd中cd到yml所在的目录，执行

docker-compose up

等待安装完成并且启动完成

可在docker-desktop中查看启动的集群

在浏览器中输入localhost:8080访问master 的web UI：

1.3 数据准备

编写利用python脚本生成1KB、1MB、10MB、100MB的文本

def txtwriter(count, file_name):
    for i in range(len(count)):
        for j in range(count[i]):
            with open(file_name[i], mode='a', encoding='utf-8') as file_obj:
                file_obj.write('apple peach pear\n')
                print(str(i)+"  "+str(j)+ file_name[i])


if __name__ == "__main__":
    count = [64, 64*1024, 64*1024*10, 64*1024*100] #1KB 1Mb 10MB 100Mb
    file_name = ["1KB", "1Mb", "10MB", "100Mb"]
    txtwriter(count, file_name)

1.4 脚本准备

编写wordcount以及计时脚本

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import sys
import time
import os

def wordcount(file_path):
    counts = sc.textFile(file_path)\
        .flatMap(lambda line: line.split(' '))\
        .map(lambda x: (x, 1))\
        .reduceByKey(lambda a, b: a+b)
    output = counts.collect()
    for(word, count) in output:
        print('%s : %i'%(word, count))

# def txtwriter(count, file_name):
#     for i in range(len(count)):
#         for j in range(count[i]):
#             with open(file_name[i], mode='a', encoding='utf-8') as file_obj:
#                 file_obj.write('apple peach pear\n')


if __name__ == "__main__":
    count = [64, 64*1024, 64*1024*10, 64*1024*100] #1KB 1Mb 10MB 100Mb
    file_name = ["1KB", "1Mb", "10MB", "100Mb"]
    # txtwriter(count, file_name)
    for i in range(len(file_name)):
        starttime = time.time()
        conf = SparkConf()
        sc = SparkContext(conf = conf)
        wordcount(file_path=file_name[i])
        endtime = time.time()
        print('time:', endtime-starttime)
        with open("time.txt", mode='a', encoding='utf-8') as file_obj:
            file_obj.write(str(endtime-starttime) + '\n')
        sc.stop()
    # for i in range(file_name):
    #     os.remove(file_name[i])

1.5 数据上传

将数据上传到集群中

docker cp cluster_test.py 8c089a440dd5:/tmp/test
docker cp txtw.py 8c089a440dd5:/tmp/test
......

2. 单线程wordcount

在master主机中执行

spark-submit --master  local[1] cluster_test.py

计算结果

3. 多线程wordcount

在master主机中执行

spark-submit --master  local[2] cluster_test.py

计算结果

4. 分布式wordcount

在master主机中执行

spark-submit --master  spark://8c089a440dd5:7077 cluster_test.py

计算结果

5. wordcount结果汇总

由表可以看到，分布式在数据量较小时所花时间最长，推测为系统调度消耗时间较多，但数据量大时，分布式的处理时间是显著减少的。单机处理时，数据量较小的时候消耗时间是小于分布式的，并且多线程处理是显著优于单线程的，单机处理的能力毕竟有限，可以推测分布式机器数量增多时，在处理大量数据时能力是优于单机处理的。

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