如何从零开始学习并开发基于Java的Spark脚本？

本文共计2476个文字，预计阅读时间需要10分钟。

前言：由于工作需要，需要分析最近几天Nginx日志数据。之前也有过类似需求，但当时数据量不大，只有几百到几千条。因为数据都存储在Hive中，当时的做法是将数据提取出来。

具体步骤如下：

1. 使用Hive SQL查询出最近几天的Nginx日志数据。

2.将查询结果导出到本地文件系统。

3.使用工具（如Python）读取本地文件，解析日志数据。

4.对解析后的数据进行统计分析，得出所需结果。

前言

最近由于工作需要，要分析大几百G的Nginx日志数据。之前也有过类似的需求，但那个时候数据量不多。一次只有几百兆，或者几个G。因为数据都在Hive里面，当时的做法是：把数据从Hive导到MySQL，然后写代码查询MySQL并处理。如果你的处理逻辑比较简单，或只是查询统计，不会涉及上游的服务调用，也可以直接写Hive SQL。

上面的做法在面对少量数据时还可以应付，对于大量数据就很不可取了。从Hive导数据到MySQL，光这一步就够呛，就更别说自己写的Java脚本效率性能如何了。请教同事过后，告诉我可以用Spark，并潇洒地丢给我一个Spark-Demo的jar包。之前只接触过HDFS和Hive，Spark只听说过，也准备学，但一直没时间。这下好了，有了带薪学习的机会。其实照着同事给我的jar包，照葫芦画瓢也能写出来，但是很多API都非常陌生，写出来的代码自己也不放心，所以还是有必要学学Spark的。

不过从头开始，完整学一遍Spark的话，时间肯定不够。当时接需求时，虽然知道自己不会，但是还挺相信自己的学习能力的，承诺了开发时间。所以我们的目标就是——用Spark处理Hive里面的数据，并把结果输出到MySQL中。