在Spark中，分布式运行的基本原理是将用户程序的代码分发到集群的不同节点上执行，并且根据用户的代码设置自动进行任务的分发、调度和管理。

Spark的分布式运行主要涉及以下几个关键组件：

1. Driver：运行用户主程序的进程，负责资源的调度和任务的分发。
2. Cluster Manager：集群资源管理器，如YARN、Mesos等，负责整个集群资源的管理和调度。
3. Executor：是在集群的工作节点上的进程，负责执行任务，并管理内存和磁盘资源。

以下是一个简单的Spark程序，展示了如何在Spark集群上运行：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val logFile = "hdfs://namenode:8020/logs.txt" // HDFS上的日志文件
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
    val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
    val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
    println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
  }
}

在这个例子中，SparkContext是用户程序的入口，它负责与集群管理器（如YARN）通信，请求资源，并将任务分配给集群中的执行器（Executor）执行。textFile方法用于从HDFS读取数据，并行读取，这里的并行度由第二个参数指定。filter和count是Spark的转换操作和行动操作，会被封装成任务分发到不同的执行器执行。

综上所述，Spark的分布式运行机制主要通过Driver进程与Cluster Manager通信，并由Cluster Manager负责资源的分配和任务的调度，然后由Executor执行具体的计算任务。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object SparkOnYarnApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 配置Spark
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("SparkOnYarnApp")
      .setMaster("yarn") // 设置Spark运行模式为YARN
      .set("spark.executor.instances", "5") // 设置Executor的数量
      .set("spark.executor.cores", "2") // 设置每个Executor的核心数
      .set("spark.executor.memory", "4g") // 设置每个Executor的内存
      .set("spark.yarn.queue", "default") // 设置YARN队列
 
    // 创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    // 执行Spark作业
    val data = sc.parallelize(1 to 100)
    val count = data.filter(_ % 2 == 0).count() // 计算1到100中偶数的个数
    println(s"Even numbers count: $count")
 
    // 停止SparkContext
    sc.stop()
  }
}

这段代码演示了如何配置Spark以在YARN上运行，并创建一个简单的Spark应用程序，计算1到100中偶数的个数。在实际部署时，你需要确保YARN集群正常运行，并且Spark的jar包已经上传到HDFS上以供YARN使用。

Spark 3.3 版本在许多细项功能上都有显著的改进和增强，这里列举几个主要的功能点：

1. DataFrame/Dataset API 的性能提升：包括对各种操作的优化，例如JOIN、AGGREGATION、WINDOW函数等。
2. 内存管理的改进：包括引入了新的内存管理模式和优化了内存的使用效率。
3. UDF（用户自定义函数）的性能提升：通过优化序列化和内存使用，显著提高了UDF的性能。
4. 动态分区修剪：在动态分区执行计划中，Spark现在可以更精确地识别不必要的分区，从而减少数据扫描量。
5. 更好的数据源支持：包括对新数据源的支持，例如Delta Lake的更好集成。
6. Spark SQL的可扩展性：通过引入新的物理执行策略，如CBO（Cost Based Optimizer），提高查询的执行效率。
7. Spark Structured Streaming的改进：包括对事件时间处理的改进、增加了对Kafka 2.8的支持等。
8. Spark SQL的可读性增强：提供了更好的SQL解析和错误信息，使得开发者更容易理解查询的执行计划。

具体细节和代码示例将取决于具体的功能点，需要开发者根据Spark的官方文档和发布说明来查看和使用这些新功能。由于每个新功能都可以写一篇很长的文章，这里只能简要概述。

Spark是一种快速、通用的大数据计算引擎，它可以用来处理大数据、实现数据分析和机器学习等任务。Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理数据的处理、调度和故障恢复。

以下是一个简单的Spark应用程序示例，它使用Spark的Scala API计算一组数字的总和：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple App")
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    val numbers = sc.parallelize(1 to 100)
    val sum = numbers.reduce((a, b) => a + b)
 
    println(s"The sum of 1 to 100 is $sum.")
    sc.stop()
  }
}

在这个例子中，我们首先创建一个SparkConf对象来配置应用程序，然后创建一个SparkContext对象来启动Spark任务。接着，我们使用parallelize方法将一个数字序列并行化，并使用reduce方法来计算这些数字的总和。最后，我们打印出结果并停止SparkContext。

请注意，这个例子假设你已经设置好了Spark环境，并且spark-core库已经包含在项目依赖中。如果你在使用Maven或其他构建工具，你需要添加相应的依赖项。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL Data Sources")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()
 
// 引入隐式转换
import spark.implicits._
 
// 创建DataFrame
val dataFrame = Seq(
  (1, "John Doe", "M", 21),
  (2, "Jane Doe", "F", 19)
).toDF("id", "name", "gender", "age")
 
// 展示DataFrame内容
dataFrame.show()
 
// 将DataFrame注册为临时表
dataFrame.createOrReplaceTempView("people")
 
// 执行SQL查询
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age >= 21")
sqlDF.show()
 
// 保存DataFrame到文件系统
dataFrame.write.format("csv").option("header", "true").save("data_csv")
 
// 读取文件系统中的数据创建DataFrame
val readDF = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data_csv")
readDF.show()
 
// 停止SparkSession
spark.stop()

这段代码首先创建了一个SparkSession，并引入了隐式转换，以便能够将RDD转换为DataFrame和DataSet。然后，它创建了一个包含两个记录的DataFrame，并展示了其内容。接着，它将DataFrame注册为临时表，并执行了一个SQL查询，然后将结果保存到文件系统中，并从文件系统读取数据重新创建了一个DataFrame。最后，它停止了SparkSession。这个过程展示了如何在Spark SQL中进行数据的读取、处理和保存。

在Spark SQL中，要读取Parquet文件作为数据源，可以使用spark.read.parquet方法。以下是一个简单的例子，展示如何读取Parquet文件并注册为一个临时表，然后执行SQL查询。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("ParquetFileExample")
  .getOrCreate()
 
// 读取Parquet文件
val parquetFileDF = spark.read.parquet("path/to/your/parquet/file.parquet")
 
// 注册临时表
parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquet_table")
 
// 执行SQL查询
val sqlQueryDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet_table WHERE column_name = 'value'")
 
// 显示查询结果
sqlQueryDF.show()
 
// 停止SparkSession
spark.stop()

在这个例子中，替换"path/to/your/parquet/file.parquet"为你的Parquet文件的实际路径。column_name和value也需要替换为你的列名和过滤条件。这段代码展示了如何在Spark SQL中使用Parquet文件作为数据源，并执行基本的SQL查询。

DataGrip是一款流行的数据库管理工具，它支持连接到多种数据库，包括Spark Thrift Server。以下是如何使用DataGrip来编写和执行SQL语句的基本步骤：

1. 打开DataGrip并连接到Spark Thrift Server。
2. 在连接配置中，输入Spark Thrift Server的地址、端口和用户名密码。
3. 创建一个新的SQL编辑器标签页。
4. 在编辑器中编写SQL语句。
5. 执行SQL语句，可以通过点击执行按钮或按下快捷键（例如Ctrl+Enter）。

以下是一个简单的例子，演示如何在DataGrip中编写和执行SQL语句：

-- 假设已经建立了Spark Thrift Server的连接
 
-- 创建一个新的SQL编辑器标签页
-- 编写SQL语句，例如创建一个表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
  id INT,
  name STRING
);
 
-- 执行SQL语句

执行SQL语句后，DataGrip会显示查询结果或执行成功的消息。如果有错误，它会显示错误信息，以帮助开发者进行调试。

# 安装Java
yum install java-1.8.0-openjdk
 
# 配置环境变量
echo 'export JAVA_HOME=$(dirname $(dirname $(readlink -f $(which java))))' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 安装Hadoop
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.1/hadoop-3.2.1.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.2.1.tar.gz
ln -s hadoop-3.2.1 hadoop
 
# 配置Hadoop环境变量
echo 'export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 配置Hadoop HA（高可用性）
# 编辑 /path/to/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
echo '<configuration>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1-host:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2-host:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1-host:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2-host:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
</configuration>' > /path/to/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
 
# 安装ZooKeeper并配置
yum install zookeeper zookeeper-server
echo 'server.1=zk1-host:2888:3888
server.2=zk2-host:2888:3888
server.3=zk3-host:2888:3888' > /var/lib/zookeeper/myid
systemctl start zookeeper
 
# 安装和配置JournalNodes
# 在每个DataNode上执行
echo 'mycluster/nn1-host:8485' > /path/to/hadoop/tmp/dfs/nn/edit/journal-id
echo 'mycluster/nn2-host:8485' > /path/to/hadoop/tmp/dfs/nn/edit/journal-id
 
# 启动所有服务
# 在NameNode 1上执行
hadoop-daemon.sh start journalnode
hdfs namenode -format
hadoop-daemon.sh start namenode
 
# 在NameNode 2上执行
hadoop-daemons.sh start journalnode
hdfs namenode -bootstrapStandby
hadoop-daemon.sh start namenode
 
# 启动DataNodes
hadoop-daemons.sh start datanode
 
# 安装Spark
wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3

Spark的"经典demo"通常指的是WordCount程序，它用于统计文本文件中每个单词出现的次数。以下是Scala和Java两种语言的实现。

Scala版本:

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input/file.txt")
    val wordCounts = textFile.flatMap(_.split("\\s+")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/directory")
 
    sc.stop()
  }
}

Java版本:

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
 
public class WordCount {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCount");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
 
        JavaRDD<String> textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input/file.txt");
        JavaRDD<String> words = textFile.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split("\\s+")).iterator());
        JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1)).reduceByKey((x, y) -> x + y);
        wordCounts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/directory");
 
        sc.stop();
    }
}

在这两个例子中，我们首先设置了Spark的配置并创建了一个SparkContext对象。然后，我们读取了一个文本文件，将其分割成单词，并为每个单词设置了计数1，接着通过reduceByKey来累加相同单词的计数。最后，我们将结果保存到指定的文件系统路径。代码中的HDFS路径需要替换为实际的输入文件路径和输出目录路径。

Spark on YARN 环境搭建详细步骤：

1. 环境准备：

   • 确保已经安装好Hadoop YARN集群。
   • 下载并解压Spark安装包。

2. 配置Spark：

   • 进入Spark安装目录下的conf文件夹。

   • 复制spark-defaults.conf.template为spark-defaults.conf，并编辑该文件，添加以下配置（根据实际需求调整）：

     spark.master                     yarn
     spark.executor.memory            1g
     spark.executor.cores             1
     spark.executor.instances         2
     spark.driver.memory              1g

   • 复制slaves.template为slaves，并编辑该文件，列出所有工作节点的主机名或IP地址。

3. 配置环境变量：

   • 在每个节点的~/.bashrc或~/.bash_profile中添加Spark的环境变量，例如：

     export SPARK_HOME=/path/to/spark
     export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

   • 使环境变量生效：source ~/.bashrc 或 source ~/.bash_profile。

4. 分发配置：

   • 使用scp或其他工具将配置好的Spark目录分发到其他节点上。

5. 启动Spark on YARN：

   • 在YARN的ResourceManager节点上，使用以下命令提交Spark作业：

     spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster /path/to/spark/examples/jars/spark-examples*.jar 1000

     这个命令会运行Spark的Pi示例程序，计算π的值。

6. 验证：

   • 在YARN的ResourceManager UI中查看Spark作业的运行状态。
   • 在Spark的History Server UI中查看作业的历史记录（如果已启用）。

请注意，这些步骤是一个基本的指南，具体配置可能会根据您的集群环境和需求有所不同。务必参考官方文档以获取更详细的信息和最佳实践。