Spark笔记整理（四）：SparkRDD算子实战
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Spark算子概述
RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合、支持多种来源、有容错机制、可以被缓存、支持并行操作，一个RDD代表多个分区里的数据集。
RDD有两种操作算子：
- Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住了数据集的逻辑操作
- Action（执行）：触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算
需要说明的是，下面写的scala代码，其实都是可以简写的，但是为了方便理解，我都没有简写，因为要简写的话对于scala来说真的就是一句话的事情了。
另外如果是在本地环境进行开发，那么需要添加相关依赖：
org.scala-lang
scala-library
2.10.5
org.apache.spark
spark-core_2.10
1.6.2
Transformation算子
概述
需要操作的Transformation算子说明如下：
map(func)
返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成
filter(func)
返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成
flatMap(func)
类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素）
sample(withReplacement, frac, seed)
根据给定的随机种子seed，随机抽样出数量为frac的数据
union(otherDataset)
返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成
groupByKey([numTasks])
在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。注意：默认情况下，使用8个并行任务进行分组，你可以传入numTask可选参数，根据数据量设置不同数目的Task
reduceByKey(func, [numTasks])
在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。
join(otherDataset, [numTasks])
在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W))对，每个key中的所有元素都在一起的数据集
map
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps1(sc)
sc.stop()
}
/**
* 1、map：将集合中每个元素乘以7
* map(func):返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成
*/
def transformationOps1(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val listRDD = sc.parallelize(list)
val retRDD = listRDD.map(num => num * 7)
retRDD.foreach(num => println(num))
}
}执行结果如下：
42
7
49
14
56
21
63
28
70
35filter
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps2(sc)
sc.stop()
}
/**
* 2、filter：过滤出集合中的奇数
* filter(func): 返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成
*
* 一般在filter操作之后都要做重新分区（因为可能数据量减少了很多）
*/
def transformationOps2(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val listRDD = sc.parallelize(list)
val retRDD = listRDD.filter(num => num % 2 == 0)
retRDD.foreach(println)
}
}输出结果如下：
6
2
8
4
10flatMap
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps3(sc)
sc.stop()
}
/**
* 3、flatMap：将行拆分为单词
* flatMap(func):类似于map，但是每一个输入元素，
* 会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素）
*/
def transformationOps3(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List("hello you", "hello he", "hello me")
val listRDD = sc.parallelize(list)
val wordsRDD = listRDD.flatMap(line => line.split(" "))
wordsRDD.foreach(println)
}
}输出结果如下：
hello
hello
he
you
hello
mesample
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps4(sc)
sc.stop()
}
/**
* 4、sample：根据给定的随机种子seed，随机抽样出数量为frac的数据
* sample(withReplacement, frac, seed): 根据给定的随机种子seed，随机抽样出数量为frac的数据
* 抽样的目的：就是以样本评估整体
* withReplacement:
* true：有放回的抽样
* false：无放回的抽样
* frac：就是样本空间的大小，以百分比小数的形式出现，比如20%，就是0.2
*
* 使用sample算子计算出来的结果可能不是很准确，1000个数，20%，样本数量在200个左右，不一定为200
*
* 一般情况下，使用sample算子在做spark优化（数据倾斜）的方面应用最广泛
*/
def transformationOps4(sc:SparkContext): Unit = {
val list = 1 to 1000
val listRDD = sc.parallelize(list)
val sampleRDD = listRDD.sample(false, 0.2)
sampleRDD.foreach(num => print(num + " "))
println
println("sampleRDD count: " + sampleRDD.count())
println("Another sampleRDD count: " + sc.parallelize(list).sample(false, 0.2).count())
}
}输出结果如下：
sampleRDD count: 219
Another sampleRDD count: 203union
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps5(sc)
sc.stop()
}
/**
* 5、union：返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成
* union(otherDataset): 返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成
* 类似数学中的并集，就是sql中的union操作，将两个集合的所有元素整合在一块，包括重复元素
*/
def transformationOps5(sc:SparkContext): Unit = {
val list1 = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val list2 = List(7, 8, 9, 10, 11, 12)
val listRDD1 = sc.parallelize(list1)
val listRDD2 = sc.parallelize(list2)
val unionRDD = listRDD1.union(listRDD2)
unionRDD.foreach(println)
}
}输出结果如下：
1
6
2
7
3
8
4
9
5
10
7
8
9
10
11
12groupByKey
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps6(sc)
sc.stop()
}
/**
* 6、groupByKey：对数组进行 group by key操作
* groupByKey([numTasks]): 在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。
* 注意：默认情况下，使用8个并行任务进行分组，你可以传入numTask可选参数，根据数据量设置不同数目的Task
* mr中：
* --->map操作--->--->shuffle--->--->
* groupByKey类似于shuffle操作
*
* 和reduceByKey有点类似，但是有区别，reduceByKey有本地的规约，而groupByKey没有本地规约，所以一般情况下，
* 尽量慎用groupByKey，如果一定要用的话，可以自定义一个groupByKey，在自定义的gbk中添加本地预聚合操作
*/
def transformationOps6(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List("hello you", "hello he", "hello me")
val listRDD = sc.parallelize(list)
val wordsRDD = listRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val pairsRDD:RDD[(String, Int)] = wordsRDD.map(word => (word, 1))
pairsRDD.foreach(println)
val gbkRDD:RDD[(String, Iterable[Int])] = pairsRDD.groupByKey()
println("=============================================")
gbkRDD.foreach(t => println(t._1 + "..." + t._2))
}
} 输出结果如下：
(hello,1)
(hello,1)
(you,1)
(he,1)
(hello,1)
(me,1)
=============================================
you...CompactBuffer(1)
hello...CompactBuffer(1, 1, 1)
he...CompactBuffer(1)
me...CompactBuffer(1)reduceByKey
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps7(sc)
sc.stop()
}
/**
* 7、reduceByKey：统计每个班级的人数
* reduceByKey(func, [numTasks]): 在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数据集，
* key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。
*
* 需要注意的是还有一个reduce的操作，其为action算子，并且其返回的结果只有一个，而不是一个数据集
* 而reduceByKey是一个transformation算子，其返回的结果是一个数据集
*/
def transformationOps7(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List("hello you", "hello he", "hello me")
val listRDD = sc.parallelize(list)
val wordsRDD = listRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val pairsRDD:RDD[(String, Int)] = wordsRDD.map(word => (word, 1))
val retRDD:RDD[(String, Int)] = pairsRDD.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)
retRDD.foreach(t => println(t._1 + "..." + t._2))
}
}输出结果如下：
you...1
hello...3
he...1
me...1join
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps8(sc)
sc.stop()
}
/**
* 8、join：打印关联的组合信息
* join(otherDataset, [numTasks]): 在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W))对，每个key中的所有元素都在一起的数据集
* 学生基础信息表和学生考试成绩表
* stu_info(sid ,name, birthday, class)
* stu_score(sid, chinese, english, math)
*
* * Serialization stack:
- object not serializable
这种分布式计算的过程，一个非常重要的点，传递的数据必须要序列化
通过代码测试，该join是等值连接(inner join)
A.leftOuterJoin(B)
A表所有的数据都包涵，B表中在A表没有关联的数据，显示为null
之后执行一次filter就是join的结果
*/
def transformationOps8(sc: SparkContext): Unit = {
val infoList = List(
"1,钟 潇,1988-02-04,bigdata",
"2,刘向前,1989-03-24,linux",
"3,包维宁,1984-06-16,oracle")
val scoreList = List(
"1,50,21,61",
"2,60,60,61",
"3,62,90,81",
"4,72,80,81"
)
val infoRDD:RDD[String] = sc.parallelize(infoList)
val scoreRDD:RDD[String] = sc.parallelize(scoreList)
val infoPairRDD:RDD[(String, Student)] = infoRDD.map(line => {
val fields = line.split(",")
val student = new Student(fields(0), fields(1), fields(2), fields(3))
(fields(0), student)
})
val scorePairRDD:RDD[(String, Score)] = scoreRDD.map(line => {
val fields = line.split(",")
val score = new Score(fields(0), fields(1).toFloat, fields(2).toFloat, fields(3).toFloat)
(fields(0), score)
})
val joinedRDD:RDD[(String, (Student, Score))] = infoPairRDD.join(scorePairRDD)
joinedRDD.foreach(t => {
val sid = t._1
val student = t._2._1
val score = t._2._2
println(sid + "\t" + student + "\t" + score)
})
println("=========================================")
val leftOuterRDD:RDD[(String, (Score, Option[Student]))] = scorePairRDD.leftOuterJoin(infoPairRDD)
leftOuterRDD.foreach(println)
}
}输出结果如下：
3 3 包维宁 1984-06-16 oracle 3 62.0 90.0 81.0
2 2 刘向前 1989-03-24 linux 2 60.0 60.0 61.0
1 1 钟 潇 1988-02-04 bigdata 1 50.0 21.0 61.0
=========================================
(4,(4 72.0 80.0 81.0,None))
(3,(3 62.0 90.0 81.0,Some(3 包维宁 1984-06-16 oracle)))
(2,(2 60.0 60.0 61.0,Some(2 刘向前 1989-03-24 linux)))
(1,(1 50.0 21.0 61.0,Some(1 钟 潇 1988-02-04 bigdata)))为了更好进行操作和理解，下面提供一个Spark-shell的经典例子：
scala> val infoList = List("1,zhongxiang","2,liuxiangqian","3,baweining")
infoList: List[String] = List(1,zhongxiang, 2,liuxiangqian, 3,baweining)
scala> val infoRDD = sc.parallelize(infoList)
infoRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[31] at parallelize at :29
scala> val infoPairRDD = infoRDD.map(line => (line.split(",")(0),line.split(",")(1)))
infoPairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = MapPartitionsRDD[32] at map at :31
scala> val scoreList = List("1,50-21-61","2,60-60-61","3,62-90-81","4,72-80-81")
scoreList: List[String] = List(1,50-21-61, 2,60-60-61, 3,62-90-81, 4,72-80-81)
scala> val scoreRDD = sc.parallelize(scoreList)
scoreRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[33] at parallelize at :29
scala> val scorePairRDD = scoreRDD.map(line => (line.split(",")(0),line.split(",")(1)))
scorePairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = MapPartitionsRDD[34] at map at :31
scala>
scala> val joinedRDD = infoPairRDD.join(scorePairRDD)
joinedRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (String, String))] = MapPartitionsRDD[37] at join at :39
scala> joinedRDD.foreach(t => println(t._1 + "\t" + "name:" + t._2._1 + "\t" + "score:" + t._2._2))
1 name:zhongxiang score:50-21-61
3 name:baweining score:62-90-81
2 name:liuxiangqian score:60-60-61 有读者反应上面的案例还是过于复杂化，于是又写了下面这个demo，相信就很好理解了：
scala> val infoPairRDD = sc.parallelize(Seq((1,"leaf"),(2,"xpleaf"),(3,"yyh")))
infoPairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[41] at parallelize at :27
scala> infoPairRDD.foreach(println)
(2,xpleaf)
(1,leaf)
(3,yyh)
scala> val scorePairRDD = sc.parallelize(Seq((1, 93), (2, 91), (3, 86), (4, 97)))
scorePairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[44] at parallelize at :27
scala> scorePairRDD.foreach(println)
(1,93)
(3,86)
(2,91)
(4,97)
scala> val joinedRDD = infoPairRDD.join(scorePairRDD)
joinedRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, (String, Int))] = MapPartitionsRDD[53] at join at :31
scala> joinedRDD.foreach(println)
(2,(xpleaf,91))
(1,(leaf,93))
(3,(yyh,86)) 1.应该很清楚地理解到，spark中的join其实跟sql中的join是类似的，infoPairRDD和scorePairRDD就可以理解为两张表，而RDD中的每一条数据就可以理解为表中的一条数据，上面的盒子，相当于两个表中都有相同的id，需要将两张表中的数据根据id来进行连接，因此，在上面演示的等值连接中，左表的每一条数据，只要左表有出现的id，在右表也有相同的id，那么就会进行连接操作，当然，这是等值连接的情况，对于左外连接，则是不管右表有没有该id出现，左边的数据都会显示出来。
2.spark在进行开发级别的调优时，要尽可能避免出现shuffle操作，对于join操作，尤其需要注意的是大小表join问题，如果采用大表.join(小表)的join操作，实际上，在网络上或者节点之间传输的是小表的数据，这不会有太大的性能问题，但是如果是采用小表.join(大表)，那么在网络上或者节点之间就会传输大量的数据，这会造成很严重的性能问题。所以，当需要执行join操作时，请一定要警惕大小表的问题。
3.看下面的两份RDD数据，显然是从infoRDD的分区传输到scoreRDD的分区成本更低：
infoRDD:
(1,"info")
(2,"info")
(3,"info")
(4,"info")
scoreRDD:
(1,"score1")
(1,"score2")
(1,"score3")
(1,"score4")
(1,"score5")
(2,"score1")
(2,"score2")
(2,"score3")
(2,"score4")
(2,"score5")
(3,"score1")
(3,"score2")
(3,"score3")
(3,"score4")
(3,"score5")
(4,"score1")
(4,"score2")
(4,"score3")
(4,"score4")
(4,"score5")sortByKey
测试代码如下：
object _02SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_02SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
transformationOps7(sc)
sc.stop()
}
/**
* sortByKey：将学生身高进行（降序）排序
* 身高相等，按照年龄排（升序）
*/
def transformationOps9(sc: SparkContext): Unit = {
val list = List(
"1,李 磊,22,175",
"2,刘银鹏,23,175",
"3,齐彦鹏,22,180",
"4,杨 柳,22,168",
"5,敦 鹏,20,175"
)
val listRDD:RDD[String] = sc.parallelize(list)
/* // 使用sortBy操作完成排序
val retRDD:RDD[String] = listRDD.sortBy(line => line, numPartitions = 1)(new Ordering[String] {
override def compare(x: String, y: String): Int = {
val xFields = x.split(",")
val yFields = y.split(",")
val xHgiht = xFields(3).toFloat
val yHgiht = yFields(3).toFloat
val xAge = xFields(2).toFloat
val yAge = yFields(2).toFloat
var ret = yHgiht.compareTo(xHgiht)
if (ret == 0) {
ret = xAge.compareTo(yAge)
}
ret
}
} ,ClassTag.Object.asInstanceOf[ClassTag[String]])
*/
// 使用sortByKey完成操作,只做身高降序排序
val heightRDD:RDD[(String, String)] = listRDD.map(line => {
val fields = line.split(",")
(fields(3), line)
})
val retRDD:RDD[(String, String)] = heightRDD.sortByKey(ascending = false, numPartitions = 1) // 需要设置1个分区，否则只是各分区内有序
retRDD.foreach(println)
// 使用sortByKey如何实现sortBy的二次排序？将上面的信息写成一个java对象，然后重写compareTo方法，在做map时，key就为该对象本身，而value可以为null
}
}输出结果如下：
(180,3,齐彦鹏,22,180)
(175,1,李 磊,22,175)
(175,2,刘银鹏,23,175)
(175,5,敦 鹏,20,175)
(168,4,杨 柳,22,168)下面是一个快速入门的demo：
scala> val rdd = sc.parallelize(Seq((1,"one"),(2,"two"),(3,"three")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at :21
scala> rdd.sortByKey(true, 1).foreach(println)
(1,one)
(2,two)
(3,three) combineByKey与aggregateByKey
下面的代码分别使用combineByKey和aggregateByKey来模拟groupByKey和reduceBykey，所以是有4个操作，只要把combineByKey模拟groupByKey的例子掌握了，其它三个相对就容易许多了。
整体来说理解不太容易，但是非常重要，所以一定是要掌握的！
/**
* spark的transformation操作：
* aggregateByKey
* combineByKey
*
* 使用combineByKey和aggregateByKey模拟groupByKey和reduceByKey
*
* 通过查看源码，我们发现aggregateByKey底层，还是combineByKey
*
* 问题：combineByKey和aggregateByKey的区别？
* aggregateByKey是柯里化形式的，目前底层源码还没时间去分析，所知道的区别是这个
*/
object _03SparkTransformationOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_03SparkTransformationOps.getClass.getSimpleName)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
val sc = new SparkContext(conf)
// combineByKey2GroupByKey(sc)
// combineByKey2ReduceByKey(sc)
// aggregateByKey2ReduceByKey(sc)
aggregateByKey2GroupByKey(sc)
sc.stop()
}
/**
* 使用aggregateByKey模拟groupByKey
*/
def aggregateByKey2GroupByKey(sc: SparkContext): Unit = {
val list = List("hello bo bo", "zhou xin xin", "hello song bo")
val lineRDD = sc.parallelize(list)
val wordsRDD = lineRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val pairsRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1))
val retRDD:RDD[(String, ArrayBuffer[Int])] = pairsRDD.aggregateByKey(ArrayBuffer[Int]()) ( // 这里需要指定value的类型为ArrayBuffer[Int]()
(part, num) => {
part.append(num)
part
},
(part1, part2) => {
part1.++=(part2)
part1
}
)
retRDD.foreach(println)
}
/**
* 使用aggregateByKey模拟reduceByKey
* def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) => U,
combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]
(zeroValue: U)就对应的是combineByKey中的第一个函数的返回值
seqOp 就对应的是combineByKey中的第二个函数，也就是mergeValue
combOp 就对应的是combineByKey中的第三个函数，也就是mergeCombiners
*/
def aggregateByKey2ReduceByKey(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List("hello bo bo", "zhou xin xin", "hello song bo")
val lineRDD = sc.parallelize(list)
val wordsRDD = lineRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val pairsRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1))
val retRDD:RDD[(String, Int)] = pairsRDD.aggregateByKey(0) (
(partNum, num) => partNum + num, // 也就是mergeValue
(partNum1, partNum2) => partNum1 + partNum2 // 也就是mergeCombiners
)
retRDD.foreach(println)
}
/**
* 使用reduceByKey模拟groupByKey
*/
def combineByKey2ReduceByKey(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List("hello bo bo", "zhou xin xin", "hello song bo")
val lineRDD = sc.parallelize(list)
val wordsRDD = lineRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val pairsRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1))
/**
* 对于createCombiner1 mergeValue1 mergeCombiners1
* 代码的参数已经体现得很清楚了，其实只要理解了combineByKey模拟groupByKey的例子，这个就非常容易了
*/
var retRDD:RDD[(String, Int)] = pairsRDD.combineByKey(createCombiner1, mergeValue1, mergeCombiners1)
retRDD.foreach(println)
}
/**
* reduceByKey操作，value就是该数值本身，则上面的数据会产生：
* (hello, 1) (bo, 1) (bo, 1)
* (zhou, 1) (xin, 1) (xin, 1)
* (hello, 1) (song, 1) (bo, 1)
* 注意有别于groupByKey的操作，它是创建一个容器
*/
def createCombiner1(num:Int):Int = {
num
}
/**
* 同一partition内，对于有相同key的，这里的mergeValue直接将其value相加
* 注意有别于groupByKey的操作，它是添加到value到一个容器中
*/
def mergeValue1(localNum1:Int, localNum2:Int): Int = {
localNum1 + localNum2
}
/**
* 将两个不同partition中的key相同的value值相加起来
* 注意有别于groupByKey的操作，它是合并两个容器
*/
def mergeCombiners1(thisPartitionNum1:Int, anotherPartitionNum2:Int):Int = {
thisPartitionNum1 + anotherPartitionNum2
}
/**
* 使用combineByKey模拟groupByKey
*/
def combineByKey2GroupByKey(sc:SparkContext): Unit = {
val list = List("hello bo bo", "zhou xin xin", "hello song bo")
val lineRDD = sc.parallelize(list)
val wordsRDD = lineRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val pairsRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1))
// 输出每个partition中的map对
pairsRDD.foreachPartition( partition => {
println("<=========partition-start=========>")
partition.foreach(println)
println("<=========partition-end=========>")
})
val gbkRDD:RDD[(String, ArrayBuffer[Int])] = pairsRDD.combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners)
gbkRDD.foreach(println)
// 如果要测试最后groupByKey的结果是在几个分区，可以使用下面的代码进行测试
/*gbkRDD.foreachPartition(partition => {
println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
partition.foreach(println)
})*/
}
/**
* 初始化，将value转变成为标准的格式数据
* 是在每个分区中进行的操作，去重后的key有几个，就调用次，
* 因为对于每个key，其容器创建一次就ok了，之后有key相同的，只需要执行mergeValue到已经创建的容器中即可
*/
def createCombiner(num:Int):ArrayBuffer[Int] = {
println("----------createCombiner----------")
ArrayBuffer[Int](num)
}
/**
* 将key相同的value，添加到createCombiner函数创建的ArrayBuffer容器中
* 一个分区内的聚合操作，将一个分区内key相同的数据，合并
*/
def mergeValue(ab:ArrayBuffer[Int], num:Int):ArrayBuffer[Int] = {
println("----------mergeValue----------")
ab.append(num)
ab
}
/**
* 将key相同的多个value数组，进行整合
* 分区间的合并操作
*/
def mergeCombiners(ab1:ArrayBuffer[Int], ab2:ArrayBuffer[Int]):ArrayBuffer[Int] = {
println("----------mergeCombiners----------")
ab1 ++= ab2
ab1
}
}
/*
combineByKey模拟groupByKey的一个输出效果，可以很好地说明createCombiner、mergeValue和mergeCombiners各个阶段的执行时机：
<=========partition-start=========>
<=========partition-start=========>
(hello,1)
(zhou,1)
(bo,1)
(xin,1)
(bo,1)
(xin,1)
<=========partition-end=========>
(hello,1)
(song,1)
(bo,1)
<=========partition-end=========>
----------createCombiner----------
----------createCombiner----------
----------createCombiner----------
----------createCombiner----------
----------mergeValue----------
----------mergeValue----------
----------createCombiner----------
----------createCombiner----------
----------createCombiner----------
----------mergeCombiners----------
----------mergeCombiners----------
(song,ArrayBuffer(1))
(hello,ArrayBuffer(1, 1))
(bo,ArrayBuffer(1, 1, 1))
(zhou,ArrayBuffer(1))
(xin,ArrayBuffer(1, 1))
*/Actions算子
概述
前面Transformationt算子的测试都是在本地开发环境中直接跑代码，这里Actions算子的测试主要在spark-shell中进行操作，因为会方便很多。
需要说明的Actions算子如下：
reduce(func)
通过函数func聚集数据集中的所有元素。Func函数接受2个参数，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行
collect()
在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。这通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的数据子集再使用，直接将整个RDD集Collect返回，很可能会让Driver程序OOM
count()
返回数据集的元素个数
take(n)
返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意，这个操作目前并非在多个节点上，并行执行，而是Driver程序所在机器，单机计算所有的元素(Gateway的内存压力会增大，需要谨慎使用）
first()
返回数据集的第一个元素（类似于take(1)）
saveAsTextFile(path)
将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。Spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本
saveAsSequenceFile(path)
将数据集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的目录下，本地系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。RDD的元素必须由key-value对组成，并都实现了Hadoop的Writable接口，或隐式可以转换为Writable（Spark包括了基本类型的转换，例如Int，Double，String等等）
foreach(func)
在数据集的每一个元素上，运行函数func。这通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互
reduce
通过函数func聚集数据集中的所有元素。Func函数接受2个参数，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行。
关于reduce的执行过程，可以对比scala中类似的reduce函数，相关说明可以参考我的scala整理的知识点。
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> val listRDD = sc.parallelize(list)
listRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at :29
scala> val ret = listRDD.reduce((v1, v2) => v1 + v2)
...
ret: Int = 21 需要注意的是，不同于Transformation算子，其结果仍然是RDD，但是执行Actions算子之后，其结果不再是RDD，而是一个标量。
collect
在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。这通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的数据子集再使用，直接将整个RDD集Collect返回，很可能会让Driver程序OOM，这点尤其需要注意。
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> val listRDD = sc.parallelize(list)
listRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at :29
scala> val ret = listRDD.collect()
...
ret: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6) count
返回数据集的元素个数。
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> val listRDD = sc.parallelize(list)
listRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at :29
scala> val ret = listRDD.count()
...
ret: Long = 6 take
返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意，这个操作目前并非在多个节点上，并行执行，而是Driver程序所在机器，单机计算所有的元素(Gateway的内存压力会增大，需要谨慎使用）。
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> val listRDD = sc.parallelize(list)
listRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at :29
scala> listRDD.take(3)
...
res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3) first
返回数据集的第一个元素（类似于take(1)）。
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> val listRDD = sc.parallelize(list)
listRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[6] at parallelize at :29
scala> listRDD.first()
...
res8: Int = 1 saveAsTextFile
将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。Spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本。
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> val listRDD = sc.parallelize(list)
listRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[7] at parallelize at :29
scala> listRDD.saveAsTextFile("file:///home/uplooking/data/spark/action")
... 可以在文件系统中查看到保存的文件：
[uplooking@uplooking01 action]$ pwd
/home/uplooking/data/spark/action
[uplooking@uplooking01 action]$ ls
part-00000 part-00001 part-00002 part-00003 _SUCCESS其实可以看到，保存的跟Hadoop的格式是一样的。
当然因为我的spark集群中已经做了跟hadoop相关的配置，所以也可以把文件保存到hdfs中：
scala> listRDD.saveAsTextFile("hdfs://ns1/output/spark/action")
...然后就可以在hdfs中查看到保存的文件：
[uplooking@uplooking01 action]$ hdfs dfs -ls /output/spark/action
18/04/27 10:27:55 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 5 items
-rw-r--r-- 3 uplooking supergroup 0 2018-04-27 10:25 /output/spark/action/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 uplooking supergroup 2 2018-04-27 10:25 /output/spark/action/part-00000
-rw-r--r-- 3 uplooking supergroup 4 2018-04-27 10:25 /output/spark/action/part-00001
-rw-r--r-- 3 uplooking supergroup 2 2018-04-27 10:25 /output/spark/action/part-00002
-rw-r--r-- 3 uplooking supergroup 4 2018-04-27 10:25 /output/spark/action/part-00003可以看到，保存的格式跟保存到本地文件系统是一样的。
foreach
在数据集的每一个元素上，运行函数func。这通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互。
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> val listRDD = sc.parallelize(list)
listRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at :29
scala> listRDD.foreach(println)
... saveAsNewAPIHadoopFile
也就是将数据保存到Hadoop HDFS中，但是需要注意的是，前面使用saveAsTextFile也可以进行相关操作，其使用的就是saveAsNewAPIHadoopFile或者saveAsHadoopFile这两个API，而其两者的区别是：
- saveAsHadoopFile的OutputFormat使用的：org.apache.hadoop.mapred中的早期的类
- saveAsNewAPIHadoopFile的OutputFormat使用的：org.apache.hadoop.mapreduce中的新的类。但不管使用哪一个，都是可以完成工作的。
测试代码如下：
package cn.xpleaf.bigdata.spark.scala.core.p2
import org.apache.hadoop.io.{IntWritable, Text}
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* Spark算子操作之Action
* saveAsNewAPIHAdoopFile
* * saveAsHadoopFile
* 和saveAsNewAPIHadoopFile的唯一区别就在于OutputFormat的不同
* saveAsHadoopFile的OutputFormat使用的：org.apache.hadoop.mapred中的早期的类
* saveAsNewAPIHadoopFile的OutputFormat使用的：org.apache.hadoop.mapreduce中的新的类
* 使用哪一个都可以完成工作
*
* 前面在使用saveAsTextFile时也可以保存到hadoop文件系统中，注意其源代码也是使用上面的操作的
*
* Caused by: java.net.UnknownHostException: ns1
... 35 more
找不到ns1，因为我们在本地没有配置，无法正常解析，就需要将hadoop的配置文件信息给我们加载进来
hdfs-site.xml.heihei,core-site.xml.heihei
*/
object _05SparkActionOps {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_05SparkActionOps.getClass.getSimpleName)
val sc = new SparkContext(conf)
val list = List("hello you", "hello he", "hello me")
val listRDD = sc.parallelize(list)
val pairsRDD = listRDD.map(word => (word, 1))
val retRDD = pairsRDD.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)
retRDD.saveAsNewAPIHadoopFile(
"hdfs://ns1/spark/action", // 保存的路径
classOf[Text], // 相当于mr中的k3
classOf[IntWritable], // 相当于mr中的v3
classOf[TextOutputFormat[Text, IntWritable]] // 设置(k3, v3)的outputFormatClass
)
}
}之后我们可以在hdfs中查看到相应的文件输出：
[uplooking@uplooking01 ~]$ hdfs dfs -ls /spark/action
18/04/27 12:07:49 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 3 items
-rw-r--r-- 3 Administrator supergroup 0 2018-04-27 12:07 /spark/action/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 Administrator supergroup 13 2018-04-27 12:07 /spark/action/part-r-00000
-rw-r--r-- 3 Administrator supergroup 11 2018-04-27 12:07 /spark/action/part-r-00001
[uplooking@uplooking01 ~]$ hdfs dfs -text /spark/action/part-r-00000
18/04/27 12:08:06 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
hello 3
me 1
[uplooking@uplooking01 ~]$ hdfs dfs -text /spark/action/part-r-00001
18/04/27 12:08:11 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
you 1
he 1宽依赖和窄依赖
窄依赖(narrow dependencies)
子RDD的每个分区依赖于常数个父分区（与数据规模无关）
输入输出一对一的算子，且结果RDD的分区结构不变。主要是map/flatmap
输入输出一对一的算子，但结果RDD的分区结构发生了变化，如union/coalesce
从输入中选择部分元素的算子，如filter、distinct、substract、sample宽依赖(wide dependencies)
子RDD的每个分区依赖于所有的父RDD分区
对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey，reduceByKey
对两个RDD基于key进行join和重组，如join
经过大量shuffle生成的RDD，建议进行缓存。这样避免失败后重新计算带来的开销。注意：reduce是一个action，和reduceByKey完全不同。
关于宽依赖和窄依赖，《Hadoop与大数据挖掘》书本上的说明非常精简，但是理解起来也是不错的，可以参考一下，当然，这本书的Spark内容就写得非常少了。
本文标题：Spark笔记整理（四）：SparkRDD算子实战
文章转载：http://scyanting.com/article/pjgjjc.html
