spark学习代码笔记和问题解决01：spark core_spark sc.parallelize

代码

RDD创建

1、sc.parallelize(seq)  把seq这个数据并行化分片到节点

val a = sc.parallelize(List("a","b","c"))

2、sc.makeRDD(seq)      把seq这个数据并行化分片到节点，他的实现就是parallelize

val aaa = sc.makeRDD(List("d","e","f"))

3、sc.makeRDD(seq[(T,seq)]  这种方式可以指定RDD的存放位置

val aa = sc.makeRDD(List((1,List("a","b","c")),(2,List("d","e","f"))))

 

（RDD中的操作：转换，行动）

RDD转换

map(func)：将函数应用于RDD的每一元素，并返回一个新的RDD

val sourceRdd = sc.makeRDD(1 to 10)

sourceRdd.map(_ + 2)

res0.collect

 

filter(func)：通过提供的产生boolean条件的表达式来返回符合结果为True新的RDD

val filter = sc.makeRDD(Array("aa1","bb1","aa2","cc3"))

filter.filter(_.startsWith("aa")).collect

 

flatMap(func)：将函数应用于RDD中的每一项，对于每一项都产生一个集合，并将集合中的元素压扁成一个集合

val flat = sc.makeRDD(1 to 3)

flat.flatMap((1 to _)).collect

 

mapPartitions(func)：将函数应用于RDD的每一个分区，每一个分区运行一次，函数需要能够接受Iterator类型，然后返回Iterator。

val person = sc.makeRDD(List(("a","female"),("b","male"),("c","female")))

def partitionsFun(iter: Iterator[(String,String)]):Iterator[String] = {

  var woman = List[String]()

  while(iter.hasNext){

val next = iter.next()

next match {

  case (_,"female") => woman = next._1 :: woman

  case _=>

}

}

woman.iterator

}

person.mapPartitions(partitionsFun).collect

 

mapPartitionsWithIndex(func)：将函数应用于RDD中的每一个分区，每一个分区运行一次，函数能够接受 一个分区的索引值 和一个代表分区内所有数据的Iterator类型，需要返回Iterator类型。

val person = sc.makeRDD(List(("a","female"),("b","male"),("c","female")))

def partitionsFun(index: Int ,iter: Iterator[(String,String)]):Iterator[String] = {

  var woman = List[String]()

  while(iter.hasNext){

val next = iter.next()

next match {

  case (name,"female") => woman = "[" + index.toString + "]" + name :: woman

  case _=>

}

}

woman.iterator

}

person.mapPartitions(partitionsFun).collect

 

sample(withReplacement, fraction, seed)：在RDD中移seed为种子返回大致上有fraction比例个数据样本RDD，withReplacement表示是否采用放回式抽样。

val sample = sc.makeRDD(1 to 100)

sample.sample(false,0.1,4).collect

 

union(otherDataset)：将两个RDD中的元素进行合并，返回一个新的RDD（合并元素不去重）

val a = sc.makeRDD(1 to 10)

sc.makeRDD(5 to 15).union(a).collect

 

intersection(otherDataset)：将两个RDD做交集，返回一个新的RDD

 

distinct([numTask])：去重

 

partitionBy()：根据设置的分区器重新将RDD进行分区，返回新的RDD。

val hash = sc.makeRDD(List((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))

hash.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))

res8.partitions.size

res8.partitioner

 

reduceByKey(func)：根据Key值将相同Key的元组的值用func进行计算，返回新的RDD

val reduce = sc.makeRDD(List(("female",2),("fe