Spark学习笔记-键值对操作_spark为包含键值对(key-value)类型的rdd提供了一些专有的操作,这些rdd被称为pai

作者：我家小花儿 | 2024-07-13 13:46:33

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spark为包含键值对(key-value)类型的rdd提供了一些专有的操作,这些rdd被称为pairr

1、键值对RDD通常用来进行聚合操作。

Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为pairRDD。pairRDD 提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。

例如： reduceByKey（）方法，可以分别规约每个键对应的数据；join（）方法，可以把两个RDD中键相同的元素组合到一起，合并为一个RDD。

2、在python中，为了让提取键之后的数据能够在函数中使用，需要返回一个由二元组组成的RDD。

Pair RDD 可以使用所有标准RDD上的可用的转化操作。由于Pair RDD 中包含二元组，所以需要传递的函数应当操作二元组而不是独立的元素。

有时，只想访问pair RDD 的值部分，可用mapValues（func）功能；类似于 map{ case （x,y）: (x,func(y)) }

3、聚合操作

3.1 reduceByKey（）：同reduce（）类似，都接收一个函数，并使用该函数对值进行合并。reduceByKey 会为数据集中的每个键进行并行的归约操作，每个归约操作会将键相同的值合并起来。

3.2 foldByKey（）：

3.3 combineByKey （）： combineByKey 会遍历分区中的所有元素，一次每个元素的键要么还没有遇到，要么就和之前的某个元素的键相同。如 果是一个新的元素，combineByKey（）会使用一个叫做createCombiner（）的函数来创建那个键对应的累加器的初始值。

需要注意的是：这一过程会在每个分区中第一次出现各个键时发生，而不是在整个RDD 中第一次出现一个键是发生。

如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue（）方式将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。

由于每个分区都是单独处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的mergeCombiners（)方法将各个分区的结果进行合并。

3.4 并行度调优

每个RDD都有固定数目的分区，分区决定了在RDD上执行操作时的并行度。在执行聚合或分组操作时，可以要求Spark使用给定的分区数，Spark始终尝试根据集群的大小推断出一个有意义的默认值，但是有时候你可能要对并行度进行

调优来获取更好的性能表现。在Python中，可以使用rdd.geyNumPartitions 查看RDD的分区数。

4、数据分组

4.1 groupByKey ：使用RDD中的键来对数据进行分组，对于一个类型k的键和类型v的值组成的RDD，所得到的结果RDD类型会师【k，iterrable【v】】（eg; 查看一个顾客的所有订单）

4.2 cogroup（） : 对多个共享同一个键的RDD进行分组。对两个键的类型均为K得值类型分别为v和w的RDD 进行cogroup（）时，得到的结果RDD类型是【（k, ( iterable [v], iterable[ w] )）】。如果其中一个RDD对于另一个RDD中存在的键没有对应的记录，那么对应的迭代器则为空。

5、连接

连接的方式：右外连接，左外连接，交叉连接，内连接。普通的join操作符表示内连接。

leftOuterJoin 、 rightOuterJoin

6、数据排序

如果键有已定义的顺序，就可以对这种键值对RDD 进行排序。当数据排好序后，后续对数据进行collect（）或save() 等操作就会得到有序的数据。

sortByKey（）函数接收一个叫做ascending的参数，表示是否想要对结果按升序进行排序(默认为true)。可以使用自定义的比较函数。

eg ：python中使用自定义函数

rdd.sortByKey(ascending = True, numPartitions =None,keyFunc = lambda x :str(x) )

7、Pair RDD 的action 操作

和转换操作一样，所有基础RDD支持的传统操作也都在pair RDD上可用。

countByKey （）：对每个键对应的元素分别计数

collectAsMap （）：将结果以映射表的形式返回，以便查询。

lookup（key）：返回给定键对应的所有值。

8、数据分区

Spark程序可以通过控制RDD分区的方式来减少通信开销。

尽管Spark没有给出显示控制每个键具体落在那个工作节点上的方法（部分原因是Spark即使在某些节点失败时依然可以工作），但Spark可以确保同一组的键出现在同一个节点上。

partitionBy（） : 转换操作，产生新的RDD

如果没有将partitionBy（）转化操作的结果持久化，那么后边每次用到这个RDD时都会重复的对数据进行分区。不进行持久化会导致整个RDD谱系图重新求值。那样的话，partitionBy（）带来的好处就会抵消，导致重复对数据进行分区以及跨节点的混洗。

注意: 在python中，不能将hashPartitioner对象传给partitionBy，而只需要把需要的分区数传递过去（eg ： rdd.partitionBy(100) ）。

9、自定义分区方式

在Python中，不需要扩展partitioner类，而是把一个特定的哈希函数作为一个额外的参数传给RDD.partitionBy（）函数。

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