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Spark的RDD（transformations）_spark的 reslistbeandataset.transform

作者：神奇cpp | 2024-06-19 12:25:20

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spark的 reslistbeandataset.transform

RDD概述

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据（计算）抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

RDD的属性

  1. 一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;
  2. 一个计算每个分区的函数;
  3. RDD之间的依赖关系;
  4. 一个Partitioner，即RDD的分片函数;
  5. 一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。

RDD特点
RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD来切断血缘关系。

分区
RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据是抽象存在的，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据，如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。
在这里插入图片描述

只读
如下图所示，RDD是只读的，要想改变RDD中的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。
在这里插入图片描述

由一个RDD转换到另一个RDD，可以通过丰富的操作算子实现，不再像MapReduce那样只能写map和reduce了，如下图所示。
在这里插入图片描述

RDD的操作算子包括两类，一类叫做transformations，它是用来将RDD进行转化，构建RDD的血缘关系；另一类叫做actions，它是用来触发RDD的计算，得到RDD的相关计算结果或者将RDD保存的文件系统中。

依赖
RDDs通过操作算子进行转换，转换得到的新RDD包含了从其他RDDs衍生所必需的信息，RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。如下图所示，依赖包括两种，一种是窄依赖，RDDs之间分区是一一对应的，另一种是宽依赖，下游RDD的每个分区与上游RDD(也称之为父RDD)的每个分区都有关，是多对多的关系。
在这里插入图片描述

缓存
如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，这样就加速后期的重用。如下图所示，RDD-1经过一系列的转换后得到RDD-n并保存到hdfs，RDD-1在这一过程中会有个中间结果，如果将其缓存到内存，那么在随后的RDD-1转换到RDD-m这一过程中，就不会计算其之前的RDD-0了。
在这里插入图片描述

CheckPoint
虽然RDD的血缘关系天然地可以实现容错，当RDD的某个分区数据失败或丢失，可以通过血缘关系重建。但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。为此，RDD支持checkpoint将数据保存到持久化的存储中，这样就可以切断之前的血缘关系，因为checkpoint后的RDD不需要知道它的父RDDs了，它可以从checkpoint处拿到数据。

RDD编程

编程模型
在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。
要使用Spark，开发者需要编写一个Driver程序，它被提交到集群以调度运行Worker，如下图所示。Driver中定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的action，Worker则执行RDD分区计算任务。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

RDD的转换

RDD整体上分为Value类型和Key-Value类型

Transformations算子

Value类型

map(func)案例

  1. 作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
  2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素乘以2形成新的RDD

（1）创建

scala> var source  = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:24

  • 1
  • 2

（2）打印

scala> source.collect()
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

  • 1
  • 2

（3）将所有元素*2

scala> val mapadd = source.map(_ * 2)
mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[1] at map at <console>:25

  • 1
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（4）打印最终结果

scala> mapadd.collect()
res1: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

  • 1
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mapPartitions(func) 案例

  1. 作用：类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。
  2. 需求：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD

（1）创建一个RDD

val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24

  • 1
  • 2

（2）使每个元素*2组成新的RDD

scala> rdd.mapPartitions(x=>x.map(_*2))
res2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[3] at mapPartitions at <console>:26

  • 1
  • 2

（3）打印新的RDD

scala>  res2.collect
res3: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

  • 1
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mapPartitionsWithIndex(func) 案例

  1. 作用：类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]；
  2. 需求：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD

（1）创建一个RDD

scala>  val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD

scala> val indexRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_))))
indexRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[5] at mapPartitionsWithIndex at <console>:25

  • 1
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（3）打印新的RDD

scala>  indexRdd.collect
res4: Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (1,2), (2,3), (3,4))

  • 1
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flatMap(func) 案例

  1. 作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）
  2. 需求：创建一个元素为1-5的RDD，运用flatMap创建一个新的RDD，新的RDD为原RDD的每个元素的2倍（2，4，6，8，10）
    （1）创建
val sourceFlat = sc.parallelize(1 to 5)
sourceFlat: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[6] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（2）打印

scala> sourceFlat.collect()
res5: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

  • 1
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（3）根据原RDD创建新RDD（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）

scala> val flatMap = sourceFlat.flatMap(1 to _)
flatMap: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[7] at flatMap at <console>:25

  • 1
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（4）打印新RDD

scala>  flatMap.collect()
res6: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

  • 1
  • 2

map()和mapPartition()的区别

  1. map()：每次处理一条数据。
  2. mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。
  3. 开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

glom案例

  1. 作用：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]
  2. 需求：创建一个4个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组

（1）创建

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（2）将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印

scala>  rdd.glom().collect()
res7: Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3, 4), Array(5, 6, 7, 8), Array(9, 10, 11, 12), Array(13, 14, 15, 16))

  • 1
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groupBy(func)案例

  1. 作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。
  2. 需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。

（1）创建

scala>  val rdd = sc.parallelize(1 to 4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24

  • 1
  • 2

（2）按照元素模以2的值进行分组

scala> val group = rdd.groupBy(_%2)
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[12] at groupBy at <console>:25

  • 1
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（3）打印结果

scala> group.collect
res8: Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(2, 4)), (1,CompactBuffer(1, 3)))

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filter(func) 案例

  1. 作用：过滤。返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。
  2. 需求：创建一个RDD（由字符串组成），过滤出一个新RDD（包含”xiao”子串）

（1）创建

scala> var sourceFilter = sc.parallelize(Array("xiaoming","xiaojiang","xiaohe","dazhi"))
sourceFilter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:24

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（2）打印

scala> sourceFilter.collect()
res9: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe, dazhi)

  • 1
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（3）过滤出含” xiao”子串的形成一个新的RDD

scala>  val filter = sourceFilter.filter(_.contains("xiao"))
filter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[15] at filter at <console>:25

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  • 2

（4）打印新RDD

scala> filter.collect()
res12: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe)

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sample(withReplacement, fraction, seed) 案例

  1. 作用：以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样，seed用于指定随机数生成器种子。
  2. 需求：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样

（1）创建RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[16] at parallelize at <console>:24

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（2）打印

scala>  rdd.collect()
res13: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

  • 1
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（3）放回抽样

scala> var sample1 = rdd.sample(true,0.4,2)
sample1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[17] at sample at <console>:25

  • 1
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（4）打印放回抽样结果

scala> sample1.collect()
res14: Array[Int] = Array(7, 10)

  • 1
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（5）不放回抽样

scala> var sample2 = rdd.sample(false,0.2,3)
sample2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[18] at sample at <console>:25

  • 1
  • 2

（6）打印不放回抽样结果

scala> sample2.collect()
res15: Array[Int] = Array(10)

  • 1
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distinct([numTasks])) 案例

  1. 作用：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。默认情况下，只有8个并行任务来操作，但是可以传入一个可选的numTasks参数改变它。
  2. 需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。

（1）创建一个RDD

scala> val distinctRdd = sc.parallelize(List(1,2,1,5,2,9,6,1))
distinctRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[19] at parallelize at <console>:24

  • 1
  • 2

（2）对RDD进行去重（不指定并行度）

scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct()
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[22] at distinct at <console>:25

  • 1
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（3）打印去重后生成的新RDD

scala> unionRDD.collect()
res16: Array[Int] = Array(1, 9, 5, 6, 2)

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（4）对RDD（指定并行度为2）

scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct(2)
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[25] at distinct at <console>:25

  • 1
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（5）打印去重后生成的新RDD

scala> unionRDD.collect()
res17: Array[Int] = Array(6, 2, 1, 9, 5)

  • 1
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coalesce(numPartitions) 案例

  1. 作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。
  2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[29] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（2）查看RDD的分区数

scala> rdd.partitions.size
res20: Int = 4

  • 1
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（3）对RDD重新分区

scala> val coalesceRDD = rdd.coalesce(3)
coalesceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[30] at coalesce at <console>:25

  • 1
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（4）查看新RDD的分区数

scala> coalesceRDD.partitions.size
res21: Int = 3

  • 1
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repartition(numPartitions) 案例

  1. 作用：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。
  2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[31] at parallelize at <console>:24

  • 1
  • 2

（2）查看RDD的分区数

scala> rdd.partitions.size
res22: Int = 4

  • 1
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（3）对RDD重新分区

scala> val rerdd = rdd.repartition(2)
rerdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[35] at repartition at <console>:25

  • 1
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（4）查看新RDD的分区数

scala> rerdd.partitions.size
res23: Int = 2

  • 1
  • 2

coalesce和repartition的区别

  1. coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。
  2. repartition实际上是调用的coalesce，默认是进行shuffle的。源码如下：
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
  coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}

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sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例

  1. 作用；使用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序，默认为正序。
  2. 需求：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(2,1,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[36] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（2）按照自身大小排序

scala> rdd.sortBy(x => x).collect()
res24: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)

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（3）按照与3余数的大小排序

scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect()
res25: Array[Int] = Array(3, 1, 4, 2)

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  • 2

pipe(command, [envVars]) 案例

  1. 作用：管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD。
    注意：脚本需要放在Worker节点可以访问到的位置
  2. 需求：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。

（1）在/opt/module/Spark/job编写一个脚本
Shell脚本

[root@node01 job]# vi pipe.sh
#!/bin/sh
echo "AA"
while read LINE; do
   echo ">>>"${LINE}
done

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赋予权限

[root@node01 job]# chmod a+x pipe.sh

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（2）创建一个只有一个分区的RDD

scala>  val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),1)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[47] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（3）将脚本作用该RDD并打印

scala>  rdd.pipe("/opt/module/Spark/job/pipe.sh").collect()
res27: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, >>>how, >>>are, >>>you)

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（4）创建一个有两个分区的RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[50] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（5）将脚本作用该RDD并打印

scala>  rdd.pipe("/opt/module/Spark/job/pipe.sh").collect()
res28: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, AA, >>>how, >>>are, >>>you)

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双Value类型交互

union(otherDataset) 案例

  1. 作用：对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
  2. 需求：创建两个RDD，求并集

（1）创建第一个RDD

scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（2）创建第二个RDD

scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24

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  • 2

（3）计算两个RDD的并集

scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[2] at union at <console>:27

  • 1
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（4）打印并集结果

scala> rdd3.collect()
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

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subtract (otherDataset) 案例

  1. 作用：计算差的一种函数，去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来
  2. 需求：创建两个RDD，求第一个RDD与第二个RDD的差集

（1）创建第一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(3 to 8)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24

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（2）创建第二个RDD

scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（3）计算第一个RDD与第二个RDD的差集并打印

scala>  rdd.subtract(rdd1).collect()
res1: Array[Int] = Array(8, 6, 7)

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intersection(otherDataset) 案例

  1. 作用：对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
  2. 需求：创建两个RDD，求两个RDD的交集

（1）创建第一个RDD

scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 7)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[9] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（2）创建第二个RDD

scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24

  • 1
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（3）计算两个RDD的交集

scala>  val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[16] at intersection at <console>:27

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（4）打印计算结果

scala> rdd3.collect()
res2: Array[Int] = Array(5, 6, 7)

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cartesian(otherDataset) 案例

  1. 作用：笛卡尔积 （尽量避免使用）
  2. 需求：创建两个RDD，计算两个RDD的笛卡尔积

（1）创建第一个RDD

scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[17] at parallelize at <console>:24

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（2）创建第二个RDD

scala> val rdd2 = sc.parallelize(2 to 5)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[18] at parallelize at <console>:24

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（3）计算两个RDD的笛卡尔积并打印

scala> rdd1.cartesian(rdd2).collect()
res3: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (2,2), (2,3), (2,4), (2,5), (3,2), (3,3), (3,4), (3,5))

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zip(otherDataset)案例

  1. 作用：将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,这里默认两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。
  2. 需求：创建两个RDD，并将两个RDD组合到一起形成一个(k,v)RDD

（1）创建第一个RDD

scala>  val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at parallelize at <console>:24

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（2）创建第二个RDD（与1分区数相同）

scala> val rdd2 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),3)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:24

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（3）第一个RDD组合第二个RDD并打印

scala> rdd1.zip(rdd2).collect
res4: Array[(Int, String)] = Array((1,a), (2,b), (3,c))

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（4）第二个RDD组合第一个RDD并打印

scala> rdd2.zip(rdd1).collect
res5: Array[(String, Int)] = Array((a,1), (b,2), (c,3))

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（5）创建第三个RDD（与1,2分区数不同）

scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:24

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（6）第一个RDD组合第三个RDD并打印

scala> rdd1.zip(rdd3).collect
java.lang.IllegalArgumentException: Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(3, 2)
  at org.apache.spark.rdd.ZippedPartitionsBaseRDD.getPartitions(ZippedPartitionsRDD.scala:58)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$partitions$2(RDD.scala:276)
  at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:272)
  at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2181)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$collect$1(RDD.scala:1004)
  at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
  at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:388)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:1003)
  ... 47 elided

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Key-Value类型

partitionBy案例

  1. 作用：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区， 否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。
  2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"),(4,"ddd")),4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[26] at parallelize at <console>:24

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（2）查看RDD的分区数

scala> rdd.partitions.size
res7: Int = 4

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（3）对RDD重新分区

scala>  var rdd2 = rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ShuffledRDD[27] at partitionBy at <console>:25

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（4）查看新RDD的分区数

scala>  rdd2.partitions.size
res8: Int = 2

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groupByKey案例

  1. 作用：groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。
  2. 需求：创建一个pairRDD，将相同key对应值聚合到一个sequence中，并计算相同key对应值的相加结果。

（1）创建一个pairRDD

scala> val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")
words: Array[String] = Array(one, two, two, three, three, three)

scala> val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))
wordPairsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[29] at map at <console>:26

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（2）将相同key对应值聚合到一个sequence中

scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey()
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[30] at groupByKey at <console>:25

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（3）打印结果

scala> group.collect()
res9: Array[(String, Iterable[Int])] = Array((two,CompactBuffer(1, 1)), (one,CompactBuffer(1)), (three,CompactBuffer(1, 1, 1)))

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（4）计算相同key对应值的相加结果

scala> group.map(t => (t._1, t._2.sum))
res10: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[31] at map at <console>:26

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（5）打印结果

scala>  res10.collect()
res11: Array[(String, Int)] = Array((two,2), (one,1), (three,3))

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reduceByKey(func, [numTasks]) 案例

  1. 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。
  2. 需求：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

（1）创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(("female",1),("male",5),("female",5),("male",2)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[32] at parallelize at <console>:24

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（2）计算相同key对应值的相加结果

scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y)
reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[33] at reduceByKey at <console>:25

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（3）打印结果

scala> reduce.collect()
res12: Array[(String, Int)] = Array((female,6), (male,7))

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reduceByKey和groupByKey的区别

  1. reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v].
  2. groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。
  3. 开发指导：reduceByKey比groupByKey速度更快，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。

aggregateByKey案例
参数：(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U)

  1. 作用：在kv对的RDD中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。
  2. 参数描述：
    （1）zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值；
    （2）seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；
    （3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果。
  3. 需求：创建一个pairRDD，取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加
  4. 需求分析
    在这里插入图片描述

（1）创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(("a",3),("a",2),("c",4),("b",3),("c",6),("c",8)),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[34] at parallelize at <console>:24

scala> rdd.glom.collect()
res15: Array[Array[(String, Int)]] = Array(Array((a,3), (a,2), (c,4)), Array((b,3), (c,6), (c,8)))

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（2）取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加

scala> val agg = rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[35] at aggregateByKey at <console>:25

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（3）打印结果

scala>  agg.collect()
res13: Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,3), (c,12))

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foldByKey案例
参数：(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

  1. 作用：aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同
  2. 需求：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果
    （1）创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[38] at parallelize at <console>:24

scala> rdd.glom.collect()
res16: Array[Array[(Int, Int)]] = Array(Array((1,3), (1,2)), Array((1,4), (2,3)), Array((3,6), (3,8)))

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（2）计算相同key对应值的相加结果

scala> val agg = rdd.foldByKey(0)(_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[40] at foldByKey at <console>:25

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（3）打印结果

scala> agg.collect()
res17: Array[(Int, Int)] = Array((3,14), (1,9), (2,3))

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combineByKey[C] 案例
参数：(createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C)

  1. 作用：对相同K，把V合并成一个集合。
  2. 参数描述：
    （1）createCombiner: combineByKey() 会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值
    （2）mergeValue: 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()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并
    （3）mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的， 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. 需求：创建一个pairRDD，根据key计算每种key的均值。（先计算每个key出现的次数以及可以对应值的总和，再相除得到结果）
  4. 需求分析：

在这里插入图片描述

图2- combineByKey案例分析
（1）创建一个pairRDD

scala> val input = sc.parallelize(Array(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), ("a", 95), ("b", 98)),2)
input: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

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（2）将相同key对应的值相加，同时记录该key出现的次数，放入一个二元组

scala> val combine = input.combineByKey((_,1),(acc:(Int,Int),v)=>(acc._1+v,acc._2+1),(acc1:(Int,Int),acc2:(Int,Int))=>(acc1._1+acc2._1,acc1._2+acc2._2))
combine: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Int, Int))] = ShuffledRDD[1] at combineByKey at <console>:25

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（3）打印合并后的结果

scala> combine.collect
res0: Array[(String, (Int, Int))] = Array((b,(286,3)), (a,(274,3)))

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（4）计算平均值

scala> val result = combine.map{case (key,value) => (key,value._1/value._2.toDouble)}
result: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Double)] = MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:25

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（5）打印结果

scala> result.collect()
res1: Array[(String, Double)] = Array((b,95.33333333333333), (a,91.33333333333333))

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sortByKey([ascending], [numTasks]) 案例

  1. 作用：在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD
  2. 需求：创建一个pairRDD，按照key的正序和倒序进行排序

（1）创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((3,"aa"),(6,"cc"),(2,"bb"),(1,"dd")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24

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（2）按照key的正序

scala>  rdd.sortByKey(true).collect()
res2: Array[(Int, String)] = Array((1,dd), (2,bb), (3,aa), (6,cc))

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（3）按照key的倒序

scala>  rdd.sortByKey(false).collect()
res3: Array[(Int, String)] = Array((6,cc), (3,aa), (2,bb), (1,dd))

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mapValues案例

  1. 针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作
  2. 需求：创建一个pairRDD，并将value添加字符串"|||"

（1）创建一个pairRDD

scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,"a"),(1,"d"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24

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（2）对value添加字符串"|||"

scala>  rdd3.mapValues(_+"|||").collect()
res4: Array[(Int, String)] = Array((1,a|||), (1,d|||), (2,b|||), (3,c|||))

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join(otherDataset, [numTasks]) 案例

  1. 作用：在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD
  2. 需求：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个元组。

（1）创建第一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:24

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（2）创建第二个pairRDD

scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:24

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（3）join操作并打印结果

scala>  rdd.join(rdd1).collect()
res5: Array[(Int, (String, Int))] = Array((1,(a,4)), (2,(b,5)), (3,(c,6)))

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cogroup(otherDataset, [numTasks]) 案例

  1. 作用：在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的RDD
  2. 需求：创建两个pairRDD，key相对应，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

（1）创建第一个pairRDD

scala>  val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[29] at parallelize at <console>:24

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（2）创建第二个pairRDD

scala>  val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[30] at parallelize at <console>:24

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（3）cogroup两个RDD并打印结果

scala> rdd.cogroup(rdd1).collect()
res10: Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(c),CompactBuffer(6))))

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  1. 需求：创建两个pairRDD，key不对应，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

（1）创建第一个pairRDD

scala>  val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[29] at parallelize at <console>:24

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（2）创建第二个pairRDD

scala>  val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(4,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[30] at parallelize at <console>:24

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（3）cogroup两个RDD并打印结果
第一种情况

scala> rdd.cogroup(rdd1).collect()
res11: Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((4,(CompactBuffer(),CompactBuffer(6))), (1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(c),CompactBuffer())))

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第二种情况

scala> rdd1.cogroup(rdd).collect()
res12: Array[(Int, (Iterable[Int], Iterable[String]))] = Array((4,(CompactBuffer(6),CompactBuffer())), (1,(CompactBuffer(4),CompactBuffer(a))), (2,(CompactBuffer(5),CompactBuffer(b))), (3,(CompactBuffer(),CompactBuffer(c))))

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案例实操

package cn.zut.bigdata

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object MyPractice {

  /**
   * 数据结构：时间戳，省份，城市，用户，广告，中间字段使用空格分割
   *
   * 数据格式如下
   * 1516609143867 6 7 64 16
   * 1516609143869 9 4 75 18
   * 1516609143869 1 7 87 12
   *
   * 需求：统计出每一个省份广告被点击次数的TOP3
   *
   * @param args
   */

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 初始化spark配置信息并建立与spark的连接
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyPractice")
    val sc = new SparkContext(conf)
     //在项目的根目录下创建文件夹input
    // 读取数据生成RDD：TS，Province，City，User，AD
    val line = sc.textFile("input/agent.log")
    // 按照最小粒度聚合：（（Province，AD），1）
    val provinceAdToOne = line.map(x => {
      val fields: Array[String] = x.split(" ")
      ((fields(1), fields(4)), 1)
    })
    // 计算每个省份中广告被点击的总数：（（Province，AD），sum）
    val provinceAdToSum = provinceAdToOne.reduceByKey(_+_)
    // 将省份作为key，广告加点击数为value：（Province，（AD，sum））
    val provinceToAdSum  = provinceAdToSum.map(x => (x._1._1,(x._1._2,x._2)))
    // 将同一个省份的所有的、广告进行聚合(Province,List((AD1,sum1),(AD2,sum2)...))
    val provinceGroup = provinceToAdSum.groupByKey()
    // 对同一个省份所有广告的集合进行排序并取前3条，排序规则为广告点击总数
    val provinceAdTop3 = provinceGroup.mapValues(x => {
      x.toList.sortWith((x,y) => x._2 > y._2).take(3)
    })
    // 将数据拉取到Driver端并打印
    provinceAdTop3.collect().foreach(println)

  }

}

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.zut.bigdata</groupId>
    <artifactId>SparkP</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.3.4</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.scala-lang/scala-library -->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>

    </dependencies>
</project>

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声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/神奇cpp/article/detail/736435
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