spark RDD 常见操作

fold 操作 区别 与 co

1.mapValus
2.flatMapValues
3.comineByKey
4.foldByKey
5.reduceByKey
6.groupByKey
7.sortByKey
8.cogroup
9.join
10.LeftOutJoin
11.RightOutJoin

1.map(func)
2.flatMap(func)
3.mapPartitions(func)
4.mapPartitionsWithIndex(func)
5.simple(withReplacement,fraction,seed)
6.union(ortherDataset)
7.intersection(otherDataset)
8.distinct([numTasks])
9.cartesian(otherDataset)
10.coalesce(numPartitions，shuffle)
11.repartition(numPartition)
12.glom()
13.randomSplit(weight:Array[Double],seed)

　　

RDD简介
      在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。
      （1）RDD的特点
      1）创建：只能通过转换 ( transformation ，如map/filter/groupBy/join 等，区别于动作 action) 从两种数据源中创建 RDD 1 ）稳定存储中的数据； 2 ）其他 RDD。
      2）只读：状态不可变，不能修改。
      3）分区：支持使 RDD 中的元素根据那个 key 来分区 ( partitioning ) ，保存到多个结点上。还原时只会重新计算丢失分区的数据，而不会影响整个系统。
      4）路径：在 RDD 中叫世族或血统 ( lineage ) ，即 RDD 有充足的信息关于它是如何从其他 RDD 产生而来的。
      5）持久化：支持将会被重用的 RDD 缓存 ( 如 in-memory 或溢出到磁盘 )。
      6）延迟计算： Spark 也会延迟计算 RDD ，使其能够将转换管道化 (pipeline transformation)。
      7）操作：丰富的转换（transformation）和动作 ( action ) ， count/reduce/collect/save 等。
      执行了多少次transformation操作，RDD都不会真正执行运算（记录lineage），只有当action操作被执行时，运算才会触发。
      （2）RDD的好处
      1）RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存(DSM)可以更高效实现容错，对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的Checkpoint。
      2）RDD的不变性，可以实现类Hadoop MapReduce的推测式执行。
      3）RDD的数据分区特性，可以通过数据的本地性来提高性能，这不Hadoop MapReduce是一样的。
      4）RDD都是可序列化的，在内存不足时可自动降级为磁盘存储，把RDD存储于磁盘上，这时性能会有大的下降但不会差于现在的MapReduce。
      5）批量操作：任务能够根据数据本地性 (data locality) 被分配，从而提高性能。
      （3）RDD的内部属性
      通过RDD的内部属性，用户可以获取相应的元数据信息。通过这些信息可以支持更复杂的算法或优化。
      1）分区列表：通过分区列表可以找到一个RDD中包含的所有分区及其所在地址。
      2）计算每个分片的函数：通过函数可以对每个数据块进行RDD需要进行的用户自定义函数运算。
      3）对父RDD的依赖列表，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。
      4）可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的Paritioner接口，控制key分到哪个reduce。
      5）可选：每一个分片的优先计算位置（preferred locations），比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置。(存储的是一个表，可以将处理的分区“本地化”)
[java] view plain copy
//只计算一次
protected def getPartitions: Array[Partition]
//对一个分片进行计算，得出一个可遍历的结果
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
//只计算一次，计算RDD对父RDD的依赖
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps
//可选的，分区的方法，针对第4点，类似于mapreduce当中的Paritioner接口，控制key分到哪个reduce
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None
//可选的，指定优先位置，输入参数是split分片，输出结果是一组优先的节点位置
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil
      （4）RDD的存储与分区
      1）用户可以选择不同的存储级别存储RDD以便重用。
      2）当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会spill到disk。
      3）RDD在需要进行分区把数据分布于集群中时会根据每条记录Key进行分区（如Hash 分区），以此保证两个数据集在Join时能高效。
      RDD根据useDisk、useMemory、useOffHeap、deserialized、replication参数的组合定义了以下存储级别：
[java] view plain copy
//存储等级定义：
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)
      （5）RDD的容错机制
      RDD的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种：数据检查点和记录更新，RDD采用记录更新的方式：记录所有更新点的成本很高。所以，RDD只支持粗颗粒变换，即只记录单个块（分区）上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列（血统 lineage）存储下来；变换序列指，每个RDD都包含了它是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。因此RDD的容错机制又称“血统”容错。 要实现这种“血统”容错机制，最大的难题就是如何表达父RDD和子RDD之间的依赖关系。实际上依赖关系可以分两种，窄依赖和宽依赖。窄依赖：子RDD中的每个数据块只依赖于父RDD中对应的有限个固定的数据块；宽依赖：子RDD中的一个数据块可以依赖于父RDD中的所有数据块。例如：map变换，子RDD中的数据块只依赖于父RDD中对应的一个数据块；groupByKey变换，子RDD中的数据块会依赖于多块父RDD中的数据块，因为一个key可能分布于父RDD的任何一个数据块中， 将依赖关系分类的两个特性：第一，窄依赖可以在某个计算节点上直接通过计算父RDD的某块数据计算得到子RDD对应的某块数据；宽依赖则要等到父RDD所有数据都计算完成之后，并且父RDD的计算结果进行hash并传到对应节点上之后才能计算子RDD。第二，数据丢失时，对于窄依赖只需要重新计算丢失的那一块数据来恢复；对于宽依赖则要将祖先RDD中的所有数据块全部重新计算来恢复。所以在“血统”链特别是有宽依赖的时候，需要在适当的时机设置数据检查点。也是这两个特性要求对于不同依赖关系要采取不同的任务调度机制和容错恢复机制。
      （6）Spark计算工作流
      图1-5中描述了Spark的输入、运行转换、输出。在运行转换中通过算子对RDD进行转换。算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。
      ·输入：在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（例如，HDFS、Scala集合或数据）输入到Spark，数据就进入了Spark运行时数据空间，会转化为Spark中的数据块，通过BlockManager进行管理。
      ·运行：在Spark数据输入形成RDD后，便可以通过变换算子fliter等，对数据操作并将RDD转化为新的RDD，通过行动（Action）算子，触发Spark提交作业。如果数据需要复用，可以通过Cache算子，将数据缓存到内存。
      ·输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile输出到HDFS）或Scala数据或集合中（collect输出到Scala集合，count返回Scala Int型数据）。

      Spark的核心数据模型是RDD，但RDD是个抽象类，具体由各子类实现，如MappedRDD、ShuffledRDD等子类。Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类。

RDD编程模型
      来看一段代码：textFile算子从HDFS读取日志文件，返回“file”（RDD）；filter算子筛出带“ERROR”的行，赋给 “errors”（新RDD）；cache算子把它缓存下来以备未来使用；count算子返回“errors”的行数。RDD看起来与Scala集合类型 没有太大差别，但它们的数据和运行模型大相迥异。

      上图给出了RDD数据模型，并将上例中用到的四个算子映射到四种算子类型。Spark程序工作在两个空间中：Spark RDD空间和Scala原生数据空间。在原生数据空间里，数据表现为标量（scalar，即Scala基本类型，用橘色小方块表示）、集合类型（蓝色虚线 框）和持久存储（红色圆柱）。
      下图描述了Spark运行过程中通过算子对RDD进行转换， 算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。

图1 两个空间的切换，四类不同的RDD算子
      输入算子（橘色箭头）将Scala集合类型或存储中的数据吸入RDD空间，转为RDD（蓝色实线框）。输入算子的输入大致有两类：一类针对 Scala集合类型，如parallelize；另一类针对存储数据，如上例中的textFile。输入算子的输出就是Spark空间的RDD。
      因为函数语义，RDD经过变换（transformation）算子（蓝色箭头）生成新的RDD。变换算子的输入和输出都是RDD。RDD会被划分 成很多的分区 （partition）分布到集群的多个节点中，图1用蓝色小方块代表分区。注意，分区是个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或存 储。这是很重要的优化，以防止函数式不变性导致的内存需求无限扩张。有些RDD是计算的中间结果，其分区并不一定有相应的内存或存储与之对应，如果需要 （如以备未来使用），可以调用缓存算子（例子中的cache算子，灰色箭头表示）将分区物化（materialize）存下来（灰色方块）。
      一部分变换算子视RDD的元素为简单元素，分为如下几类：
输入输出一对一（element-wise）的算子，且结果RDD的分区结构不变，主要是map、flatMap（map后展平为一维RDD）；
输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如union（两个RDD合为一个）、coalesce（分区减少）；
从输入中选择部分元素的算子，如filter、distinct（去除冗余元素）、subtract（本RDD有、它RDD无的元素留下来）和sample（采样）。
      另一部分变换算子针对Key-Value集合，又分为：
对单个RDD做element-wise运算，如mapValues（保持源RDD的分区方式，这与map不同）；
对单个RDD重排，如sort、partitionBy（实现一致性的分区划分，这个对数据本地性优化很重要，后面会讲）；
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、cogroup。
      后三类操作都涉及重排，称为shuffle类操作。
     从RDD到RDD的变换算子序列，一直在RDD空间发生。这里很重要的设计是lazy evaluation：计算并不实际发生，只是不断地记录到元数据。元数据的结构是DAG（有向无环图），其中每一个“顶点”是RDD（包括生产该RDD 的算子），从父RDD到子RDD有“边”，表示RDD间的依赖性。Spark给元数据DAG取了个很酷的名字，Lineage（世系）。这个 Lineage也是前面容错设计中所说的日志更新。
      Lineage一直增长，直到遇上行动（action）算子（图1中的绿色箭头），这时 就要evaluate了，把刚才累积的所有算子一次性执行。行动算子的输入是RDD（以及该RDD在Lineage上依赖的所有RDD），输出是执行后生 成的原生数据，可能是Scala标量、集合类型的数据或存储。当一个算子的输出是上述类型时，该算子必然是行动算子，其效果则是从RDD空间返回原生数据空间。

RDD运行逻辑
      如图所示，在Spark应用中，整个执行流程在逻辑上运算之间会形成有向无环图。Action算子触发之后会将所有累积的算子形成一个有向无环图，然后由调度器调度该图上的任务进行运算。Spark的调度方式与MapReduce有所不同。Spark根据RDD之间不同的依赖关系切分形成不同的阶段（Stage），一个阶段包含一系列函数进行流水线执行。图中的A、B、C、D、E、F、G，分别代表不同的RDD，RDD内的一个方框代表一个数据块。数据从HDFS输入Spark，形成RDD A和RDD C，RDD C上执行map操作，转换为RDD D，RDD B和RDD F进行join操作转换为G，而在B到G的过程中又会进行Shuffle。最后RDD G通过函数saveAsSequenceFile输出保存到HDFS中。

RDD依赖关系
      RDD的依赖关系如下图所示：

      窄依赖 (narrowdependencies) 和宽依赖 (widedependencies) 。窄依赖是指 父 RDD 的每个分区都只被子 RDD 的一个分区所使用，例如map、filter。相应的，那么宽依赖就是指父 RDD 的分区被多个子 RDD 的分区所依赖，例如groupByKey、reduceByKey等操作。如果父RDD的一个Partition被一个子RDD的Partition所使用就是窄依赖，否则的话就是宽依赖。
      这种划分有两个用处。首先，窄依赖支持在一个结点上管道化执行。例如基于一对一的关系，可以在 filter 之后执行 map 。其次，窄依赖支持更高效的故障还原。因为对于窄依赖，只有丢失的父 RDD 的分区需要重新计算。而对于宽依赖，一个结点的故障可能导致来自所有父 RDD 的分区丢失，因此就需要完全重新执行。因此对于宽依赖，Spark 会在持有各个父分区的结点上，将中间数据持久化来简化故障还原，就像 MapReduce 会持久化 map 的输出一样。
      特别说明：对于join操作有两种情况，如果join操作的使用每个partition仅仅和已知的Partition进行join，此时的join操作就是窄依赖；其他情况的join操作就是宽依赖；因为是确定的Partition数量的依赖关系，所以就是窄依赖，得出一个推论，窄依赖不仅包含一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖（也就是说对父RDD的依赖的Partition的数量不会随着RDD数据规模的改变而改变）

      如何划分Stage如下图所示：

      Stage划分的依据就是宽依赖，什么时候产生宽依赖呢？例如reduceByKey，groupByKey等Action。
      1.从后往前推理，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的RDD加入到Stage中；
      2.每个Stage里面的Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition数量决定的；
      3.最后一个Stage里面的任务的类型是ResultTask，前面所有其他Stage里面的任务类型都是ShuffleMapTask；
      4.代表当前Stage的算子一定是该Stage的最后一个计算步骤；

      补充：Hadoop中的MapReduce操作中的Mapper和Reducer在Spark中基本等量算子是：map、reduceByKey；在一个Stage内部，首先是算子合并，也就是所谓的函数式编程的执行的时候最终进行函数的展开从而把一个Stage内部的多个算子合并成为一个大算子（其内部包含了当前Stage中所有算子对数据的计算逻辑）；其次是由于Transformation操作的Lazy特性！！在具体算子交给集群的Executor计算之前，首先会通过Spark Framework（DAGScheduler）进行算子的优化。

RDD如何操作
      （1）RDD的创建方式
      1）从Hadoop文件系统（或与Hadoop兼容的其他持久化存储系统，如Hive、Cassandra、HBase）输入（例如HDFS）创建。
      2）从父RDD转换得到新RDD。
      3）通过parallelize或makeRDD将单机数据创建为分布式RDD。
      （2）RDD的两种操作算子
      对于RDD可以有两种操作算子：转换（Transformation）与行动（Action）。
      1）转换（Transformation）：Transformation操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发运算。
      2）行动（Action）：Action算子会触发Spark提交作业（Job），并将数据输出Spark系统。
     1.Transformation具体内容：

     2.Action具体内容：

总结
      相比MapReduce，Spark提供了更加优化和复杂的执行流。读者还可以深入了解Spark的运行机制与Spark算子，这样能更加直观地了解API的使用。Spark提供了更加丰富的函数式算子，这样就为Spark上层组件的开发奠定了坚实的基础。后续文章将详细介绍Spark算子源代码及示例。

　　

最近在阅读源码，发现这篇博客内容非常好，有助于快速理解代码。

1、什么是RDD？
上一章讲了Spark提交作业的过程，这一章我们要讲RDD。简单的讲，RDD就是Spark的input，知道input是啥吧，就是输入的数据。
RDD的全名是Resilient Distributed Dataset，意思是容错的分布式数据集，每一个RDD都会有5个特征：
1、有一个分片列表。就是能被切分，和hadoop一样的，能够切分的数据才能并行计算。
2、有一个函数计算每一个分片，这里指的是下面会提到的compute函数。
3、对其他的RDD的依赖列表，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。
4、可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的Paritioner接口，控制key分到哪个reduce。
5、可选：每一个分片的优先计算位置（preferred locations），比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置。
 对应着上面这几点，我们在RDD里面能找到这4个方法和1个属性，别着急，下面我们会慢慢展开说这5个东东。

  //只计算一次
  protected def getPartitions: Array[Partition]
  //对一个分片进行计算，得出一个可遍历的结果
  def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
  //只计算一次，计算RDD对父RDD的依赖
  protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps
  //可选的，分区的方法，针对第4点，类似于mapreduce当中的Paritioner接口，控制key分到哪个reduce
  @transient val partitioner: Option[Partitioner] = None
  //可选的，指定优先位置，输入参数是split分片，输出结果是一组优先的节点位置
  protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil

2、多种RDD之间的转换
下面用一个实例讲解一下吧，就拿我们常用的一段代码来讲吧，然后会把我们常用的RDD都会讲到。
    val hdfsFile = sc.textFile(args(1))
    val flatMapRdd = hdfsFile.flatMap(s => s.split(" "))
    val filterRdd = flatMapRdd.filter(_.length == 2)
    val mapRdd = filterRdd.map(word => (word, 1))
    val reduce = mapRdd.reduceByKey(_ + _)
这里涉及到很多个RDD，textFile是一个HadoopRDD经过map后的MappredRDD，经过flatMap是一个FlatMappedRDD，经过filter方法之后生成了一个FilteredRDD，经过map函数之后，变成一个MappedRDD，通过隐式转换成 PairRDD，最后经过reduceByKey。
我们首先看textFile的这个方法，进入SparkContext这个方法，找到它。
def textFile(path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = {
    hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], minPartitions).map(pair => pair._2.toString)
}
看它的输入参数，path，TextInputFormat，LongWritable，Text，同志们联想到什么？写过mapreduce的童鞋都应该知道哈。
1、hdfs的地址
2、InputFormat的类型
3、Mapper的第一个类型
4、Mapper的第二类型
这就不难理解为什么立马就对hadoopFile后面加了一个map方法，取pair的第二个参数了，最后在shell里面我们看到它是一个MappredRDD了。
那么现在如果大家要用的不是textFile，而是一个别的hadoop文件类型，大家会不会使用hadoopFile来得到自己要得到的类型呢，不要告诉我不会哈，不会的赶紧回去复习mapreduce。
言归正传，默认的defaultMinPartitions的2太小了，我们用的时候还是设置大一点吧。
2.1 HadoopRDD
我们继续追杀下去，看看hadoopFile方法，里面我们看到它做了3个操作。
1、把hadoop的配置文件保存到广播变量里。
2、设置路径的方法
3、new了一个HadoopRDD返回
好，我们接下去看看HadoopRDD这个类吧，我们重点看看它的getPartitions、compute、getPreferredLocations。
先看getPartitions，它的核心代码如下：
    val inputSplits = inputFormat.getSplits(jobConf, minPartitions)
    val array = new Array[Partition](inputSplits.size)
    for (i <- 0 until inputSplits.size) {
      array(i) = new HadoopPartition(id, i, inputSplits(i))
    }

它调用的是inputFormat自带的getSplits方法来计算分片，然后把分片HadoopPartition包装到到array里面返回。
这里顺便顺带提一下，因为1.0又出来一个NewHadoopRDD，它使用的是mapreduce新api的inputformat，getSplits就不要有minPartitions了，别的逻辑都是一样的，只是使用的类有点区别。
我们接下来看compute方法，它的输入值是一个Partition，返回是一个Iterator[(K, V)]类型的数据，这里面我们只需要关注2点即可。
1、把Partition转成HadoopPartition，然后通过InputSplit创建一个RecordReader
2、重写Iterator的getNext方法，通过创建的reader调用next方法读取下一个值。

      // 转换成HadoopPartition
      val split = theSplit.asInstanceOf[HadoopPartition]
      logInfo("Input split: " + split.inputSplit)
      var reader: RecordReader[K, V] = null
      val jobConf = getJobConf()
      val inputFormat = getInputFormat(jobConf)
        context.stageId, theSplit.index, context.attemptId.toInt, jobConf)
      // 通过Inputform的getRecordReader来创建这个InputSpit的Reader
      reader = inputFormat.getRecordReader(split.inputSplit.value, jobConf, Reporter.NULL)

      // 调用Reader的next方法
      val key: K = reader.createKey()
      val value: V = reader.createValue()
      override def getNext() = {
        try {
          finished = !reader.next(key, value)
        } catch {
          case eof: EOFException =>
            finished = true
        }
        (key, value)
      }

从这里我们可以看得出来compute方法是通过分片来获得Iterator接口，以遍历分片的数据。
getPreferredLocations方法就更简单了，直接调用InputSplit的getLocations方法获得所在的位置。
2.2 依赖
下面我们看RDD里面的map方法
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = new MappedRDD(this, sc.clean(f))
直接new了一个MappedRDD，还把匿名函数f处理了再传进去，我们继续追杀到MappedRDD。

private[spark]
class MappedRDD[U: ClassTag, T: ClassTag](prev: RDD[T], f: T => U)
  extends RDD[U](prev) {
  override def getPartitions: Array[Partition] = firstParent[T].partitions
  override def compute(split: Partition, context: TaskContext) =
    firstParent[T].iterator(split, context).map(f)
}

MappedRDD把getPartitions和compute给重写了，而且都用到了firstParent[T]，这个firstParent是何须人也？我们可以先点击进入RDD[U](prev)这个构造函数里面去。
def this(@transient oneParent: RDD[_]) = this(oneParent.context , List(new OneToOneDependency(oneParent)))
就这样你会发现它把RDD复制给了deps，HadoopRDD成了MappedRDD的父依赖了，这个OneToOneDependency是一个窄依赖，子RDD直接依赖于父RDD，继续看firstParent。
protected[spark] def firstParent[U: ClassTag] = {
  dependencies.head.rdd.asInstanceOf[RDD[U]]
}
由此我们可以得出两个结论：
1、getPartitions直接沿用了父RDD的分片信息
2、compute函数是在父RDD遍历每一行数据时套一个匿名函数f进行处理
好吧，现在我们可以理解compute函数真正是在干嘛的了
它的两个显著作用：
1、在没有依赖的条件下，根据分片的信息生成遍历数据的Iterable接口
2、在有前置依赖的条件下，在父RDD的Iterable接口上给遍历每个元素的时候再套上一个方法
我们看看点击进入map(f)的方法进去看一下
  def map[B](f: A => B): Iterator[B] = new AbstractIterator[B] {
    def hasNext = self.hasNext
    def next() = f(self.next())
  }
看黄色的位置，看它的next函数，不得不说，写得真的很妙！
我们接着看RDD的flatMap方法，你会发现它和map函数几乎没什么区别，只是RDD变成了FlatMappedRDD，但是flatMap和map的效果还是差别挺大的。
比如((1,2),(3,4)), 如果是调用了flatMap函数，我们访问到的就是(1,2,3,4)4个元素；如果是map的话，我们访问到的就是(1,2),(3,4)两个元素。
有兴趣的可以去看看FlatMappedRDD和FilteredRDD这里就不讲了，和MappedRDD类似。
2.3 reduceByKey
前面的RDD转换都简单，可是到了reduceByKey可就不简单了哦，因为这里有一个同相同key的内容聚合的一个过程，所以它是最复杂的那一类。
那reduceByKey这个方法在哪里呢，它在PairRDDFunctions里面，这是个隐式转换，所以比较隐蔽哦，你在RDD里面是找不到的。
  def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = {
    combineByKey[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)
  }
它调用的是combineByKey方法，过程过程蛮复杂的，折叠起来，喜欢看的人看看吧。

def combineByKey[C](createCombiner: V => C,
      mergeValue: (C, V) => C,
      mergeCombiners: (C, C) => C,
      partitioner: Partitioner,
      mapSideCombine: Boolean = true,
      serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)] = {

    val aggregator = new Aggregator[K, V, C](createCombiner, mergeValue, mergeCombiners)
    if (self.partitioner == Some(partitioner)) {
      // 一般的RDD的partitioner是None，这个条件不成立，即使成立只需要对这个数据做一次按key合并value的操作即可
      self.mapPartitionsWithContext((context, iter) => {
        new InterruptibleIterator(context, aggregator.combineValuesByKey(iter, context))
      }, preservesPartitioning = true)
    } else if (mapSideCombine) {
      // 默认是走的这个方法，需要map端的combinber.
      val combined = self.mapPartitionsWithContext((context, iter) => {
        aggregator.combineValuesByKey(iter, context)
      }, preservesPartitioning = true)
      val partitioned = new ShuffledRDD[K, C, (K, C)](combined, partitioner)
        .setSerializer(serializer)
      partitioned.mapPartitionsWithContext((context, iter) => {
        new InterruptibleIterator(context, aggregator.combineCombinersByKey(iter, context))
      }, preservesPartitioning = true)
    } else {
      // 不需要map端的combine，直接就来shuffle
      val values = new ShuffledRDD[K, V, (K, V)](self, partitioner).setSerializer(serializer)
      values.mapPartitionsWithContext((context, iter) => {
        new InterruptibleIterator(context, aggregator.combineValuesByKey(iter, context))
      }, preservesPartitioning = true)
    }
  }

按照一个比较标准的流程来看的话，应该是走的中间的这条路径，它干了三件事：
1、给每个分片的数据在外面套一个combineValuesByKey方法的MapPartitionsRDD。
2、用MapPartitionsRDD来new了一个ShuffledRDD出来。
3、对ShuffledRDD做一次combineCombinersByKey。
下面我们先看MapPartitionsRDD，我把和别的RDD有别的两行给拿出来了，很明显的区别，f方法是套在iterator的外边，这样才能对iterator的所有数据做一个合并。
  override val partitioner = if (preservesPartitioning) firstParent[T].partitioner else None
  override def compute(split: Partition, context: TaskContext) =
    f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))
}
 接下来我们看Aggregator的combineValuesByKey的方法吧。

def combineValuesByKey(iter: Iterator[_ <: Product2[K, V]],
                         context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = {
    // 是否使用外部排序，是由参数spark.shuffle.spill，默认是true
    if (!externalSorting) {
      val combiners = new AppendOnlyMap[K,C]
      var kv: Product2[K, V] = null
      val update = (hadValue: Boolean, oldValue: C) => {
        if (hadValue) mergeValue(oldValue, kv._2) else createCombiner(kv._2)
      }
      // 用map来去重，用update方法来更新值，如果没值的时候，返回值，如果有值的时候，通过mergeValue方法来合并
      // mergeValue方法就是我们在reduceByKey里面写的那个匿名函数，在这里就是（_ + _）
      while (iter.hasNext) {
        kv = iter.next()
        combiners.changeValue(kv._1, update)
      }
      combiners.iterator
    } else {
      // 用了一个外部排序的map来去重，就不停的往里面插入值即可，基本原理和上面的差不多，区别在于需要外部排序
      val combiners = new ExternalAppendOnlyMap[K, V, C](createCombiner, mergeValue, mergeCombiners)
      while (iter.hasNext) {
        val (k, v) = iter.next()
        combiners.insert(k, v)
      }
      combiners.iterator
}

这个就是一个很典型的按照key来做合并的方法了，我们继续看ShuffledRDD吧。
ShuffledRDD和之前的RDD很明显的特征是
1、它的依赖传了一个Nil（空列表）进去，表示它没有依赖。
2、它的compute计算方式比较特别，这个在之后的文章说，过程比较复杂。
3、它的分片默认是采用HashPartitioner，数量和前面的RDD的分片数量一样，也可以不一样，我们可以在reduceByKey的时候多传一个分片数量即可。
在new完ShuffledRDD之后又来了一遍mapPartitionsWithContext，不过调用的匿名函数变成了combineCombinersByKey。
combineCombinersByKey和combineValuesByKey的逻辑基本相同，只是输入输出的类型有区别。combineCombinersByKey只是做单纯的合并，不会对输入输出的类型进行改变，combineValuesByKey会把iter[K, V]的V值变成iter[K, C]。
case class Aggregator[K, V, C] (
　　createCombiner: V => C,
　　mergeValue: (C, V) => C,
　　mergeCombiners: (C, C) => C)
　　......
}
 这个方法会根据我们传进去的匿名方法的参数的类型做一个自动转换。
到这里，作业都没有真正执行，只是将RDD各种嵌套，我们通过RDD的id和类型的变化观测到这一点，RDD[1]->RDD[2]->RDD[3]......

3、其它RDD
平常我们除了从hdfs上面取数据之后，我们还可能从数据库里面取数据，那怎么办呢？没关系，有个JdbcRDD！

    val rdd = new JdbcRDD(
      sc,
      () => { DriverManager.getConnection("jdbc:derby:target/JdbcRDDSuiteDb") },
      "SELECT DATA FROM FOO WHERE ? <= ID AND ID <= ?",
      1, 100, 3,
      (r: ResultSet) => { r.getInt(1) }
   ).cache()

前几个参数大家都懂，我们重点说一下后面1, 100, 3是咋回事？
在这个JdbcRDD里面它默认我们是会按照一个long类型的字段对数据进行切分，（1,100）分别是最小值和最大值，3是分片的数量。
比如我们要一次查ID为1-1000,000的的用户，分成10个分片，我们就填（1, 1000,000， 10）即可，在sql语句里面还必须有"? <= ID AND ID <= ?"的句式，别尝试着自己造句哦！
最后是怎么处理ResultSet的方法，自己爱怎么处理怎么处理去吧。不过确实觉着用得不方便的可以自己重写一个RDD。

小结：
这一章重点介绍了各种RDD那5个特征，以及RDD之间的转换，希望大家可以对RDD有更深入的了解，下一章我们将要讲作业的运行过程，敬请关注！

岑玉海
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