Spark笔记：RDD基本操作（上）
本文主要是讲解spark里RDD的基础操作。RDD是spark特有的数据模型，谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集，什么有向无环图，本文暂时不去展开这些高深概念，在阅读本文时候，大家可以就把RDD当作一个数组，这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的。本文所有示例代码都是使用scala语言编写的。
Spark里的计算都是操作RDD进行，那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD，构建RDD从数据来源角度分为两类：第一类是从内存里直接读取数据，第二类就是从文件系统里读取，当然这里的文件系统种类很多常见的就是HDFS以及本地文件系统了。
第一类方式从内存里构造RDD，使用的方法：makeRDD和parallelize方法，如下代码所示：
/* 使用makeRDD创建RDD */
/* List */
val rdd01 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6))
val r01 = rdd01.map { x => x * x }
println(r01.collect().mkString(","))
/* Array */
val rdd02 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6))
val r02 = rdd02.filter { x => x < 5}
println(r02.collect().mkString(",")) val rdd03 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1)
val r03 = rdd03.map { x => x + 1 }
println(r03.collect().mkString(","))
/* Array */
val rdd04 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1)
val r04 = rdd04.filter { x => x > 3 }
println(r04.collect().mkString(","))
大家看到了RDD本质就是一个数组，因此构造数据时候使用的是List（链表）和Array（数组）类型。
第二类方式是通过文件系统构造RDD，代码如下所示：
val rdd:RDD[String] = sc.textFile("file:///D:/sparkdata.txt", 1)
val r:RDD[String] = rdd.flatMap { x => x.split(",") }
println(r.collect().mkString(","))
这里例子使用的是本地文件系统，所以文件路径协议前缀是file://。
构造了RDD对象了，接下来就是如何操作RDD对象了，RDD的操作分为转化操作（transformation）和行动操作（action），RDD之所以将操作分成这两类这是和RDD惰性运算有关，当RDD执行转化操作时候，实际计算并没有被执行，只有当RDD执行行动操作时候才会促发计算任务提交，执行相应的计算操作。区别转化操作和行动操作也非常简单，转化操作就是从一个RDD产生一个新的RDD操作，而行动操作就是进行实际的计算。
下面是RDD的基础操作API介绍：
|
操作类型 |
函数名 |
作用 |
|
转化操作 |
map() |
参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，返回值是新的RDD |
|
flatMap() |
参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，将元素数据进行拆分，变成迭代器，返回值是新的RDD |
|
|
filter() |
参数是函数，函数会过滤掉不符合条件的元素，返回值是新的RDD |
|
|
distinct() |
没有参数，将RDD里的元素进行去重操作 |
|
|
union() |
参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD |
|
|
intersection() |
参数是RDD，求出两个RDD的共同元素 |
|
|
subtract() |
参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉 |
|
|
cartesian() |
参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积 |
|
|
行动操作 |
collect() |
返回RDD所有元素 |
|
count() |
RDD里元素个数 |
|
|
countByValue() |
各元素在RDD中出现次数 |
|
|
reduce() |
并行整合所有RDD数据，例如求和操作 |
|
|
fold(0)(func) |
和reduce功能一样，不过fold带有初始值 |
|
|
aggregate(0)(seqOp,combop) |
和reduce功能一样，但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样 |
|
|
foreach(func) |
对RDD每个元素都是使用特定函数 |
下面是以上API操作的示例代码，如下：
转化操作：
val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1))
val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1)
val rddFile:RDD[String] = sc.textFile(path, 1) val rdd01:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,5,3))
val rdd02:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(2,4,5,1)) /* map操作 */
println("======map操作======")
println(rddInt.map(x => x + 1).collect().mkString(","))
println("======map操作======")
/* filter操作 */
println("======filter操作======")
println(rddInt.filter(x => x > 4).collect().mkString(","))
println("======filter操作======")
/* flatMap操作 */
println("======flatMap操作======")
println(rddFile.flatMap { x => x.split(",") }.first())
println("======flatMap操作======")
/* distinct去重操作 */
println("======distinct去重======")
println(rddInt.distinct().collect().mkString(","))
println(rddStr.distinct().collect().mkString(","))
println("======distinct去重======")
/* union操作 */
println("======union操作======")
println(rdd01.union(rdd02).collect().mkString(","))
println("======union操作======")
/* intersection操作 */
println("======intersection操作======")
println(rdd01.intersection(rdd02).collect().mkString(","))
println("======intersection操作======")
/* subtract操作 */
println("======subtract操作======")
println(rdd01.subtract(rdd02).collect().mkString(","))
println("======subtract操作======")
/* cartesian操作 */
println("======cartesian操作======")
println(rdd01.cartesian(rdd02).collect().mkString(","))
println("======cartesian操作======")
行动操作代码如下：
val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1))
val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1) /* count操作 */
println("======count操作======")
println(rddInt.count())
println("======count操作======")
/* countByValue操作 */
println("======countByValue操作======")
println(rddInt.countByValue())
println("======countByValue操作======")
/* reduce操作 */
println("======countByValue操作======")
println(rddInt.reduce((x ,y) => x + y))
println("======countByValue操作======")
/* fold操作 */
println("======fold操作======")
println(rddInt.fold(0)((x ,y) => x + y))
println("======fold操作======")
/* aggregate操作 */
println("======aggregate操作======")
val res:(Int,Int) = rddInt.aggregate((0,0))((x,y) => (x._1 + x._2,y),(x,y) => (x._1 + x._2,y._1 + y._2))
println(res._1 + "," + res._2)
println("======aggregate操作======")
/* foeach操作 */
println("======foeach操作======")
println(rddStr.foreach { x => println(x) })
println("======foeach操作======")
RDD操作暂时先学习到这里，剩下的内容在下一篇里再谈了，下面我要说说如何开发spark，安装spark的内容我后面会使用专门的文章进行讲解，这里我们假设已经安装好了spark，那么我们就可以在已经装好的spark服务器上使用spark-shell进行与spark交互的shell，这里我们直接可以敲打代码编写spark程序。但是spark-shell毕竟使用太麻烦，而且spark-shell一次只能使用一个用户，当另外一个用户要使用spark-shell就会把前一个用户踢掉，而且shell也没有IDE那种代码补全，代码校验的功能，使用起来很是痛苦。
不过spark的确是一个神奇的框架，这里的神奇就是指spark本地开发调试非常简单，本地开发调试不需要任何已经装好的spark系统，我们只需要建立一个项目，这个项目可以是java的也可以是scala，然后我们将spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar这样的jar放入项目的环境里，这个时候我们就可以在本地开发调试spark程序了。
大家请看我们装有scala插件的eclipse里的完整代码：
package cn.com.sparktest import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD object SparkTest {
val conf:SparkConf = new SparkConf().setAppName("xtq").setMaster("local[2]")
val sc:SparkContext = new SparkContext(conf) /**
* 创建数据的方式--从内存里构造数据(基础)
*/
def createDataMethod():Unit = {
/* 使用makeRDD创建RDD */
/* List */
val rdd01 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6))
val r01 = rdd01.map { x => x * x }
println("===================createDataMethod:makeRDD:List=====================")
println(r01.collect().mkString(","))
println("===================createDataMethod:makeRDD:List=====================")
/* Array */
val rdd02 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6))
val r02 = rdd02.filter { x => x < 5}
println("===================createDataMethod:makeRDD:Array=====================")
println(r02.collect().mkString(","))
println("===================createDataMethod:makeRDD:Array=====================") /* 使用parallelize创建RDD */
/* List */
val rdd03 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1)
val r03 = rdd03.map { x => x + 1 }
println("===================createDataMethod:parallelize:List=====================")
println(r03.collect().mkString(","))
println("===================createDataMethod:parallelize:List=====================")
/* Array */
val rdd04 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1)
val r04 = rdd04.filter { x => x > 3 }
println("===================createDataMethod:parallelize:Array=====================")
println(r04.collect().mkString(","))
println("===================createDataMethod:parallelize:Array=====================")
} /**
* 创建Pair Map
*/
def createPairRDD():Unit = {
val rdd:RDD[(String,Int)] = sc.makeRDD(List(("key01",1),("key02",2),("key03",3)))
val r:RDD[String] = rdd.keys
println("===========================createPairRDD=================================")
println(r.collect().mkString(","))
println("===========================createPairRDD=================================")
} /**
* 通过文件创建RDD
* 文件数据：
* key01,1,2.3
key02,5,3.7
key03,23,4.8
key04,12,3.9
key05,7,1.3
*/
def createDataFromFile(path:String):Unit = {
val rdd:RDD[String] = sc.textFile(path, 1)
val r:RDD[String] = rdd.flatMap { x => x.split(",") }
println("=========================createDataFromFile==================================")
println(r.collect().mkString(","))
println("=========================createDataFromFile==================================")
} /**
* 基本的RDD操作
*/
def basicTransformRDD(path:String):Unit = {
val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1))
val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1)
val rddFile:RDD[String] = sc.textFile(path, 1) val rdd01:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,5,3))
val rdd02:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(2,4,5,1)) /* map操作 */
println("======map操作======")
println(rddInt.map(x => x + 1).collect().mkString(","))
println("======map操作======")
/* filter操作 */
println("======filter操作======")
println(rddInt.filter(x => x > 4).collect().mkString(","))
println("======filter操作======")
/* flatMap操作 */
println("======flatMap操作======")
println(rddFile.flatMap { x => x.split(",") }.first())
println("======flatMap操作======")
/* distinct去重操作 */
println("======distinct去重======")
println(rddInt.distinct().collect().mkString(","))
println(rddStr.distinct().collect().mkString(","))
println("======distinct去重======")
/* union操作 */
println("======union操作======")
println(rdd01.union(rdd02).collect().mkString(","))
println("======union操作======")
/* intersection操作 */
println("======intersection操作======")
println(rdd01.intersection(rdd02).collect().mkString(","))
println("======intersection操作======")
/* subtract操作 */
println("======subtract操作======")
println(rdd01.subtract(rdd02).collect().mkString(","))
println("======subtract操作======")
/* cartesian操作 */
println("======cartesian操作======")
println(rdd01.cartesian(rdd02).collect().mkString(","))
println("======cartesian操作======")
} /**
* 基本的RDD行动操作
*/
def basicActionRDD():Unit = {
val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1))
val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1) /* count操作 */
println("======count操作======")
println(rddInt.count())
println("======count操作======")
/* countByValue操作 */
println("======countByValue操作======")
println(rddInt.countByValue())
println("======countByValue操作======")
/* reduce操作 */
println("======countByValue操作======")
println(rddInt.reduce((x ,y) => x + y))
println("======countByValue操作======")
/* fold操作 */
println("======fold操作======")
println(rddInt.fold(0)((x ,y) => x + y))
println("======fold操作======")
/* aggregate操作 */
println("======aggregate操作======")
val res:(Int,Int) = rddInt.aggregate((0,0))((x,y) => (x._1 + x._2,y),(x,y) => (x._1 + x._2,y._1 + y._2))
println(res._1 + "," + res._2)
println("======aggregate操作======")
/* foeach操作 */
println("======foeach操作======")
println(rddStr.foreach { x => println(x) })
println("======foeach操作======")
} def main(args: Array[String]): Unit = {
println(System.getenv("HADOOP_HOME"))
createDataMethod()
createPairRDD()
createDataFromFile("file:///D:/sparkdata.txt")
basicTransformRDD("file:///D:/sparkdata.txt")
basicActionRDD()
/*打印结果*/
/*D://hadoop
===================createDataMethod:makeRDD:List=====================
1,4,9,16,25,36
===================createDataMethod:makeRDD:List=====================
===================createDataMethod:makeRDD:Array=====================
1,2,3,4
===================createDataMethod:makeRDD:Array=====================
===================createDataMethod:parallelize:List=====================
2,3,4,5,6,7
===================createDataMethod:parallelize:List=====================
===================createDataMethod:parallelize:Array=====================
4,5,6
===================createDataMethod:parallelize:Array=====================
===========================createPairRDD=================================
key01,key02,key03
===========================createPairRDD=================================
key01,1,2.3,key02,5,3.7,key03,23,4.8,key04,12,3.9,key05,7,1.3
=========================createDataFromFile==================================
2,3,4,5,6,7,3,6,2
======map操作======
======filter操作======
5,6,5
======filter操作======
======flatMap操作======
key01
======flatMap操作======
======distinct去重======
4,6,2,1,3,5
======distinct去重======
======union操作======
1,3,5,3,2,4,5,1
======union操作======
======intersection操作======
1,5
======intersection操作======
======subtract操作======
3,3
======subtract操作======
======cartesian操作======
(1,2),(1,4),(3,2),(3,4),(1,5),(1,1),(3,5),(3,1),(5,2),(5,4),(3,2),(3,4),(5,5),(5,1),(3,5),(3,1)
======cartesian操作======
======count操作======
9
======count操作======
======countByValue操作======
Map(5 -> 2, 1 -> 2, 6 -> 1, 2 -> 2, 3 -> 1, 4 -> 1)
======countByValue操作======
======countByValue操作======
29
======countByValue操作======
======fold操作======
29
======fold操作======
======aggregate操作======
19,10
======aggregate操作======
======foeach操作======
a
b
c
d
b
a
======foeach操作======*/
}
}
Spark执行时候我们需要构造一个SparkContenxt的环境变量，构造环境变量时候需要构造一个SparkConf对象，例如代码：setAppName("xtq").setMaster("local[2]")
appName就是spark任务名称，master为local[2]是指使用本地模式，启动2个线程完成spark任务。
在eclipse里运行spark程序时候，会报出如下错误：
java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:355)
at org.apache.hadoop.util.Shell.getWinUtilsPath(Shell.java:370)
at org.apache.hadoop.util.Shell.<clinit>(Shell.java:363)
at org.apache.hadoop.util.StringUtils.<clinit>(StringUtils.java:79)
at org.apache.hadoop.security.Groups.parseStaticMapping(Groups.java:104)
at org.apache.hadoop.security.Groups.<init>(Groups.java:86)
at org.apache.hadoop.security.Groups.<init>(Groups.java:66)
at org.apache.hadoop.security.Groups.getUserToGroupsMappingService(Groups.java:280)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.initialize(UserGroupInformation.java:271)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.ensureInitialized(UserGroupInformation.java:248)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.loginUserFromSubject(UserGroupInformation.java:763)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getLoginUser(UserGroupInformation.java:748)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getCurrentUser(UserGroupInformation.java:621)
at org.apache.spark.util.Utils$$anonfun$getCurrentUserName$1.apply(Utils.scala:2160)
at org.apache.spark.util.Utils$$anonfun$getCurrentUserName$1.apply(Utils.scala:2160)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
at org.apache.spark.util.Utils$.getCurrentUserName(Utils.scala:2160)
at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:322)
at cn.com.sparktest.SparkTest$.<init>(SparkTest.scala:10)
at cn.com.sparktest.SparkTest$.<clinit>(SparkTest.scala)
at cn.com.sparktest.SparkTest.main(SparkTest.scala)
该错误不会影响程序的运算，但总是让人觉得不舒服，这个问题是因为spark运行依赖于hadoop，可是在window下其实是无法安装hadoop，只能使用cygwin模拟安装，而新版本的hadoop在windows下使用需要使用winutils.exe，解决这个问题很简单，就是下载一个winutils.exe，注意下自己操作系统是32位还是64位，找到对应版本，然后放置在这样的目录下：
D:\hadoop\bin\winutils.exe
然后再环境变量里定义HADOOP_HOME= D:\hadoop
环境变量的改变要重启eclipse，这样环境变量才会生效，这个时候程序运行就不会报出错误了。
Spark笔记：RDD基本操作（上）的更多相关文章
- Spark学习笔记2——RDD（上）
目录 Spark学习笔记2--RDD(上) RDD是什么? 例子 创建 RDD 并行化方式 读取外部数据集方式 RDD 操作 转化操作 行动操作 惰性求值 Spark学习笔记2--RDD(上) 笔记摘 ...
- Spark笔记：RDD基本操作（下）
上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对ma ...
- Spark RDD/Core 编程 API入门系列 之rdd实战（rdd基本操作实战及transformation和action流程图）（源码）（三）
本博文的主要内容是: 1.rdd基本操作实战 2.transformation和action流程图 3.典型的transformation和action RDD有3种操作: 1. Trandform ...
- Spark学习笔记——RDD编程
1.RDD——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset) RDD是一个分布式的元素集合,在Spark中,对数据的操作就是创建RDD.转换已有的RDD和调用RDD操作 ...
- RDD编程 上（Spark自学三）
弹性分布式数据集(简称RDD)是Spark对数据的核心抽象.RDD其实就是分布式的元素集合.在Spark中,对数据的操作不外乎创建RDD.转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值.而在这一切背后,Sp ...
- Spark 基础及RDD基本操作
什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,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具有数据 ...
- 关于Spark中RDD的设计的一些分析
RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Dat ...
- 4. Spark在集群上运行
*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第四部分是讲的是Spark在集群上运行的知识点. 一.Spark应用组件介绍 二.Spark在集群运行过程 三.Spark配置 ...
- [Spark] Spark的RDD编程
本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. RDD,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象.RDD是分布式元素的 ...
随机推荐
- vue2.0实践的一些细节
最近用vue2.0做了个活动.做完了回头发现,好像并没有太多的技术难点,而自己好像又做了比较久...只能说效率有待提升啊...简单总结了一些比较细节的点. 1.对于一些已知肯定会有数据的模块,先用一个 ...
- 一个免费的、跨平台的、开源音频编辑器Audacity
Audacity 是一个免费的开源程序,用于编辑音频录制.它可在多个平台(windows/linux)上运行.Audacity 基于 GUI,是一个具有多种选项的强大程序.它支持您录制各种类型的声音. ...
- PHP数据类型之间的强制转换
1.实型数据强制转换为整型数据 $float1=2.7; $int1=(int)$float1; echo var_dump($int1),"<br>"; 输出: in ...
- 基于RN开发的一款视频配音APP(开源)
在如今React.ng.vue三分天下的格局下,不得不让自己加快学习的脚步.虽然经常会陷入各种迷茫,学得越多会发现不会的东西也被无限放大,不过能用新的技术作出一些小项目小Demo还是会给自己些许自信与 ...
- Autofac - MVC/WebApi中的应用
Autofac前面写了那么多篇, 其实就是为了今天这一篇, Autofac在MVC和WebApi中的应用. 一.目录结构 先看一下我的目录结构吧, 搭了个非常简单的架构, IOC(web), IBLL ...
- Android Studio —— 创建Menu菜单项
大多数android程序的右上角都会设置一个菜单按钮比如微信的界面右上角的加号. 这个需要在layout同级目录下新建文件夹命名为menu,再右击新建的menu新建xml文件:
- Linux设备文件简介(转载)
Linux 中的设备有2种类型:字符设备(无缓冲且只能顺序存取).块设备(有缓冲且可以随机存取).每个字符设备和块设备都必须有主.次设备号,主设备号相同的设 备是同类设备(使用同一个驱动程序).这些设 ...
- Android（3）—Mono For Android App版本自动更新（2）
0.前言 这篇博文是上一篇的延续,主要是修改上一个版中的BUG和优化一些待完善的项,也算是结贴,当然还有需要完善的,等日后项目中用到的时候再单独写出来吧,本篇主要写升级改进的部分: 改进1.修复[BU ...
- Xamarin.Android-捕获未处理异常（全局异常）
一.前言 android中如果出现了未处理的异常,程序会闪退,这是非常不好的用户体验,很多用户会因此卸载APP,因此未处理的异常是应该尽力避免的. 有些很难避免的异常(如:IO.网络等),应在代码中进 ...
- 如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id
月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1. ...