[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是分布式元素的集合，对手的所有操作都可以概括为：

创建RDD
转化已有RDD
调用RDD操作进行求值

在这些操作中，Spark会自动将RDD中的数据分发的集群上，并将操作自动化执行。

每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。

Get Started

用户可以：

读取一个外部数据集
或者使用对象集合（比如 list 或者 set）

来创建 RDD。比如使用 SparkContext.textFile() 来创建一个字符串RDD：

lines = sc.textFile("README.md")

RDD创建之后，支持：

转化操作（transformation）：会由一个RDD生成一个新的RDD。
行动操作（action）：会计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或存储在外部存储系统中。

Spark对RDD是惰性计算的，只有在行动操作（action）时，才会真正计算。

回到shell 中，再执行：

pythonLines = lines.filter(lambda line: "Python" in line)

在行动操作 first() 之中，Spark才进行真正的计算，而这时候只需要计算结果中真正需要的数据：在这里，Spark只需要扫面文件知道找到第一个匹配的行（包含"Python"的行）就停止了。

默认情况下，Spark的RDD会在每次进行行动（Action）操作的时候重新计算，如果想在多个行动操作中使用同一个RDD，可以使用.persist()方法来让Spark把这个RDD缓存下来，这个操作叫做：持久化。

持久化方便在以后的操作中重用数据。

总的来说，Spark会这样工作：

创建出RDD
使用转化操作（比如filter）对RDD进行转化，创建出新RDD
告诉Spark我们要重用哪些中间结果，对这些RDD进行持久化操作
使用行动（Action）操作，来触发一次计算，Spark会对计算进行优化后再执行。

另：cache() 和 persist() 使用的默认存储级别是一样的。

创建一个RDD

使用外部数据集的方式比较常见，这里我们就看一个文本文档的例子：

lines = sc.textFile("README.md")

为了下面的演示不麻烦，我们这里主要看通过将程序中的集合转化为RDD的方法，快速创建一个RDD：

lines = sc.parallelize(["Hello world", "News about Senate Hacking Hearing","US official says Russia undoubtedly meddled in US election"])

// 注意上面的RDD中出现了两个"US"，后面有用。

对进行RDD操作

RDD的转化操作是返回一个新的RDD的操作，比如.filter()操作就是转化操作。

RDD的行动操作是向驱动器程序返回结果，或者把结果写入外部驱动器，行动操作会触发实际的计算，比如.count()或者 .first()方法。

转化操作

场景：找了个自己以前程序的log文件，我们使用Spark找出其中的错误（ERROR）信息，文件link。

下面是使用.filter()实现转化操作：

>>> inputRDD   =  sc.textFile("url_Requests.log")

>>> errorsRDD  =  inputRDD.filter(lambda x : "ERROR"   in x)

>>> cautionRDD =  inputRDD.filter(lambda x : "CAUTION" in x)

注意 .filter() 方法不会改变已有的 inputRDD 中的数据，该操作会返回一个全新的RDD，inputRDD还在后面的程序中还可以继续使用。

然后再来一个.union() 操作：

>>> badlineRDD = errorsRDD.union(cautionRDD)

.union() 操作就是取并集，这个还比较好理解。

通过转化操作，可以从已有的RDD中派生出新的RDD。

行动(action)操作

比如说.count()操作，就是一个行动操作：

另外一个常见的操作是.collect():

对于.collect()操作来说，可以用来获取整个RDD中的数据。只有当整个RDD的数据能在单台机器的内存中放得下时，才能使用该方法。

当我们每次调用一个新的行动操作时，整个RDD都会从头开始计算，如果要避免这种行为，用户可以让中间结果持久化，这个在后面会提到。

关于惰性求值

RDD的转化都是惰性求值的，就是说在被调用行动曹组偶之前，Spark不会开始计算。

惰性求值以为这我们对RDD调用转化操作是，操作不会立即执行，Spark会在内部记录下所有要执行的操作信息。我们可以把RDD当成我们通过转化操作构建出来的特定数据集。

上面操作过的把文本数据读到RDD的操作同样也是惰性的，当我们调用 sc.textFile()时，数据并没有读取进来，而是在必要时才会读取。和转化操作相同的是，读取数据的操作也有可能被多次执行。

常见RDD的转化操作和行动操作

对各个元素的转化操作

其中的一个例子是 .map()方法，map可以对RDD中的每个数据进行操作：

>>> nums = sc.parallelize([1,2,3,4])

>>> squared = nums.map(lambda x : x ** 2)

>>> squared.collect()

[1, 4, 9, 16]

再比如我们刚才的日志文件:

>>> numberOfLines = errorsRDD.map(lambda line: len(line))

>>> numberOfLines.collect()

这里，我们计算了每行错误日志的字符数，结果为：

另一个是flatMap，看一个例子就懂了，还记得我们刚才创建的lines吗：

lines.collect()

words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))

words.collect()

其输出结果为：

和.map() 有什么区别呢，这是 map 的输出结果，很容易懂：

使用 .distinct() 操作进行去重:

常见行动操作

.reduce() 是最常用的行动操作：

reduce 接受一个函数作为参数，这个函数要操作2个相同元素类型的RDD数据，并返回一个同样类型的新元素。

此外，还有top， take 等常见操作：