sparkRdd driver和excuter

    //1 从内存中创建makeRdd,底层实现就是parallelize
    val rdd=sc.makeRDD(Array(1,2,"df",55))

    //2 从中创建parallelize
    val paraRdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,54,5))

    //3 从外部存储中创建
    // 默认情况下，可以读取项目路劲，也可以读取其他路劲如hdfs
    // 默认从文件中读取数据都是字符串类型
    // 读取文件时，传递的分区参数为最小分区数，但不一定是这个分区数，取决与hadoop读取文件时的分片规则
    val fileRdd=sc.textFile("path",2)

mapParitions的优缺点：　　

mapParitions可以对一个RDD中所有的分区进行遍历

mappartitions.效率优于map算子,减少了发送到执行器执行交互次数

mappartitions内存溢出是当一个分区数据过大，发送时执行的exctuer可能放不下,出现OOM

mapPartitionsWithIndex：

    val listRdd = sc.makeRDD(1 to 10,2)
    val indexRdd = listRdd.mapPartitionsWithIndex({
      case (num, datas) => {
        datas.map((_, "分区号：" + num))
      }
    })

    indexRdd.foreach(println(_))
    /**
      *
      * (6,分区号：1)
        (1,分区号：0)
        (7,分区号：1)
        (2,分区号：0)
        (8,分区号：1)
        (3,分区号：0)
        (9,分区号：1)
        (10,分区号：1)
        (4,分区号：0)
        (5,分区号：0)
      */

driver和excuter：

代码分布：

上述代码执行没有问题，i可序列化。执行时会将i传输到excuter上，传输就牵扯io,就需要序列化。所以需要传输的内容必须能够序列化，否则就会报错。

 val rdd3 = sc.makeRDD(List(1, 32, 3, 4, 5))
    rdd3.foreach({
      case i => {
        println(i * 2) //Executor
      }
    })

    rdd3.collect().foreach({
      case i => {
        println(i * 2) //Driver,collect后是一个数组，相当与把数据拿到driver中进行计算
      }
    })

　　

glom将同一个分区的数据放到一个数组中

    val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,3)
    val glomRddArr:RDD[Array[Int]] = rdd1.glom()
    glomRddArr.foreach(arr=>{
      val str = arr.mkString(",")
      println(str)
    })
    /**
      * 4,5,6
        1,2,3
        7,8,9,10
      */

shuffle操作

    //将rdd中一个分区的数据打乱重组到其他不同分区的操作称为shuffle,如distinct
    //rdd的操作牵扯到shuffle的算子效率就会降低。
    val rdd2 = sc.makeRDD(1 to 10, 5)
    //可以设置是否shuffle，默认是不shuffle。
    // repairtition实际上默认是shuffle，底层是coalesce coalesce(num,shuffle=ture)
    val coaRdd = rdd2.coalesce(2)