Spark RDD编程核心

一句话说，在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作，而对RDD的操作不外乎创建、转换、调用求值。

什么是RDD

　　RDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集。

　　它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令，而不是指真实的数据，Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作。

　　之所以称弹性，是因为其有高容错性。默认情况下，Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算，如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存（以分区的方式持久化）到集群中每台机器的内存或者磁盘中。当一台机器失效无法读取RDD数据时，可通过此特性重算丢掉的分区，从而恢复数据，此过程对用户透明。

　　

如何创建RDD

　　可通过以下几种方式创建RDD：

• 通过读取外部数据集 （本地文件系统/HDFS/...）
• 通过读取集合对象    （List/Set/...）
• 通过已有的RDD生成新的RDD　　　　

Spark对RDD操作方式

　　Spark对RDD的操作分两种，即转换操作（Transformation）和行动操作（Action）。

• • 转换操作：不触发实际计算，返回一个新的RDD，例如对数据的匹配操作map和过滤操作filter，惰性求值。
  • 行动操作：会触发实际计算，会向驱动器返回结果或将结果写到外部系统。

　　如何区别两种操作？

　　　　看返回值类型，返回RDD类型的为转换操作，返回其他数据类型的是行动操作。

　　何为惰性求值？

　　　　Spark在执行转换操作时不会触发实际的计算，而等到执行行动操作时才会实际计算。

　　为何会有惰性求值？

　　　　我们应把RDD看做是Spark通过转换操作后构建出来的一套定义如何计算数据的指令列表，而非存放着数据的数据集。

　　　　如果每经过一次转换操作都触发计算，将会有系统负担，而惰性求值会将多个转换操作合并到一起，抵消不必要的步骤后，在最后必要的时才进行运算，获得性能的提升同时又减轻系统运算负担。如涉及多次转换操作时情景需求如下，我想找  转换1：深圳市的人  > 转换2：南山区的人> 转换3：腾讯大厦的人    ==惰性求值、合并操作==>腾讯大厦的人。

转换操作

　　1. 基本转换操作，以{1,2,3,3}为例，f代表函数

函数名	目的	示例	结果
map(f)	将函数应用于每一个元素中，返回值构成新的RDD	rdd.map(x=>x+1)	{2,3,4,4}
flatMap(f)	将函数应用于每一个元素中，并把元素中迭代器内所有内容一并生成新的RDD，常用于切分单词	rdd.flatMap(x=>x.to(3))	{1,2,3,,2,3,3,3}
filter(f)	过滤元素	rdd.filter(x=>x!=1)	{2,3,3}
distinct()	元素去重	rdd.distinct()	{1,2,3}
sample( withReplacement, fraction , [seed] )	元素采样，以及是否需要替换	rdd.sample(false,0.5)	不确定值，不确定数目

　　2. 集合转换操作，以{1,2,3}{3,4,5}为例，rdd代表已生成的RDD实例

函数名	目的	示例	结果
union(rdd)	合并两个RDD所有元素（不去重）	rdd1.union(rdd2)	{1,2,3,3,4,5}
intersection(rdd)	求两个RDD的交集	rdd1.intersection(rdd2)	{3}
substract(rdd)	移除在RDD2中存在的RDD1元素	rdd1.substract(rdd2)	{1,2}
cartesian(rdd)	求两个RDD的笛卡尔积	rdd1.cartesian(rdd2)	{(1,3),(1,4),(1,5)...(3,5)}

行动操作

　　 基本行动操作，以{1,2,3,3}为例，f代表函数

函数名	目的	示例	结果
collect()	收集并返回RDD中所有元素	rdd.collect()	{1,2,3,3}
count()	RDD中元素的个数	rdd.count()	4
countByValue()	各元素出现的个数	rdd.countByValue()	{(1,1),(2,1),(3,2)}
take(num)＊	从RDD中返回num个元素	rdd.take(2)	{1,2}
top(num)＊	返回最前面的num个元素	rdd.take(2)	{3,3}
takeOrdered(num,[ordering])＊	按提供的顺序返回前num个元素	rdd.takeOrdered(2,[myOrdering])	{3,3}
takeSample(withReplacement, num ,[seed])	返回任意元素	takeSample(false,1)	不确定值
reduce(f)	并行整合RDD中所有元素，返回一个同一类型元素	rdd.reduce((x,y) => x+y )	9
fold(zeroValue)(f)＊	与reduce一样，不过需要提供初始值	rdd.fold(0)((x,y) => x+y )	9
aggregate(zeroValue)(seqOp , combOp)＊	与reduce相似，不过返回不同类型的元素	rdd. aggregate(( 0, 0)) ((x, y) => (x._1 + y, x._2 + 1), (x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2))	{9,4}
foreach(f)	给每个元素使用给定的函数，结果不需发回本地	rdd.foreach(f)	无

＊后面有详解

q1: take()、top()和takeOrdered() 的区别，顺序在其中如何理解

take(): 用于获取RDD中从0到num-1下标的元素，不排序。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[40] at makeRDD at :21

scala> rdd1.take(1)
res0: Array[Int] = Array(10)                                                    

scala> rdd1.take(2)
res1: Array[Int] = Array(10, 4)

top():用于从RDD中，按照默认（降序）或者指定的排序规则，返回前num个元素。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[40] at makeRDD at :21

scala> rdd1.top(1)
res2: Array[Int] = Array(12)

scala> rdd1.top(2)
res3: Array[Int] = Array(12, 10)

//指定排序规则
scala> implicit val myOrd = implicitly[Ordering[Int]].reverse
myOrd: scala.math.Ordering[Int] = scala.math.Ordering$$anon$4@767499ef

scala> rdd1.top(1)
res4: Array[Int] = Array(2)

scala> rdd1.top(2)
res5: Array[Int] = Array(2, 3)

takeOrdered():按自然顺序输出

scala> val rdd = sc.makeRDD(Seq(3,2,5,1,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at <console>:24

scala> val result = rdd.takeOrdered(2)
result: Array[Int] = Array(1, 2)

q2: fold()详解

fold(zeroValue)(fun), 使用zeroValue和每个分区的元素进行聚合运算，最后各分区结果和zeroValue再进行一次聚合运算。

object LFold {
  def main(args:Array[String]) {
    val conf = new SparkConf ().setMaster ("local").setAppName ("app_1")
    val sc = new SparkContext (conf)
    val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),1)
    val sum= listRDD.fold(3)((x,y)=>printLn(x,y))
    println("Sum -> "+sum)

  }
  def printLn(param : (Int,Int) ): Int = {
    println("=============="+param.toString()+"==============")
    val ret : Int = param._1+param._2
    ret
  }
}

运行结果：

==============(3,1)==============
==============(4,2)==============
==============(6,3)==============
==============(9,4)==============
==============(13,5)==============

==============(3,18)==============

Sum -> 21

解析：

a. 第一次执行相加时，此时无汇总值，所以取默认值3作补充加法。（3,1）

b. 随后逐个元素相加，至最后一个元素5。（13,5）

c. 汇总相加所有的值，此时无汇总值，所以取默认值3作补充加法。（3,18）

d. 最后相加 +1+2+3+4+5+ = 21

为方便理解再举例子：

val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),2)
val sum= listRDD.fold(3)((x,y)=> x + y )　

2个分区，zeroValue为3 ，经过3次聚合操作，结果应为24 ，详细分析如图

q3: aggregate()详解

语法格式： aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U 

与fold相近，aggregate函数将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。

参数解析：

@param zeroValue the initial value for the accumulated result of each partition for the
                 `seqOp` operator, and also the initial value for the combine results from
                 different partitions for the `combOp` operator - this will typically be the
                 neutral element (e.g. `Nil` for list concatenation or `0` for summation)
//zeroValue是为seqOp函数定义的每个分区计算结果的初始值，也是为combOp函数定义的不同分区的聚合值的初始值。
//--这通常是一个典型的中间元素（如：'Nil'）代表字符串拼接操作，'0'代表求和操作。

@param seqOp an operator used to accumulate results within a partition
//用于计算毎个分区的元素聚合的结果

@param combOp an associative operator used to combine results from different partitions
//用于计算不同分区聚合的结果

求{1,2,3,3}的平均值：

val rdd= sc.parallelize(List(1,2,3,3,4,5),2)

val result = rdd. aggregate((1, 0)) (
   (x, y) => (x._1 + y, x._2 + 1),      // 单个分区（单个分区元素相加总数，单个分区元素个数相加）
   (x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2) // 不同分区（所有分区元素总数相加，所有分区元素个数相加）
)
val avg = result._1 / result._2. toDouble  //avg = 3.5

解析：

元组1，求出单个分区里的元素聚合的总和以及元素个数

元组2，把不同分区里的元素聚合的总和以及元素个数进行最后的聚合

分析如图

RDD持久化

　　持久化即以序列化的形式缓存。

　　如上所述，RDD转换操作会惰性求值，如果多次访问同一个RDD调用行动操作，Spark每次都要重算RDD，消耗极大。

　　为了避免多次计算同一个RDD，可以对数据进行持久化。　　

　　出于不同目的和场景需求，我们可选择的持久化级别有：

级别	使用空间	CPU时间	是否在内存中	是否在磁盘上
MEMORY_ONLY	高	低	是	否
MEMORY_ONLY_SER	低	高	是	否
MEMORY_AND_DISK	高	中	部分	部分
MEMORY_AND_DISK_SER	低	高	部分	部分
DISK_ONLY	低	高	否	是

　　在Scala中的调用方法为

val result = input. map( x => x * x)
result. persist( StorageLevel.DISK_ ONLY)
println( result. count())
println( result. collect(). mkString(","))

　　如果要缓存的数据太多，内存放不下，Spark会自动使用LRU（最近最小使用）的缓存策略把最老的分区从内存中移除。

　　最后，可调用rdd.unpersist()方法手动移除RDD缓存。　

　　详细内容参考《Spark快速大数据分析第三章》