Spark编程模型(下)

创建Pair RDD

　什么是Pair RDD

• 包含键值对类型的RDD类型被称作Pair RDD；
• Pair RDD通常用来进行聚合计算；
• Pair RDD通常由普通RDD做ETL转化而来。

  Python：
      pairs = lines.map(lambda x: (x.split(" ")[], x))
  
  Scala:
      val pairs = lines.map(x => (x.split(" ")(), x))
  
  Java:
      PairFunction<String, String, String> keyData = new PairFunction<String, String, String>() {
      public Tuple2<String, String> call(String x){
           return new Tuple(x.split(" ")[], x);
      }
  };
      JavaPairRDD<String, String> pairs = lines.mapToPair(keyData);

Pair RDD的transformation操作

　　Pair RDD可以使用所有标准RDD上的转化操作（见博文Spark编程模型(中)），还提供了特有的转换操作。

　　下面给大家示范一个操作，其它的自行去尝试。

[hadoop@masternode ~]$ cd /home/hadoop/app/spark-2.2./bin/
[hadoop@masternode bin]$ ./spark-shell  //进入Spark Shell模式
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((,),(,),(,)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[] at parallelize at <console>:
　　　　//其中parallelize()方法的作用是从一个集合创建RDD，本例中时从一个Array()创建
scala> rdd.take()
res0: Array[(Int, Int)] = Array((,), (,), (,))
scala> rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y).take()  //合并key相同的项
res3: Array[(Int, Int)] = Array((,), (,))

　

Pair RDD的action控制

　　所有的基础RDD支持的行动操作也都在Pair RDD上可用。

Pair RDD的分区控制

• Spark 中所有的键值对RDD 都可以进行分区控制---自定义分区
• 自定义分区的好处：

　　　　1)避免数据倾斜

　　　　2)控制task并行度

　　自定义分区方式：

class DomainNamePartitioner(numParts: Int) extends Partitioner {
    override def numPartitions: Int = numParts
    override def getPartition(key: Any): Int = {
        val domain = new Java.net.URL(key.toString).getHost()
        val code = (domain.hashCode % numPartitions)
        if(code < ) {
            code + numPartitions // 使其非负
        }else{
            code
        }
    }
    // 用来让Spark区分分区函数对象的Java equals方法
    override def equals(other: Any): Boolean = other match {
        case dnp: DomainNamePartitioner =>
            dnp.numPartitions == numPartitions
        case _ =>
            false
    }
}

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