spark复习笔记(4):RDD变换

一、RDD变换

　　1.返回执行新的rdd的指针，在rdd之间创建依赖关系。每个rdd都有一个计算函数和指向父rdd的指针

　　Spark是惰性的，因此除非调用某个转换或动作，否则不会执行任何操作，否则将触发工作创建和执行。

　　2.map()是对每个元素进行变换，应用变换函数，返回的是一个新的分布式数据集，map就是对分区中的每个元素进行一个函数的调用，所以导致出现了那么多；

　　map()　　　　　　　　//对每个元素进行变换，应用变换函数，(T)=>V,

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCountDemoScala1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf();
    conf.setAppName("WordCountDemoScala1");
    conf.setMaster("local");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1=sc.textFile("E:/studyFile/data/test.txt");
    val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{ println("flatmap:"+line);line.split(" ")})
    val rdd3 = rdd2.map((_,));
    val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _);
    val r = rdd4.collect();
    r.foreach(println)
  }
}

　　3.mapPartitions()　　　　　　//对RDD上的每个分区应用一个函数，返回一个新的RDD，输入的是一个迭代器，返回的是一个新的迭代器，可以对每个分区进行函数处理，而不是每个函数。现在是2个线程，四条数据，两条一切割

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCountDemo3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf();
    conf.setAppName("WordCountDemo3");
    conf.setMaster("local[2]");//local[2]表示开启2个线程来模拟并发程序
    val sc = new SparkContext(conf );
    val rdd1 = sc.textFile("E:/studyFile/data/test.txt",2);//设置最小分区数为2
    val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "));
    val rdd3 = rdd2.mapPartitions(it=>{
      import  scala.collection.mutable.ArrayBuffer;
      val buf = ArrayBuffer[String]();
      val tname = Thread.currentThread().getName
      println(tname+":"+"mapPartitions start");//将线程加入该分区
      for (e<-it){
        buf.+=("_"+e);
      }
      buf.iterator
    });
    val rdd4 = rdd3.map(word=>{
      val tname=Thread.currentThread().getName
      println(tname+":map"+word);
      (word,1)})
    val rdd5= rdd4.reduceByKey(_ + _);
    rdd5.foreach(println)
  }
}

　　下面演示并发线程数为4，最小分区数为4

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCountDemo3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf();
    conf.setAppName("WordCountDemo3");
    conf.setMaster("local[4]");//local[4]表示并发线程数为4
    val sc = new SparkContext(conf );
    val rdd1 = sc.textFile("E:/studyFile/data/test.txt",);//设置最小分区数为4
    val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "));
    val rdd3 = rdd2.mapPartitions(it=>{
      import  scala.collection.mutable.ArrayBuffer;
      val buf = ArrayBuffer[String]();
      val tname = Thread.currentThread().getName
      println(tname+":"+"mapPartitions start");//将线程加入该分区
      for (e<-it){
        buf.+=("_"+e);
      }
      buf.iterator
    });
    val rdd4 = rdd3.map(word=>{
      val tname=Thread.currentThread().getName
      println(tname+":map"+word);
      (word,)})
    val rdd5= rdd4.reduceByKey(_ + _);
    rdd5.foreach(println)
  }
}

　   4.filter()　　　　　　　　　　//过滤器，(T)=>Boolean，返回一个唯一满足滤条件元素的RDD

　　5.flatMap()　　　　　　　　//压扁，T=>TraversableOnce[U]同上，(Int,Interator)=>Iterator<U>

　　6.sample(withReplacement,fraction,seed)　　　　//采样，返回采样的RDD子集。withReplacement元素是否可以多次采样，fraction:期望采样的数量[0,1]

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SampleDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf();
    conf.setAppName("SampleDemo");
    conf.setMaster("local");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 = sc.textFile("E:/studyFile/data/test.txt");
    val rdd2= rdd1.flatMap(_.split(" "));

    val rdd3= rdd2.sample(false,0.5);//可以替换，被抽中的概率是0.5
    rdd3.collect().foreach(println)
  }

}

　　7.mapPartitionsWithIndex(func)　　　　//同上(int Iterator<T>)=Iterator<u>。与map函数相类似，但是也提供一个代表分区索引的整数的函数，所以当运行一个T类型的RDD的时候这个函数的类型必须是(Int,Iterator<T>)类型的，

　　8.union()　　　　　　　　　　　　//类似于mysql的union操作,返回一个新的数据集，其中包含元数据集和参数中 数据集的并集。

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object UnionDemo1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf();
    conf.setMaster("local");
    conf.setAppName("UnionDemo1")
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 = sc.textFile("E:/studyFile/data/test.txt");
    //所有hello行
    val helloRDD=rdd1.filter(_.toLowerCase.contains("hello"));
    //所有world行
    val worldRDD=rdd1.filter(_.toLowerCase.contains("world"));

    val allRDD=helloRDD.union(worldRDD);
    allRDD.collect().foreach(println)

  }

}

　　　　　　　　　　　　　　　　　　//select * from persons where id<10  unoin select * from id persons where id>29

　　9.intersection　　　　　　　　　　//取出交集，提取两个rdd都含有的元素

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object IntersectionDemo1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf();
    conf.setAppName("IntersectionDemo1");
    conf.setMaster("local");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 = sc.textFile("E:/studyFile/data/test.txt");
    val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "));
    val helloRDD = rdd2.filter(_.toLowerCase.contains("llo"));
    val worldRDD=rdd2.filter(_.toLowerCase.contains("wor"));
    val intersectRDD= helloRDD.intersection(worldRDD);
    intersectRDD.collect().foreach(println)
  }
}

　　10.distinct([numTasks])　　　　　　//去重操作

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object DistinctDemo{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf();
    conf.setMaster("local")
    conf.setAppName("DistinctDemo");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 =sc.textFile("E:/studyFile/data/test.txt");
    val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "));
    val rdd3= rdd2.distinct()
    rdd3.collect().foreach(println)
  }
}

　　11.reduceByKey(*)　　　　　　　　//按照key进行聚合

　　12.groupByKey()　　　　　　　　　　//按照key进行分组(K,V)=>(k,Iterable<V>)，当你在(K,V)对上调用这个函数的时候，结果会返回一个可以迭代的量(K,Iterable<V>),相同key值的数据别合在一起了。

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object GroupByKeyDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf();
    conf.setAppName("GroupByKeyDemo")
    conf.setMaster("local");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 = sc.textFile("E:/codes/stus.txt");
    val rdd2 = rdd1.map(line=>{
      val key = line.split(" ")()
      (key,line);

    });
    //通过key来进行分组
    val rdd3 = rdd2.groupByKey();
    rdd3.collect().foreach(t=>{
      val key = t._1;
      println(key+":=================================================================>")
      for(e <- t._2){
        println(e)
      }

    })

  }

}

　　13.reduceByKey(func,[numTasks])

　　当在(k,v)键值对上调用一个数据结集的时候，结果返回一个键值对，其中每个键对应的值都给定一个聚合函数func进行聚合，其类型必须是(V,V)=>V。同groupByKey一样，reduce的任务数通过第二个可选的参数进行指定

　　14.sortByKey([ascending],[numTasks])　　　　//按key进行排序

　　15.join(otherDataset,[numTasks])　　　　　　//横向连接，按key来进行联合，当你调用数据集(K,V)和(K,W)的时候，会返回一个新的数据集(K,(V,W))

　　16.cogroup协分组　　　　　　//(K,V).cogroup(K,W)=>(K,(Iterable<V>,Iterator<W>))

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object CogroupDemp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf();
    conf.setAppName("CogroupDemp");
    conf.setMaster("local[4]");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 =sc.textFile("E:/codes/cogroup-1.txt")
    val rdd2 =rdd1.map(line=>{
      val arr = line.split(" ");
      (arr(),arr());
    });

    val rdd3 = sc.textFile("E:/codes/cogroup-2.txt");
    val rdd4 = rdd3.map(line=>{
      val arr = line.split(" ");
      (arr(),arr())
    });
    val rdd = rdd2.cogroup(rdd4);
    rdd.collect().foreach(t=>{
      println(t._1+":============================================>")
      for(e<-t._2._1){
        println(e)
      }
      for (e<-t._2._2){
        println(e)
      }
    })
  }
}

　　17.cartesian(otherDataset)　　//笛卡尔积，RR[T]=>RDD[(T,U)]。调用类型T和类型U的数据集，返回(T,U)所对的数据集

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

//计算笛卡尔积
object cartesianDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf();
    conf.setMaster("local[4]");
    conf.setAppName("cartesianDemo");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 = sc.parallelize(Array("tom","jack","peter","stone","mike"));
    val rdd2 = sc.parallelize(Array("","","",""));
    val rdd3 = rdd1.cartesian(rdd2);
     rdd3.collect().foreach(t=>println(t))
  }

}

　　18.pipe　　　　　　　　　　//将rdd的元素传递给脚本或者命令

　　19.coalesce(numPartitions)　　//降低RDD中的分区数到指定的分区数

　　20.repartition　　　　　　　　//重新分区，分区数可增可减

package com.jd.test

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SaveAsTextDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf();
    conf.setMaster("local");
    conf.setAppName("SaveAsTextDemo");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val rdd1 = sc.textFile("E:/codes/test.txt");
    val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "));
    val rdd3 = rdd2.map((_,));
    //Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function. This will
    //   * also perform the merging locally on each mapper before sending results to a reducer, similarly
    //   * to a "combiner" in MapReduce.
    val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _,);//指定分区数为3，按key聚合，同时还指定分区数
    rdd4.saveAsTextFile("E:/codes/out")

  }
}

　　21.repartiotion　　　　　　　　//在RDD中重新进行shuffle操作，来随机的创建更多或者更少的分区，以及通过他们来进行分区的平衡，这经常用在网络间数据的shuffle

　　22.repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)　　　　//再分区并且排序

二、RDD Action

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　　1.collect()　　　　　　//在客户端返回数据集的所有元素来作为数组，这在筛选器或其他操作返回足够小的数据子集之后非常有用。

　　2.reduce()　　　　　　//使用函数func(携带两个参数并返回一个参数)聚合数据集的元素，函数应该可以通信以及关联

　　3.count　　　　　　　　//返回数据集中RDD元素的个数，形成数组，手机RDD元素形成数组

　　4.first　　　　　　　　　　//只取第一个元素

　　5.take(n)　　　　　　　　//去除前n个元素

　　6.takeOrdered(n,[ordering])　　//返回RDD的前n个元素，使用自然顺序或者用户比较器

　　7.saveAsTextFile(path)　　　　//保存到文件中去

　　8.saveAsSequenceFile(path)　　//保存成序列文件

　　9.countByKey()　　　　　　　　//按照key进行统计

三、Spark数据倾斜

　　　　数据倾斜问题，map阶段对key进行重新划分