常用RDD

只作为我个人笔记，没有过多解释

Transfor

map

filter　　filter之后，依然有三个分区，第二个分区为空，但不会消失

flatMap

reduceByKey

groupByKey()

sortByKey()

val pets = sc.parallelize(
    List((“cat”, 1), (“dog”, 1), (“cat”, 2))
)
pets.reduceByKey(_ + _) // => {(cat, 3), (dog, 1)}
pets.groupByKey() // => {(cat, Seq(1, 2)), (dog, Seq(1)}
pets.sortByKey() // => {(cat, 1), (cat, 2), (dog, 1)}

mapValues(_ + 1)　　mapvalues是忽略掉key，只把value进行操作

join　　RDD[(String, Int)].join（RDD[(String, Long)]）   =>  RDD[(String, (Int, Long))]

　　　　join这两个rdd的value类型可以不一样，至于分区是根据hash来指定的

union

cogroup

用 cogroup 实现 join

sample()　　从数据集中采样

cartesian()　　求笛卡尔积

pipe()　　传入一个外部程序

coalesce(口莱斯)　　合并一个RDD的分区

rdd4 = rdd1 ++ rdd2 ++ rdd3

rdd4.coalesce(3)

rdd4.coalesce(3,true)

repartition　　合并分区　　rdd3.repartition（10）

并不是真的将分区合并，而是让一个task处理多个分区，如1k、10k、100k、1m、10m这五种文件，一共10w个，在hdfs上会有10w个block，取数据的时候会有10w个分区，同样有10w个task，这并不合适，如果能将这些分区合并，比如有10个task，每个task读1w个文件，速度会快很多，这个时候，有两种合并方式，coalesce和repartition

coalesce优点是简单粗暴，合并分区速度很快，缺点是很可能每个task所处理的数据不均匀。如果文件天生是比较均匀的，那coalesce合适

repartition优点是合并很均匀，用的是归并排序，缺点是计算开销比较大

举例，repartition合并的方法，10w个文件如何均匀的分成3个分区？

将每个文件均匀分成3分份，然后每一个分区从每个文件中拿一份

zip　　将两个RDD的元素一一映射，合在一起

Action

collect()

take(2)

count()

reduce

foreach(println)