spark rdd Transformation和Action 剖析

　　1.看到 这篇总结的这么好， 就悄悄的转过来，供学习

wordcount.toDebugString查看RDD的继承链条

所以广义的讲，对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子，甚至包括求幂次，开方都可以认为是一个算子，只是有的算子我们用了一个符号来代替他所要进行的运算罢了，所以大家看到算子就不要纠结，他和f(x)的f没区别，它甚至和加减乘除的基本运算符号都没有区别，只是他可以对单对象操作罢了(有的符号比如大于、小于号要对多对象操作)。又比如取概率P{X<x}，概率是集合{X<x}(他是属于实数集的子集)对[0,1]区间的一个映射，我们知道实数域和[0,1]区间是可以一一映射的(这个后面再说)，所以取概率符号P，我们认为也是一个算子，和微分，积分算子算子没区别。

总而言之，算子就是映射，就是关系，就是**变换**！

**mapPartitions(f)**
f函数的输入输出都是每个分区集合的迭代器Iterator

def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U]
该函数和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器。如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效的过。
比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartitions，那么只需要针对每一个分区建立一个connection。
参数preservesPartitioning表示是否保留父RDD的partitioner分区信息。
参考文章：
http://lxw1234.com/archives/2015/07/348.htm

union(other: RDD[T])操作不去重，去重需要distinct()

subtract取两个RDD中非公共的元素

sample返回RDD，takeSample直接返回数组(数组里面的元素为RDD中元素，类似于collect)

keyvalue之类的操作都在**PairRDDFunctions.scala**中

mapValues只对value进行运算

groupBy相同key的元素的value组成集合

coGroup是在groupBy的基础上

coGroup操作多个RDD，是两个RDD里相同key的两个value集合组成的元组

参考文章：
http://www.iteblog.com/archives/1280

**combineByKey和reduceByKey,groupByKey(内部都是通过combineByKey)**

源码分析：

reduceByKey  mapSideCombine: Boolean = true
    
    groupByKey  mapSideCombine=false

所以优先使用reduceByKey，参考文章：http://www.iteblog.com/archives/1357

**join操作**

本质是先coGroup再笛卡尔积
    
      def join[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, W))] = {
    this.cogroup(other, partitioner).flatMapValues( pair =>
      for (v <- pair._1.iterator; w <- pair._2.iterator) yield (v, w)
    )
      }

**yield** 关键字的简短总结:

针对每一次 for 循环的迭代, yield 会产生一个值，被循环记录下来 (内部实现上，像是一个缓冲区).
    当循环结束后, 会返回所有 yield 的值组成的集合.
    返回集合的类型与被遍历的集合类型是一致的.

参考文章：
http://unmi.cc/scala-yield-samples-for-loop/

cache persist也是lazy级别的

Action本质sc.runJob

foreach

collect()相当于toArray返回一个数组

collectAsMap()对keyvalue类型的RDD操作返回一个HashMap,key重复后面的元素会覆盖前面的元素reduce

源码解析：先调用collect()再放到HashMap[K, V]中

def collectAsMap(): Map[K, V] = {
    val data = self.collect()
    val map = new mutable.HashMap[K, V]
    map.sizeHint(data.length)
    data.foreach { pair => map.put(pair._1, pair._2) }
    map
      }
    
**reduceByKeyLocally**相当于reduceByKey+collectAsMap()

该函数将RDD[K,V]中每个K对应的V值根据映射函数来运算，运算结果映射到一个Map[K,V]中，而不是RDD[K,V]。

参考文章：
http://lxw1234.com/archives/2015/07/360.htm

**lookup**也是针对keyvalue返回指定key对应的value形成的seq

def lookup(key: K): Seq[V]

**reduce fold(每个分区是串行，有个初始值) aggregate(并行,与fold类似)**

前两个元素作用的结果与第三元素作用依次类推

**SequenceFile**文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。目前，也有不少人在该文件的基础之上提出了一些HDFS中小文件存储的解决方案，他们的基本思路就是将小文件进行合并成一个大文件，同时对这些小文件的位置信息构建索引。不过，这类解决方案还涉及到Hadoop的另一种文件格式——**MapFile**文件。SequenceFile文件并不保证其存储的key-value数据是按照key的某个顺序存储的，同时不支持append操作。

参考文章：http://blog.csdn.net/xhh198781/article/details/7693358

**saveAsTextFile**->TextOutputFormat  (key为null，value为元素toString)

**saveAsObjectFile**(二进制)->saveAsSequenceFile->SequenceFileOutputFormat(key为null，value为BytesWritable)

cache\persist

**checkpoint()**机制避免缓存丢失(内存不足)要重新计算带来的性能开销,会导致另外一个作业，比缓存更可靠

SparkContex.setCheckpointDir设置目录位置