大数据技术Spark之RDD基础编程

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据
处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行
计算的集合。

一、RDD的两种创建方式

1. 从集合（内存）中创建 RDD
   从集合中创建 RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD

    val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
    val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd1 = sparkContext.parallelize(List(1,2,3,4))
    val rdd2 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
    rdd1.collect().foreach(println)
    rdd2.collect().foreach(println)
    sparkContext.stop()

2. 从外部存储（文件）创建 RDD
   由外部存储系统的数据集创建 RDD 包括：本地的文件系统，所有 Hadoop 支持的数据集，

val fileRDD: RDD[String] = sparkContext.textFile("input")
fileRDD.collect().foreach(println)
sparkContext.stop()

二、RDD转换算子
RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value
类型

• Value 类型

1. map
   将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。

val dataRDD: RDD[Int] = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,5))
val dataRDD1: RDD[Int] = dataRDD.map(_+10)//11,12,13,14,15

2. flatMap
   将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射。

val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
val words=lines.flatMap(line => line.split(" "))

3.groupBy
将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4),1)
val dataRDD1 = dataRDD.groupBy(_%2)

4.sortBy
该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过 f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理
的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原 RDD 的分区数一
致。中间存在 shuffle 的过程

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2),2)
val dataRDD1 = dataRDD.sortBy(num=>num, false, 4)

5.filter
将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出现数据倾斜。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4),1)
val dataRDD1 = dataRDD.filter(_%2 == 0)

6.sample
根据指定的规则从数据集中抽取数据

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
 1,2,3,4
),1)
// 抽取数据不放回（伯努利算法）
// 伯努利算法：又叫 0、1 分布。例如扔硬币，要么正面，要么反面。
// 具体实现：根据种子和随机算法算出一个数和第二个参数设置几率比较，小于第二个参数要，大于不
要
// 第一个参数：抽取的数据是否放回，false：不放回
// 第二个参数：抽取的几率，范围在[0,1]之间,0：全不取；1：全取；
// 第三个参数：随机数种子
val dataRDD1 = dataRDD.sample(false, 0.5)
// 抽取数据放回（泊松算法）
// 第一个参数：抽取的数据是否放回，true：放回；false：不放回
// 第二个参数：重复数据的几率，范围大于等于 0.表示每一个元素被期望抽取到的次数
// 第三个参数：随机数种子
val dataRDD2 = dataRDD.sample(true, 2)

7.distinct
将数据集中重复的数据去重

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2),1)
val dataRDD1 = dataRDD.distinct()
val dataRDD2 = dataRDD.distinct(2)//2个分区

8.repartition
该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。无论是将分区数多的
RDD 转换为分区数少的 RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的 RDD，repartition
操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List( 1,2,3,4,1,2),2)
val dataRDD1 = dataRDD.repartition(4)

9.glom
将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理，分区不变。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4),1)
val dataRDD1:RDD[Array[Int]] = dataRDD.glom()

10.mapPartitions
将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据。

val dataRDD1: RDD[Int] = dataRDD.mapPartitions(
 datas => {datas.filter(_==2)})

11.mapPartitionsWithIndex
将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据，在处理时同时可以获取当前分区索引。

val dataRDD1 = dataRDD.mapPartitionsWithIndex( (index, datas) => { datas.map(index, _)})

12.coalesce
根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2),6)
val dataRDD1 = dataRDD.coalesce(2)

• 双 Value 类型

13.intersection
对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.intersection(dataRDD2)//3，4

14.union

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.union(dataRDD2)//1,2,3,4,5,6

15.subtract
以一个 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将其他元素保留下来。求差集

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.subtract(dataRDD2)//1,2

16.zip
将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的 Key 为第 1 个 RDD
中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素。

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.zip(dataRDD2)//(1,3),(2,4),(3,5),(4,6)

• Key-Value类型

17.partitionBy
将数据按照指定 Partitioner 重新进行分区。Spark 默认的分区器是 HashPartitioner。

val rdd: RDD[(Int, String)] =
 sc.makeRDD(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc")),3)
import org.apache.spark.HashPartitioner
val rdd2: RDD[(Int, String)] =
 rdd.partitionBy(new HashPartitioner(2))

18.reduceByKey
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合。

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.reduceByKey(_+_)
val dataRDD3 = dataRDD1.reduceByKey(_+_, 2)

19.reduceByKey
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行分组。

val dataRDD1 =
 sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.groupByKey()
val dataRDD3 = dataRDD1.groupByKey(2)
val dataRDD4 = dataRDD1.groupByKey(new HashPartitioner(2))

24.aggregateByKey
将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算
```scala
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.aggregateByKey(0)(_+_,_+_)

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKey(0)(_+_)

val list: List[(String, Int)] = List(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), 
("a", 95), ("b", 98))
val input: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(list, 2)
val combineRdd: RDD[(String, (Int, Int))] = input.combineByKey(
 (_, 1),
 (acc: (Int, Int), v) => (acc._1 + v, acc._2 + 1),
 (acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
)

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))// 聚合数据
val reduceResult: Int = rdd.reduce(_+_)

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))// 收集数据到 Driver
rdd.collect().foreach(println)

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))// 返回 RDD 中元素的个数
val countResult: Long = rdd.count()

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))// 返回 RDD 中元素的个数
val firstResult: Int = rdd.first()
println(firstResult)

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))// 返回 RDD 中元素的个数
val takeResult: Array[Int] = rdd.take(2)
println(takeResult.mkString(","))

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,2,4))// 返回 RDD 中元素的个数
val result: Array[Int] = rdd.takeOrdered(2)

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 8)// 将该 RDD 所有元素相加得到结果
//val result: Int = rdd.aggregate(0)(_ + _, _ + _)
val result: Int = rdd.aggregate(10)(_ + _, _ + _)

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
val foldResult: Int = rdd.fold(0)(_+_)

val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2, 
"b"), (3, "c"), (3, "c")))// 统计每种 key 的个数
val result: collection.Map[Int, Long] = rdd.countByKey()

// 保存成 Text 文件
rdd.saveAsTextFile("output")
// 序列化成对象保存到文件
rdd.saveAsObjectFile("output1")
// 保存成 Sequencefile 文件
rdd.map((_,1)).saveAsSequenceFile("output2")

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 收集后打印
rdd.map(num=>num).collect().foreach(println)
println("****************")
// 分布式打印
rdd.foreach(println)

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