Spark RDD常用算子使用总结_随笔

Spark RDD常用算子使用总结

文章目录

概述
Transformation（转换算子）
- 1. map
- 2. flatMap
- 3. filter
- 4. mapPartitions
- 5. mapPartitionsWithIndex
- 6. sample
- 7. mapValues
- 8. union（并集）
- 9. substract（差集）
- 10. reduceByKey
- 11. groupByKey
- 12. combineByKey
- 13. foldByKey
- 14. aggregateByKey
- 15. join
- 16. sortBy
- 17. repartition
Action（执行算子）
- 1. reduce
- 2. foreach
- 3. count、countByKey、countByValue
- 4. take、takeSample、first
- 5. max、min、mean、sum（数字运算）
代码汇总
- transformation 部分代码汇总
- action 部分代码汇总

概述

对于 Spark 处理的大量数据而言，会将数据切分后放入RDD作为Spark 的基本数据结构，开发者可以在 RDD 上进行丰富的 *** 作，之后 Spark 会根据 *** 作调度集群资源进行计算。总结起来，RDD 的 *** 作主要可以分为 Transformation 和 Action 两种。

官方文档

（1）Transformation 转换 *** 作：返回一个新的RDD
- which create a new dataset from an existing one
- 所有Transformation函数都是Lazy，不会立即执行，需要Action函数触发
（2）Action动作 *** 作：返回值不是RDD(无返回值或返回其他的)
- which return a value to the driver program after running a computation on the datase
- 所有Action函数立即执行（Eager），比如count、first、collect、take等

此外注意RDD中函数细节：

第一点：RDD不实际存储真正要计算的数据，而是记录了数据的位置在哪里，数据的转换关系(调用了什么方法，传入什么函数)；
第二点：RDD中的所有转换都是惰性求值/延迟执行的，也就是说并不会直接计算。只有当发生一个要求返回结果给Driver的Action动作时，这些转换才会真正运行。之所以使用惰性求值/延迟执行，是因为这样可以在Action时对RDD *** 作形成DAG有向无环图进行Stage的划分和并行优化，这种设计让Spark更加有效率地运行

Transformation（转换算子）

在Spark中Transformation *** 作表示将一个RDD通过一系列 *** 作变为另一个RDD的过程，这个 *** 作可能是简单的加减 *** 作，也可能是某个函数或某一系列函数。值得注意的是Transformation *** 作并不会触发真正的计算，只会建立RDD间的关系图。

如下图所示，RDD内部每个方框是一个分区。假设需要采样50%的数据，通过sample函数，从 V1、V2、U1、U2、U3、U4 采样出数据 V1、U1 和 U4，形成新的RDD。

1. map

源码：

def map[U](f : scala.Function1[T, U])(implicit evidence : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[U] = {  }

表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为另一个RDD。

只需要传入一个函数即可，如下代码，将原来的Seq集合中每个元素都乘以10，再返回结果，如下：

  @Test
  def mapTest(): Unit = {
    // 1. 创建RDD
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3))
    // 2. 执行 map  *** 作
    val rdd2 = rdd1.map(item => item * 10)
    // 3. 得到结果
    val result = rdd2.collect() //通过调用collect来返回一个数组，然后打印输出
    result.foreach(item => println(item))
  }

运行结果：

10
20
30

Process finished with exit code 0

2. flatMap

源码：

def flatMap[U](f : scala.Function1[T, scala.TraversableOnce[U]])(implicit evidence : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[U] = {  }

表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为一个新的 RDD，但是与 map 不同，RDD 中的每一个元素会被映射成新的 0 到多个元素（f 函数返回的是一个序列 Seq）。

代码演示：

  @Test
  def flatMapTest() = {
    // 1. 创建RDD
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq("Hello 吕布", "Hello 貂蝉", "Hello 铠"))
    // 2. 处理数据
    val rdd2 = rdd1.flatMap(item => item.split(" "))
    // 3. 查看结果
    val result = rdd2.collect()
    result.foreach(item => println(item))
    // 4. 关闭资源
    sc.stop()
  }

运行结果：

Hello
吕布
Hello
貂蝉
Hello
铠

Process finished with exit code 0

3. filter

源码：

def filter(f : scala.Function1[T, scala.Boolean]) : org.apache.spark.rdd.RDD[T] = {  }

filter 可以过滤掉数据集中的一部分元素
filter 中接受的函数，参数是每一个元素，如果这个函数返回true，当前元素就会被加入新数据集，如果返回false，当前元素会被过滤掉

代码演示：

  @Test
  def filter() = {
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
      .filter(item => item % 2 == 0)  //取偶数
      .collect()
      .foreach(item => println(item))
  }

运行结果：

2
4
6
8
10

Process finished with exit code 0

4. mapPartitions

源码：

def mapPartitions[U](f : scala.Function1[scala.Iterator[T], scala.Iterator[U]], preservesPartitioning : scala.Boolean = {  })(implicit evidence : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[U] = {  }

mapPartitions 和 map算子一样，只不过map是针对每一条数据进行转换，mapPartitions针对一整个分区的数据进行转换
map的func参数是单条数据，mapPartitions的func参数是一个集合（一个分区所有的数据）
map的func返回值也是单条数据，mapPartitions的func返回值是一个集合

代码演示：

  @Test
  def mapPartitions(): Unit = {
    // 1. 数据生成
    // 2. 算子使用
    // 3. 获取结果
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6), numSlices = 2)
      .mapPartitions(iter => {
        iter.foreach(item => println(item))
        iter
      })
      .collect()
  }

运行结果：

1
4
2
5
3
6

Process finished with exit code 0

如果想给上述集合中的元素都乘以10该，如何 *** 作？

  @Test
  def mapPartitions2(): Unit = {
    // 1. 数据生成
    // 2. 算子使用
    // 3. 获取结果
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6), numSlices = 2)
      .mapPartitions(iter => {
        // 如果想给集合中的数字都乘10，该如何 *** 作？
        // 遍历 iter 其中每一条数据进行转换，转换完成之后，返回 iter
        val result = iter.map(item => item * 10)  //注意这个的map算子并不是RDD中的，而是Scala中的
        result
      })
      .collect()
      .foreach(item => println(item))
  }

运行结果：

10
20
30
40
50
60

Process finished with exit code 0

5. mapPartitionsWithIndex

源码：

def mapPartitionsWithIndex[U](f : scala.Function2[scala.Int, scala.Iterator[T], scala.Iterator[U]], preservesPartitioning : scala.Boolean = {  })(implicit evidence : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[U] = {  }

mapPartitionsWithIndex 和 mapPartitions 的区别是 func 参数中多了一个参数，分区号

  @Test
  def mapPartitionsWithIndex(): Unit = {
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6), numSlices = 2)
      .mapPartitionsWithIndex( (index, iter) => {
        println("index: " + index)
        iter.foreach(item => println(item))
        iter
      } )
      .collect()
  }

运行结果：

index: 0
1
2
3
index: 1
4
5
6

Process finished with exit code 0

运行结果也有可能是这样：原因是RDD的并发性质

index: 1
index: 0
4
5
6
1
2
3

Process finished with exit code 0

6. sample

源码：

def sample(withReplacement : scala.Boolean, fraction : scala.Double, seed : scala.Long = {  }) : org.apache.spark.rdd.RDD[T] = {  }

采样，尽可能减少数据集的规律损失
withReplacement 参数决定有放回或者无放回采样
fraction 参数是采样比例

  @Test
  def sample() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
    val rdd2 = rdd1.sample(false, 0.6)
    //第一个参数为false代表无放回采样，0.6是采样比例
    val result = rdd2.collect()
    result.foreach(item => println(item))
  }

运行结果：

3
4
5
6
7
8
9

Process finished with exit code 0

7. mapValues

源码：

def mapValues[U](f : scala.Function1[V, U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[K, U]] = {  }

mapValues 也是 map，只不过map作用于整条数据，mapValues作用于 Value

  @Test
  def mapValues() = {
    sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)))
      .mapValues(item => item * 10)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

运行结果：

(a,10)
(b,20)
(c,30)

Process finished with exit code 0

8. union（并集）

  @Test
  def union() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(3, 4, 5, 6, 7))

    rdd1.union(rdd2)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

运行结果：

1
2
3
4
5
3
4
5
6
7

Process finished with exit code 0

9. substract（差集）

  @Test
  def subtract() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(3, 4, 5, 6, 7))

    rdd1.subtract(rdd2) //rdd1-rdd2
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

运行结果：

1
2

Process finished with exit code 0

10. reduceByKey

源码：

def reduceByKey(func : scala.Function2[V, V, V]) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[K, V]] = {  }

聚合 *** 作时，往往聚合过程中需要中间临时变量（到底时几个变量，具体业务而定）

  @Test
  def reduceByKey() = {
    // 1.创建RDD
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq("Hello 吕布", "Hello 貂蝉", "Hello 铠"))
    // 2.处理数据
    val rdd2 = rdd1.flatMap(item => item.split(" "))
      .map(item => (item, 1))
      .reduceByKey((curr, agg) => curr + agg) //注意agg是一个临时变量，或者局部结果，起始值为0
    // 3.得到结果
    val result = rdd2.collect()
    result.foreach(item => println(item))
    // 4.关闭资源
    sc.stop()

运行结果：

(铠,1)
(貂蝉,1)
(Hello,3)
(吕布,1)

Process finished with exit code 0

11. groupByKey

RDD中groupByKey和reduceByKey区别？？？

reduceByKey函数：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。简而言之，分组聚合。
groupByKey函数：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的函数，将相同key的值聚合到一起，与reduceByKey的区别是只生成一个sequence。简而言之就是只分组，不聚合。

  @Test
  def groupByKey() = {
    sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 1), ("c", 3)))
      .groupByKey()
      .collect()
      .foreach(println(_))  //只有一个参数打印输出可以简写
  }

运行结果：

(a,CompactBuffer(1, 1))
(c,CompactBuffer(3))

Process finished with exit code 0

12. combineByKey

源码：

def combineByKey[C](
	createCombiner : scala.Function1[V, C], 
	mergevalue : scala.Function2[C, V, C], 
	mergeCombiners : scala.Function2[C, C, C]
) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[K, C]] = {  }

CombineByKey 算子中接受三个参数：
- 转换数据的函数（初始函数，作用于第一条数据，用于开启整个计算），在分区上进行聚合，把所有分区的聚合结果聚合为最终结果

  @Test
  def combineByKey() = {
    // 1.准备集合
    val rdd: RDD[(String, Double)] = sc.parallelize(Seq(
      ("铠", 100.0),
      ("耀", 99.0),
      ("镜", 99.0),
      ("镜", 98.0),
      ("铠", 97.0)
    ))
    // 2.算子 *** 作
    //  2.1 createCombiner 转换数据
    //  2.2 mergevalue 分区上的聚合
    //  2.3 mergeCombiners 把分区上的结果再次聚合，生成最终结果
    val combineResult = rdd.combineByKey(
      createCombiner = (curr: Double) => (curr, 1),
      mergevalue = (curr: (Double, Int), nextValue: Double) => (curr._1 + nextValue, curr._2 + 1),
      mergeCombiners = (curr: (Double, Int), agg:(Double, Int)) => (curr._1 + agg._1, curr._2 + agg._2)
    )

    val resultRDD = combineResult.map( item => (item._1, item._2._1 / item._2._2))

    // 3. 输出数据
    resultRDD.collect().foreach(println(_))
  }

运行结果：

(铠,98.5)
(耀,99.0)
(镜,98.5)

Process finished with exit code 0

13. foldByKey

源码：

def foldByKey(zeroValue : V)(func : scala.Function2[V, V, V]) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[K, V]] = {  }

foldByKey 和 reduceByKey 的区别是可以指定初始值
foldByKey 和 Scala中的 foldLeft、foldRight 区别是，这个初始值作用于每一个数据

  @Test
  def foldByKey() = {
    sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 1), ("b", 1)))
      .foldByKey(10)((curr, agg) => curr + agg)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

运行结果：

(a,22)
(b,11)

Process finished with exit code 0

14. aggregateByKey

源码：

def aggregateByKey[U](zeroValue : U)(seqOp : scala.Function2[U, V, U], combOp : scala.Function2[U, U, U])(implicit evidence : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[K, U]] = {  }

aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp)
- zeroValue：指定初始值
- seqOp：作用于每个元素，根据初始值，进行计算
- combOp：将 seqOp 处理过的结果进行聚合
aggregateByKey 比较适合针对每个数据要先处理，后聚合的场景

  @Test
  def aggregateByKey() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("手机", 10.0), ("手机", 15.0), ("电脑", 20.0)))
    rdd.aggregateByKey(0.8)((zeroValue, item) => item * zeroValue, (curr, agg) => curr + agg)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

运行结果：

(手机,20.0)
(电脑,16.0)

Process finished with exit code 0

15. join

源码：

def join[W](
	other : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[K, W]]
	) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[K, scala.Tuple2[V, W]]] = {  }

  @Test
  def join() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 2), ("b", 1)))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(("a", 10), ("a", 11), ("b", 12)))
    rdd1.join(rdd2)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

运行结果：

(a,(1,10))
(a,(1,11))
(a,(2,10))
(a,(2,11))
(b,(1,12))

Process finished with exit code 0

16. sortBy

源码：

def sortBy[K](f : scala.Function1[T, K], ascending : scala.Boolean = {  }, numPartitions : scala.Int = {  })(implicit ord : scala.Ordering[K], ctag : scala.reflect.ClassTag[K]) : org.apache.spark.rdd.RDD[T] = {  }

sortBy 可以用于任何类型数据的RDD，sortByKey 只有 KV 类型数据的RDD中才有
sortBy 可以按照任何部分顺序来排序，sortByKey 只能按照 Key 来排序
sortByKey 写发简单，不用编写函数了

  @Test
  def sort() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(2, 4, 1, 5, 1, 8))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 3), ("c", 2)))

    println("-----------------------------")
    rdd1.sortBy(item => item).collect().foreach(println(_))
    println("-----------------------------")
    rdd2.sortBy(item => item._2).collect().foreach(println(_))
    println("-----------------------------")
    rdd2.sortByKey().collect().foreach(println(_))
  }

运行结果：

-----------------------------
1
1
2
4
5
8
-----------------------------
(a,1)
(c,2)
(b,3)
-----------------------------
(a,1)
(b,3)
(c,2)

Process finished with exit code 0

17. repartition

源码：

def repartition(numPartitions : scala.Int)(implicit ord : scala.Ordering[T] = {  }) : org.apache.spark.rdd.RDD[T] = {  }

repartition 进行重分区的时候，默认是 shuffle 的
coalesce 进行重分区的时候，默认是不 shuffle 的，coalesce 默认不能增大分区数

  @Test
  def partitioning() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 2)

    println(rdd.repartition(5).partitions.size)
    println(rdd.repartition(1).partitions.size)
    println(rdd.coalesce(5, shuffle = true ).partitions.size)
  }

}

5
1
5

Process finished with exit code 0

Action（执行算子）

不同于Transformation *** 作，Action *** 作代表一次计算的结束，不再产生新的 RDD，将结果返回到Driver程序或者输出到外部。所以Transformation *** 作只是建立计算关系，而Action *** 作才是实际的执行者。每个Action *** 作都会调用SparkContext的runJob 方法向集群正式提交请求，所以每个Action *** 作对应一个Job。

1. reduce

源码：

def reduce(f : scala.Function2[T, T, T]) : T = {  }

函数中传入的 curr参数，并不是 Value，而是一整条数据
reduce 整体上的结果，只有一个
聚合的时候，往往需要聚合 中间临时变量

  @Test
  def reduce() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("手机", 10.0), ("手机", 15.0), ("电脑", 20.0)))
    val result: (String, Double) = rdd.reduce((curr, agg) => ("总价", curr._2 + agg._2))
    println(result) // reduce的结果是一个元组
  }

运行结果：

(总价,45.0)

Process finished with exit code 0

2. foreach

源码：

def foreach(f : scala.Function1[T, scala.Unit]) : scala.Unit = {  }

RDD中自带的foreach算子，注意输出的结果顺序不一定按照原来Seq集合中的顺序，是因为RDD是并行计算，异步 *** 作。

  @Test
  def foreach() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4))
    rdd.foreach(item => println(item))
  }

运行结果：

3
1
2
4

Process finished with exit code 0

3. count、countByKey、countByValue

count 和 countByKey 的结果相距很远，每次调用 Action 都会生成一个 job，job 会运行获取结果，所以在俩个 job中间有大量的 Log，其实就是在启动job
countByKey的运算结果是一个Map型数据：Map(a -> 2, b -> 1, c -> 1)
数据倾斜：如果要解决数据倾斜，是不是要先知道谁倾斜，通过countByKey可以查看Key对应的数量，从而解决倾斜问题

  @Test
  def count() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3), ("a", 4)))
    println(rdd.count())  // 求出集合中数据的总数
    println(rdd.countByKey()) // 得出 Key
    println(rdd.countByValue())
  }

运行结果：

4
Map(a -> 2, b -> 1, c -> 1)
Map((b,2) -> 1, (c,3) -> 1, (a,1) -> 1, (a,4) -> 1)

Process finished with exit code 0

4. take、takeSample、first

take() 和 takeSample() 都是获取数据，一个是直接获取，一个是采样获取（又放回、无放回）
first：一般情况下，action 会从所有分区获取数据，相对来说速度比较慢，first 只是获取第一个元素所有只会处理第一个分区，所以速度很快，无需处理所有数据

  @Test
  def take() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6))
    rdd.take(3).foreach(item => println(item))  // 返回前N个数据
    println(rdd.first())  // 返回第一个元素
    rdd.takeSample(withReplacement = false, num = 3).foreach(item => println(item))
  }

运行结果：

1
2
3
1
2
1
5

Process finished with exit code 0

5. max、min、mean、sum（数字运算）

没有中位数，缺陷！

  @Test
  def numberic() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 10, 99, 120, 7))
    println(rdd.max())  // 最大值
    println(rdd.min())  // 最小值
    println(rdd.mean()) // 均值
    println(rdd.sum())  //求和
  }

运行结果：

120
1
27.888888888888893
251.0

Process finished with exit code 0

代码汇总 transformation 部分代码汇总

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.junit.Test

class TransformationOp {

  val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("transformation_op").setMaster("local[6]")
  val sc = new SparkContext(conf)

  


  @Test
  def mapPartitions(): Unit = {
    // 1. 数据生成
    // 2. 算子使用
    // 3. 获取结果
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6), numSlices = 2)
      .mapPartitions(iter => {
        iter.foreach(item => println(item))
        iter
      })
      .collect()
  }


  @Test
  def mapPartitions2(): Unit = {
    // 1. 数据生成
    // 2. 算子使用
    // 3. 获取结果
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6), numSlices = 2)
      .mapPartitions(iter => {
        // 如果想给集合中的数字都乘10，该如何 *** 作？
        // 遍历 iter 其中每一条数据进行转换，转换完成之后，返回 iter
        val result = iter.map(item => item * 10)  //注意这个的map算子并不是RDD中的，而是Scala中的
        result
      })
      .collect()
      .foreach(item => println(item))
  }


  
  @Test
  def mapPartitionsWithIndex(): Unit = {
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6), numSlices = 2)
      .mapPartitionsWithIndex( (index, iter) => {
        println("index: " + index)
        iter.foreach(item => println(item))
        iter
      } )
      .collect()
  }

  
  @Test
  def filter() = {
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
      .filter(item => item % 2 == 0)  //取偶数
      .collect()
      .foreach(item => println(item))
  }

  
  @Test
  def sample() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
    val rdd2 = rdd1.sample(false, 0.6)
    //第一个参数为false代表无放回采样，0.6是采样比例
    val result = rdd2.collect()
    result.foreach(item => println(item))
  }

  
  @Test
  def mapValues() = {
    sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)))
      .mapValues(item => item * 10)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

  
  @Test
  def intersection() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(3, 4, 5, 6, 7))

    rdd1.intersection(rdd2)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

  
  @Test
  def union() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(3, 4, 5, 6, 7))

    rdd1.union(rdd2)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

  
  @Test
  def subtract() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(3, 4, 5, 6, 7))

    rdd1.subtract(rdd2) //rdd1-rdd2
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

  
  @Test
  def groupByKey() = {
    sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 1), ("c", 3)))
      .groupByKey()
      .collect()
      .foreach(println(_))  //只有一个参数打印输出可以简写
  }

  
  @Test
  def combineByKey() = {
    // 1.准备集合
    val rdd: RDD[(String, Double)] = sc.parallelize(Seq(
      ("铠", 100.0),
      ("耀", 99.0),
      ("镜", 99.0),
      ("镜", 98.0),
      ("铠", 97.0)
    ))
    // 2.算子 *** 作
    //  2.1 createCombiner 转换数据
    //  2.2 mergevalue 分区上的聚合
    //  2.3 mergeCombiners 把分区上的结果再次聚合，生成最终结果
    val combineResult = rdd.combineByKey(
      createCombiner = (curr: Double) => (curr, 1),
      mergevalue = (curr: (Double, Int), nextValue: Double) => (curr._1 + nextValue, curr._2 + 1),
      mergeCombiners = (curr: (Double, Int), agg:(Double, Int)) => (curr._1 + agg._1, curr._2 + agg._2)
    )

    val resultRDD = combineResult.map( item => (item._1, item._2._1 / item._2._2))

    // 3. 输出数据
    resultRDD.collect().foreach(println(_))
  }

  
  @Test
  def foldByKey() = {
    sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 1), ("b", 1)))
      .foldByKey(10)((curr, agg) => curr + agg)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

  
  @Test
  def aggregateByKey() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("手机", 10.0), ("手机", 15.0), ("电脑", 20.0)))
    rdd.aggregateByKey(0.8)((zeroValue, item) => item * zeroValue, (curr, agg) => curr + agg)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }

  @Test
  def join() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("a", 2), ("b", 1)))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(("a", 10), ("a", 11), ("b", 12)))
    rdd1.join(rdd2)
      .collect()
      .foreach(println(_))
  }


  
  @Test
  def sort() = {
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(2, 4, 1, 5, 1, 8))
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 3), ("c", 2)))

    println("-----------------------------")
    rdd1.sortBy(item => item).collect().foreach(println(_))
    println("-----------------------------")
    rdd2.sortBy(item => item._2).collect().foreach(println(_))
    println("-----------------------------")
    rdd2.sortByKey().collect().foreach(println(_))
  }


  
  @Test
  def partitioning() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 2)

    println(rdd.repartition(5).partitions.size)
    println(rdd.repartition(1).partitions.size)
    println(rdd.coalesce(5, shuffle = true ).partitions.size)
  }

}

action 部分代码汇总

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

class ActionOp {

  val conf = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("action_op")
  val sc = new SparkContext(conf)

  
  @Test
  def reduce() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("手机", 10.0), ("手机", 15.0), ("电脑", 20.0)))
    val result: (String, Double) = rdd.reduce((curr, agg) => ("总价", curr._2 + agg._2))
    println(result) // reduce的结果是一个元组
  }


  
  @Test
  def foreach() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4))
    rdd.foreach(item => println(item))
  }


  
  @Test
  def count() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3), ("a", 4)))
    println(rdd.count())  // 求出集合中数据的总数
    println(rdd.countByKey()) // 得出 Key
    println(rdd.countByValue())
  }

  
  @Test
  def take() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6))
    rdd.take(3).foreach(item => println(item))  // 返回前N个数据
    println(rdd.first())  // 返回第一个元素
    rdd.takeSample(withReplacement = false, num = 3).foreach(item => println(item))
  }

  // 等等数字运算...   注意对于数字类型的支持，都是Action
  @Test
  def numberic() = {
    val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 10, 99, 120, 7))
    println(rdd.max())  // 最大值
    println(rdd.min())  // 最小值
    println(rdd.mean()) // 均值
    println(rdd.sum())  //求和
  }

}

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5690372.html

Spark RDD常用算子使用总结

发表评论

评论列表（0条）