spark

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Spark 20160705  小记:

mac安装过程：

（1）安装java，配置环境变量（简单）

（2）安装scale，配置环境变量（直接下载解压，文件目录添加到HOME，简单）

 (3)   安装spark，下载解压，进入目录编译，sbt编译（稍微配置一下路径即可，简单，不过要编译很久，可下载编译好的）

网上可容易查找配置步骤，没难度。

RDD是spark的抽象数据结构类型，现在RDD已经DataFrame API代替，不过RDD是spark的核心关键。在spark里面，任何数据都是被表示为RDD。

spark在执行过程也是RDD->RDD->RDD->result。spark的过程其实就是讲数据转为RDD然后对RDD进行一系列的相应的转换，操作。

说明：

RDD：弹性分布式数据集，其实我感觉就是一个数据结构而已，里面存了数据，我们可以认为是一个数组，有所不同的是，这个数组是分区存放的，可以分区并行的。

1.创建RDD：

（1）从集合（数组）  parallelize(list[1,2,3,4,5])

（2）从外部文件（hdfs，普通文件系统）textFile(filePath)

RDD:包括  transform    ations 两种操作类型

转化，动作。

转化：就是从一个rdd变成另外一个rdd，并且会记住上次rdd，实际不执行，叫惰性转换。

          就看做是一个指针，记住了这些该做的操作可是没做，留着以后一起做。

动作：action阶段才会执行代码。value值。

Transform：

比如map，filter这些

Action：

count(),collection() 这些

2.运行spark，可以使用java python scala。

先使用scala的命令行来熟悉一下提供的API

API:

Transform：

Map（func）：

     对RDD中的每个数据元素执行一个函数，产生一个新的RDD。和hadoop里面的map一样意思。map（x=>x*2）这边要说明，map只接受KV格式的RDD

MapValue:

    输入对应kv中的v，k保证不变，对v进行操作，组成一个新kv

Filter（func）:

    对元素进行过滤，每个元素应用f函数，返回值为true的在rdd保留。

Distinct:

    去重

Action：

Reduce（func）:

   reduce就是规约嘛，两两前后规约。[1,2,3,4,5,6,7]    1+2=3   3+3=6 6+4=10 sum

和hadoop里面的reduce的对应的是reducebykey。规约相同key的数据。

collect()  

   以数组形式 返回数据集的所有元素

count()

  返回数据集的个数

first()

take(n) :    top n

持久化RDD:

   spark可以持久化一个RDD，就是可以把一个数据集保存或者缓存到内存，使得之后用到这个数据集的时候速度非常快。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/GuoJiaSheng/p/5644729.html