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1.rdd的初始化
1.1 读取文件来初始化rdd(通过sparkContext的textFile方法)
1.1.1 读取本地文件
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("LocalWordCount").setMaster("local");// 指定运行在本地 JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(conf); // 返回每一行作为一个元素的rdd JavaRDD<String> lines = sparkContext .textFile("C://Users//yanglin//Desktop//bb.txt", 5); // 返回为JavaRDD[String]
1.1.2 读取hdfs文件
//返回每一行作为一个元素的rdd JavaRDD<String> lines=sparkContext.textFile("hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020/user/yanglin/spark/wc.input", 5);//返回为JavaRDD[String]
1.2 并行化集合来初始化rdd(通过sparkContext.)
JavaPairRDD<Integer, String> students = context.parallelizePairs( Arrays.asList(new Tuple2<Integer, String>(1, "zhangsan"), new Tuple2<Integer, String>(2, "lisi"), new Tuple2<Integer, String>(3, "wangwu"), new Tuple2<Integer, String>(4, "zhaoliu")), 1)
2.rdd的基本操作（分为transformation和action）
2.1 Spark支持两种RDD操作：transformation和action
2.1.1 区别
transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD；
action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序。
2.1.2 特性
transformation的特点就是lazy特性：transformation是不会触发spark程序的执行的，它们只是记录了对RDD所做的操作，但是不会自发的执行。只有当transformation之后，接着执行了一 个action操作，那么所有的transformation才会执行。
action操作执行，会触发一个spark job的运行，从而触发这个action之前所有的transformation的执行。
2.2 常用transformation操作
2.2.1 flatMap 将有嵌套类型的集合转换为没有嵌套的一个大集合
// 返回每一个单词为一个元素的rdd，将每行数据按空格分割后合并为一个大的集合 JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { private static final long serialVersionUID = 2192898403909387476L; public Iterable<String> call(String line) throws Exception { return Arrays.asList(line.split(" ")); } });
2.2.2 map (在java中分为map和mapToPair,在scala中只有map)，将一个rdd转换为另一个rdd
// 返回每一个单词的映射 JavaPairRDD<String, Integer> wordPairs = words .mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() { private static final long serialVersionUID = -4729349390159625475L; public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception { return new Tuple2<String, Integer>(word, 1); } });
2.2.3 reduceByKey (根据key分组和进行reduce操作)
// 单词数的叠加 JavaPairRDD<String, Integer> wordCountPairs = wordPairs .reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() { private static final long serialVersionUID = -8636811420038190538L; public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception { return v1 + v2; } });
2.2.4 filter (过滤符合要求的数据，生成一个新的rdd)
context.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)) .filter(new Function<Integer, Boolean>() { private static final long serialVersionUID = 1L; public Boolean call(Integer val) throws Exception { return val % 2 == 0;//获取偶数 } })
2.2.5 reduce （从左到右依次执行reduce操作）
Integer evenSum = context .parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
//过滤获取偶数 .filter(new Function<Integer, Boolean>() { private static final long serialVersionUID = 1L; public Boolean call(Integer val) throws Exception { return val % 2 == 0; }
//计算所有偶数的和 2+4=6 6+6=12 12+8=20 20+10=30 }).reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() { private static final long serialVersionUID = 1L; public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception { return v1 + v2; } });
2.2.6 gropuByKey（根据key进行分组，每个key对应一个Iterable<value>）
2.2.7 sortByKey（false）（对每个key对应的value进行排序操作。）
默认为true：表示升序；设置为false，可以按降序排列
2.2.8 join （对两个包含<key,value>对的RDD进行join操作，每个key join上的pair，都会传入自定义函数进行处理。返回的rdd的value为两个rdd的返回元组对）
//students对应的数据为（id,name）,scores对应的数据为（id,score）,join后为（id,(name,score)）
/**
* join的结果为：
* id:4 name:zhaoliu scores:21 ===============================
* id:1 name:zhangsan scores:69 ===============================
* id:1 name:zhangsan scores:68 ===============================
* id:3 name:wangwu scores:48 ===============================
* id:3 name:wangwu scores:52 ===============================
* id:2 name:lisi scores:35 ===============================
* id:2 name:lisi scores:97 ===============================
*/
JavaPairRDD<Integer, String> students = context.parallelizePairs(
Arrays.asList(new Tuple2<Integer, String>(1, "zhangsan"),
new Tuple2<Integer, String>(2, "lisi"),
new Tuple2<Integer, String>(3, "wangwu"),
new Tuple2<Integer, String>(4, "zhaoliu")),
1);
JavaPairRDD<Integer, Integer> scores = context.parallelizePairs(Arrays.asList(
new Tuple2<Integer, Integer>(1, 69), new Tuple2<Integer, Integer>(1, 68),
new Tuple2<Integer, Integer>(2, 35), new Tuple2<Integer, Integer>(2, 97),
new Tuple2<Integer, Integer>(3, 48), new Tuple2<Integer, Integer>(3, 52),
new Tuple2<Integer, Integer>(4, 21)));
JavaPairRDD<Integer, Tuple2<String, Integer>> studentScorse = students.join(scores);
2.2.9 cogroup (同join，但是是每个key对应的Iterable<value>都会传入自定义函数进行处理)
//会对有相同列的元素进行合并到一个Iterable中
/**
* cogroup的结果：
* id:4 name:[zhaoliu] scores:[21]
* id:1 name:[zhangsan] scores:[69, 68]
* id:3 name:[wangwu] scores:[48, 52]
* id:2 name:[lisi] scores:[35, 97]
*/
JavaPairRDD<Integer, Tuple2<Iterable<String>, Iterable<Integer>>> studentScorse = students.cogroup(scores);
2.3 action常用操作
2.3.1 collect（将RDD中所有元素获取到本地客户端）
2.3.2 count (获取RDD元素总数)
2.3.3 take(n) (获取RDD中前n个元素)
2.3.4 saveAsTextFile(path) (将RDD元素保存到文件中，对每个元素调用toString方法)
2.3.5 countByKey (对每个key对应的值进行count计数)
2.3.6 foreach (遍历RDD中的每个元素。)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lifeone/p/6078723.html
