【spark 深入学习 05】RDD编程之旅基础篇02-Spaek shell

时间：2017-05-06 01:05:37 阅读：227 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：函数 min count 代码笛卡尔 lines 例子参数表数据类型

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本节内容：

· Spark转换 RDD操作实例

· Spark行动 RDD操作实例

· 参考资料

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关于学习编程方式的，每个人都有自己的方式。对我个人来说，最好的方法还是多动手写demo，要多写代码，才能理解的更加深刻，本节以例子的形式讲解各个Spark RDD的使用方法和注意事项，本文一共讲解了20个RDD的使用demo。

技术分享

一、Spark转换 RDD操作实例

RDD转换操作返回的是RDD，而行动操作返回的是其他数据类型。

1.例子：textFile/collect/foreach

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val line =sc.textFile("/tmp/test/core-site.xml");

line.collect().foreach(println);

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说明：

textFile:读取hdfs数据

collect:收集RDD数据集

foreach:循环遍历打印出来

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val line =sc.parallelize(List(1,2,3,4));

line.map(x=>x*x);

line.collect().mkString(",").foreach(print);

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说明：

parallelize:从外部数据集创建RDD

map：接收一个函数，把这个函数作用于RDD中的每一个元素，输入类型和返回类型不需要相同。

mkString:增加分隔符

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2.例子:flatMap/first

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val lines =sc.parallelize(List("hello world","hi hi hhe"));

val words=lines.flatMap(line => line.split(" "));

words.collect().foreach(println);

words.first();

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说明：

flatMap:flatMap将返回的迭代器拍扁,将迭代器中的多个RDD中的元素取出来组成一个RDD.

first:收集RDD数据集中的第一个数据

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3.例子:filter/union

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val lines =sc.textFile("/tmp/test/core-site.xml");

val name=lines.filter(line =>line.contains("name"));

val value=lines.filter(line =>line.contains("value"));

val result=name.union(value);

result.collect().foreach(println);

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说明：

filter:不会改变RDD中的内容,将满足filter条件的元素返回,形成新的RDD.

union:将两个RDD的内容合并成一个RDD,操作的是两个RDD.需要两个RDD中的元素类型是相同的.

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4.例子:distinct/sample/intersection/subtract/cartesian

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val lines =sc.parallelize(List(1,2,3,4,1,2,3,3));

val result = lines.distinct();

result.collect().foreach(println);

val a = sc.parallelize(1 .to(1000),3);

val result = a.sample(false,0.02,0);

result.collect().foreach(println);

val a=sc.parallelize(List(1,2,3,4));

val b=sc.parallelize(List(1,2));

val result=a.intersection(b);

val result2=a.subtract(b);

result.collect().foreach(println);

result2.collect().foreach(println);

val a=sc.parallelize(List("a","b","c"));

val b=sc.parallelize(List("1","2"));

val result=a.cartesian(b);

result.collect().foreach(println);

------

说明：

distinct:对RDD中元素去重,会触达shuffle操作,低效

sample:对RDD中的集合内元素进行采样，第一个参数withReplacement是true表示有放回取样，false表示无放回。第二个参数表示比例(取出元素个数占比)，第三个参数是随机种子。

intersection:求两个RDD共同的元素的RDD,回去重,引发shuffle操作.

subtract:移除RDD中的内容,会引发shuffle操作.

cartesian:求笛卡尔积,大规模数据时开销巨大.

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二、Spark行动 RDD操作实例

1.例子:reduce/fold/aggregate[action操作]

--------reduce-------------

val line =sc.parallelize(List(1,2,3,4));

val sum = line.reduce((x,y) =>x+y);

println(sum);

--------fold-------------

val line =sc.parallelize(List(1,2,3,4),2);

val sum = line.fold(1)((x,y) =>x+y);

println(sum);

--------aggregate demo01-------------

val line =sc.parallelize(List(1,2,3,4));

val result= line.aggregate((0,0))(

(acc,value)=>(acc._1+value,acc._2+1),

(acc1,acc2) =>(acc1._1+acc2._1,acc1._2+acc2._2)

);

val avg=result._1/result._2.toDouble;

println(avg);

--------aggregate demo02-------------

def seqOP(a:Int,b:Int):Int={

println("seqOp:"+a+"\t"+b)

math.min(a,b)

}

def comOp(a:Int,b:Int):Int={

println("comOp:"+a+"\t"+b)

a+b

}

val line=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),1);

val result=line.aggregate(2)(seqOP,comOp);

println(result);

------

说明：

reduce:接收一个函数作为参数,函数将两个相同元素类型的RDD数据并返回同一个类型的新元素.

fold:将两个RDD的内容合并成一个RDD,操作的是两个RDD.需要两个RDD中的元素类型是相同的.fold计算过程是这样的,

假如line 只有1个partition

第一个partition计算

第一次:1+1=2;

第二次:2+2=4;

第三次:3+4=7;

第四次:4+7=11;

combie计算:

第一次:11+1=12,最终结果：12

假如line 有2个partion【val line =sc.parallelize(List(1,2,3,4),2);】

第一个partition计算

第一次:1+1=2;

第二次:2+2=4;

第二个partition计算

第三次:3+1=4;

第四次:4+4=8;

combie计算:

第一次:4+1=5;

第二次:5+8=13

最终结果：13

aggregate:执行过程

//demo1执行过程

step1:(0+1,0+1)=(1,1)

step2:(1+2,1+1)=(3,2)

step3:(3+3,2+1)=(6,3)

step4:(4+6,3+1)=(10,4)

step5:(0+10,0+4)=(10,4)

avg=10/4=2.5

//demo2执行过程

step1:math.min(2,1)=1

step2:math.min(1,2)=1

step3:math.min(1,3)=1

step4:math.min(1,4)=1

step4:math.min(1,5)=1

step5:2+1=3

2.count/countByValue/take/top/takeOrdered

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