spark编程实战(三) —— CountOnce_.countonce-优快云博客

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本文介绍了一种利用Spark和Scala语言快速找出HDFS中唯一丢失数据块ID的方法。通过异或运算，巧妙地解决了在大量重复数据中寻找唯一出现一次的数据问题，展示了Scala简洁高效的编程风格。

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最近正在看《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》这本书，然后对于最后一章的编程实战比较感兴趣。但是上面写的算法个人觉得还不是很简洁，无法体现出scala的优点，所以稍作了一些修改，仅供参考。

假设HDFS只存储一个标号为ID的Block，每份数据保存2个备份，这样就有2个机器存储
了相同的数据。其中ID是小于10亿的整数。
若有一个数据块丢失，则需要找到哪个是丢失的
数据块。

在某个时间，如果得到一个数据块ID的列表，能否快速地找到这个表中仅出现一次的
ID？即快速找出出现故障的数据块的ID。

问题阐述：已知一个数组，数组中只有一个数据是出现一遍的，其他数据都是出现两
遍，将出现一次的数据找出。

1.实例描述

输入为Block ID。

1、 2、 2、 3、 3、 1、 5、 7、 11……

输出为：

100

2.设计思路
利用异或运算将列表中的所有ID异或，之后得到的值即为所求ID。先将每个分区的数据
异或，然后将结果进行异或运算

代码实现：

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

object CountOnce {

  def main(arg: Array[String]):Unit={
    val conf = new SparkConf().setAppName("countonce").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val dataRDD = sc.textFile("./data/countonce.txt")
      .flatMap(_.split(" ")).map(x => x.toInt)

    dataRDD.foreach(println)
    
    //利用异或的数据，将数据转换成二进制形式，从低位对齐
    // 1 1 1   7
    // 1 1 1   7
    //
    // 0 0 0   0 :异或的结果
    //-----------------------
    // 1 1 1   7
    // 1 0 0   4
    // 1 1 1   7
    //
    // 1 0 0   4 :异或的结果
    //所以此方法可以找出只出现一次或者是出现奇数次的数据
    val result = dataRDD.reduce(_^_)
    println(result)
  }

}