sparkRDD函数详解

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原创最新推荐文章于 2026-04-28 22:38:36 发布 970 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

SparkRDD - 基础编程 SparkRDD - 基础编程 RDD序列化闭包检测从计算的角度，算子以外的代码都是在Driver端执行，算子里面的代码都是在Executor端执行。那么在scala的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭合的效果。如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给Executor端执行，就会发生错误。所以，需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。 Scala2.12版本后闭包编译方式发生了改变。源码说明我们执行col 阅读详情

1. RDD操作详解

启动spark-shell

spark-shell --master spark://node-1:7077

1.1 基本转换

1) map

map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。

举例：

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)

scala> val b = a.map(x => x*2)

scala> a.collect

res10: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

scala> b.collect

res11: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)

上述例子中把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD。

2) filter

filter 是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来过滤产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。

val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))

val filterRdd = rdd.filter(_ > 5)

filterRdd.collect() //返回所有大于5的数据的一个Array， Array(6,8,10,12)

3) flatMap

与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）

scala> val a = sc.parallelize(1 to 4, 2)

scala> val b = a.flatMap(x => 1 to x)

scala> b.collect

res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4)

4) mapPartitions

mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。它的函数定义为：

def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。

举例：

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)

scala> def myfunc[T](iter: Iterator[T]) : Iterator[(T, T)] = {

  var res = List[(T, T)]() 

  var pre = iter.next 

while (iter.hasNext) {

    val cur = iter.next

    res.::=(pre, cur)

      pre = cur  } 

  res.iterator

}

scala> a.mapPartitions(myfunc).collect

res0: Array[(Int, Int)] = Array((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7,8))

上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。 mapPartitions还有些变种，比如mapPartitionsWithContext，它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。

5) mapPartitionsWithIndex

def mapPartitionsWithIndex[U](f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U]

函数作用同mapPartitions，不过提供了两个参数，第一个参数为分区的索引。

 var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 5,2)
//rdd1有两个分区

var rdd2 = rdd1.mapPartitionsWithIndex{
        (x,iter) => {
         var result = List[String]()
           var i = 0
           while(iter.hasNext){
             i += iter.next()
            }
           result.::(x + "|" + i).iterator
       }
    }
//rdd2将rdd1中每个分区的数字累加，并在每个分区的累加结果前面加了分区索引
scala> rdd2.collect
res13: Array[String] = Array(0|3, 1|12)

6) mapWith

mapWith是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数，而mapWith有两个输入函数。它的定义如下：def mapWith[A: ClassTag, U: ](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => U): RDD[U]

第一个函数constructA是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入，输出为新类型A；

第二个函数f是把二元组(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出），输出类型为U。

举例：把partition index 乘以10加2,作为新的RDD的元素。

val x = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 3)
x.mapWith(a => a * 10)((b, a) => (b,a + 2)).collect 
结果：
(1,2)
(2,2)
(3,2)
(4,12)
(5,12)
(6,12)
(7,22)
(8,22)
(9,22)
(10,22)

7) flatMapWith

flatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的RDD。它的定义如下：def flatMapWith[A: ClassTag, U: ClassTag](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => Seq[U]): RDD[U]

举例：

scala> val a = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 3)
scala> a.flatMapWith(x => x, true)((x, y) => List(y, x)).collect
res58: Array[Int] = Array(0, 1, 0, 2, 0, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6, 2, 7, 2, 8, 2, 9)

8) coalesce

def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]

该函数用于将RDD进行重分区，使用HashPartitioner。

第一个参数为重分区的数目，第二个为是否进行shuffle，默认为false;

以下面的例子来看：

scala> var data = sc.parallelize(1 to 12, 3) 
scala> data.collect 
scala> data.partitions.size 
scala> var rdd1 = data.coalesce(1) 
scala> rdd1.partitions.size 
scala> var rdd1 = data.coalesce(4) 
scala> rdd1.partitions.size
res2: Int = 1   //如果重分区的数目大于原来的分区数，那么必须指定shuffle参数为true，//否则，分区数不便
scala> var rdd1 = data.coalesce(4,true) 
scala> rdd1.partitions.size
res3: Int = 4

9) repartition

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]

该函数其实就是coalesce函数第二个参数为true的实现

scala> var data = sc.parallelize(1 to 12, 3) 
scala> data.collect 
scala> data.partitions.size 
scala> var rdd1 = data. repartition(1) 
scala> rdd1.partitions.size 
scala> var rdd1 = data. repartition(4) 
scala> rdd1.partitions.size
res3: Int = 4

10) randomSplit

def randomSplit(weights: Array[Double], seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[RDD[T]]

该函数根据weights权重，将一个RDD切分成多个RDD。

该权重参数为一个Double数组

第二个参数为random的种子，基本可忽略。

scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 12,12)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[16] at makeRDD at :21
scala> rdd.collect
res6: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)  
scala> var splitRDD = rdd.randomSplit(Array(0.5, 0.1, 0.2, 0.2))
splitRDD: Array[org.apache.spark.rdd.RDD[Int]] = Array(MapPartitionsRDD[17] at randomSplit at :23, 
MapPartitionsRDD[18] at randomSplit at :23, 
MapPartitionsRDD[19] at randomSplit at :23, 
MapPartitionsRDD[20] at randomSplit at :23)
//这里注意：randomSplit的结果是一个RDD数组
scala> splitRDD.size
res8: Int = 4
//由于randomSplit的第一个参数weights中传入的值有4个，因此，就会切分成4个RDD,
//把原来的rdd按照权重0.5, 0.1, 0.2, 0.2，随机划分到这4个RDD中，权重高的RDD，划分到//的几率就大一些。
//注意，权重的总和加起来为1，否则会不正常 
scala> splitRDD(0).collect
res10: Array[Int] = Array(1, 4)
scala> splitRDD(1).collect
res11: Array[Int] = Array(3)                                               scala> splitRDD(2).collect
res12: Array[Int] = Array(5, 9)
scala> splitRDD(3).collect
res13: Array[Int] = Array(2, 6, 7, 8, 10)

11) glom

def glom(): RDD[Array[T]]

该函数是将RDD中每一个分区中类型为T的元素转换成Array[T]，这样每一个分区就只有一个数组元素。

scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 10,3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[38] at makeRDD at :21
scala> rdd.partitions.size
res33: Int = 3  //该RDD有3个分区
scala> rdd.glom().collect
res35: Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3), Array(4, 5, 6), Array(7, 8, 9, 10))
//glom将每个分区中的元素放到一个数组中，这样，结果就变成了3个数组

12) union并集

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))
//求并集
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3.collect

13) distinct

去重

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))
//求并集
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
//去重输出
rdd3.distinct.collect

14) intersection交集

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))
//求交集
val rdd4 = rdd1.intersection(rdd2) 
rdd4.collect

15) subtract

def subtract(other: RDD[T]): RDD[T]

def subtract(other: RDD[T], numPartitions: Int): RDD[T]

def subtract(other: RDD[T], partitioner: Partitioner)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]

该函数返回在RDD中出现，并且不在otherRDD中出现的元素，不去重。

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 6, 4, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))
//求差集
val rdd4 = rdd1.subtract(rdd2)
rdd4.collect

16) subtractByKey

def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)])(implicit arg0: ClassTag[W]): RDD[(K, V)]

def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int)(implicit arg0: ClassTag[W]): RDD[(K, V)]

def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)], p: Partitioner)(implicit arg0: ClassTag[W]): RDD[(K, V)]

subtractByKey和基本转换操作中的subtract类似，只不过这里是针对K的，返回在主RDD中出现，并且不在otherRDD中出现的元素。

参数numPartitions用于指定结果的分区数

参数partitioner用于指定分区函数

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2) 
scala> rdd1.subtractByKey(rdd2).collect
res13: Array[(String, String)] = Array((B,2))

17) groupbyKey

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
 val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
 //求并集
val rdd4 = rdd1 union rdd2
//按key进行分组
val rdd5 = rdd4.groupByKey
rdd5.collect

18) reduceByKey

顾名思义，reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。

举例:

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//求并集
val rdd4 = rdd1 union rdd2
//按key进行分组
val rdd6 = rdd4.reduceByKey(_ + _)
 rdd6.collect()

19) sortByKey

将List((“tom”, 1), (“jerry”, 3), (“kitty”, 2), (“shuke”, 1))和List((“jerry”, 2), (“tom”, 3), (“shuke”, 2), (“kitty”, 5))做wordcount，并按名称排序

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2), ("shuke", 1)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5)))
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
//按key进行聚合
val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)
//false降序
val rdd5 = rdd4.sortByKey(false)
rdd5.collect

20) sortBy

将List((“tom”, 1), (“jerry”, 3), (“kitty”, 2), (“shuke”, 1))和List((“jerry”, 2), (“tom”, 3), (“shuke”, 2), (“kitty”, 5))做wordcount，并按数值排序

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2), ("shuke", 1)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5)))
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
//按key进行聚合
val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)
//false降序
val rdd5 = rdd4.sortBy(_._2, false)
rdd5.collect

21) zip

def zip[U](other: RDD[U])(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[(T, U)]

zip函数用于将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,这里默认两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 5,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at makeRDD at :21
scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E"),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[2] at makeRDD at :21
scala> rdd1.zip(rdd2).collect
res0: Array[(Int, String)] = Array((1,A), (2,B), (3,C), (4,D), (5,E))       
scala> rdd2.zip(rdd1).collect
res1: Array[(String, Int)] = Array((A,1), (B,2), (C,3), (D,4), (E,5))
scala> var rdd3 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E"),3)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[5] at makeRDD at :21
scala> rdd1.zip(rdd3).collect
java.lang.IllegalArgumentException: Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions
//如果两个RDD分区数不同，则抛出异常

22) zipPartitions

zipPartitions函数将多个RDD按照partition组合成为新的RDD，该函数需要组合的RDD具有相同的分区数，但对于每个分区内的元素数量没有要求。

该函数有好几种实现，可分为三类：

参数是一个RDD

def zipPartitions[B, V](rdd2: RDD[B])(f: (Iterator[T], Iterator[B]) => Iterator[V])(implicit arg0: ClassTag[B], arg1: ClassTag[V]): RDD[V]

def zipPartitions[B, V](rdd2: RDD[B], preservesPartitioning: Boolean)(f: (Iterator[T], Iterator[B]) => Iterator[V])(implicit arg0: ClassTag[B], arg1: ClassTag[V]): RDD[V]

这两个区别就是参数preservesPartitioning，是否保留父RDD的partitioner分区信息

映射方法f参数为两个RDD的迭代器。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 5,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[22] at makeRDD at :21
scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E"),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[23] at makeRDD at :21



//rdd1两个分区中元素分布：
scala> rdd1.mapPartitionsWithIndex{
|         (x,iter) => {
|           var result = List[String]()
|             while(iter.hasNext){
|               result ::= ("part_" + x + "|" + iter.next())
|             }
|             result.iterator
|            
|         }
|       }.collect

res17: Array[String] = Array(part_0|2, part_0|1, part_1|5, part_1|4, part_1|3)


//rdd2两个分区中元素分布
scala> rdd2.mapPartitionsWithIndex{
|         (x,iter) => {
|           var result = List[String]()
|             while(iter.hasNext){
|               result ::= ("part_" + x + "|" + iter.next())
|             }
|             result.iterator
|            
|         }
|       }.collect
res18: Array[String] = Array(part_0|B, part_0|A, part_1|E, part_1|D, part_1|C)
//rdd1和rdd2做zipPartition
scala> rdd1.zipPartitions(rdd2){
|       (rdd1Iter,rdd2Iter) => {
|         var result = List[String]()
|         while(rdd1Iter.hasNext && rdd2Iter.hasNext) {
|           result::=(rdd1Iter.next() + "_" + rdd2Iter.next())
|         }
|         result.iterator
|       }
|     }.collect

res19: Array[String] = Array(2_B, 1_A, 5_E, 4_D, 3_C)

参数是两个RDD

def zipPartitions[B, C, V](rdd2: RDD[B], rdd3: RDD[C])(f: (Iterator[T], Iterator[B], Iterator[C]) => Iterator[V])(implicit arg0: ClassTag[B], arg1: ClassTag[C], arg2: ClassTag[V]): RDD[V]

def zipPartitions[B, C, V](rdd2: RDD[B], rdd3: RDD[C], preservesPartitioning: Boolean)(f: (Iterator[T], Iterator[B], Iterator[C]) => Iterator[V])(implicit arg0: ClassTag[B], arg1: ClassTag[C], arg2: ClassTag[V]): RDD[V]

用法同上面，只不过该函数参数为两个RDD，映射方法f输入参数为两个RDD的迭代器。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 5,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at makeRDD at :21
scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E"),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[28] at makeRDD at :21
scala> var rdd3 = sc.makeRDD(Seq("a","b","c","d","e"),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[29] at makeRDD at :21

 

//rdd3中个分区元素分布
scala> rdd3.mapPartitionsWithIndex{
|         (x,iter) => {
|           var result = List[String]()
|             while(iter.hasNext){
|               result ::= ("part_" + x + "|" + iter.next())
|             }
|             result.iterator
|            
|         }
|       }.collect
res21: Array[String] = Array(part_0|b, part_0|a, part_1|e, part_1|d, part_1|c)
 
//三个RDD做zipPartitions
scala> var rdd4 = rdd1.zipPartitions(rdd2,rdd3){
|       (rdd1Iter,rdd2Iter,rdd3Iter) => {
|         var result = List[String]()
|         while(rdd1Iter.hasNext && rdd2Iter.hasNext && rdd3Iter.hasNext) {
|           result::=(rdd1Iter.next() + "_" + rdd2Iter.next() + "_" + rdd3Iter.next())
|         }
|         result.iterator
|       }
|     }
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ZippedPartitionsRDD3[33] at zipPartitions at :27
scala> rdd4.collect
res23: Array[String] = Array(2_B_b, 1_A_a, 5_E_e, 4_D_d, 3_C_c)

参数是三个RDD

def zipPartitions[B, C, D, V](rdd2: RDD[B], rdd3: RDD[C], rdd4: RDD[D])(f: (Iterator[T], Iterator[B], Iterator[C], Iterator[D]) => Iterator[V])(implicit arg0: ClassTag[B], arg1: ClassTag[C], arg2: ClassTag[D], arg3: ClassTag[V]): RDD[V]

def zipPartitions[B, C, D, V](rdd2: RDD[B], rdd3: RDD[C], rdd4: RDD[D], preservesPartitioning: Boolean)(f: (Iterator[T], Iterator[B], Iterator[C], Iterator[D]) => Iterator[V])(implicit arg0: ClassTag[B], arg1: ClassTag[C], arg2: ClassTag[D], arg3: ClassTag[V]): RDD[V]

用法同上面，只不过这里又多了个一个RDD而已。

23) zipWithIndex

def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)]

该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。

scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","R","D","F"),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[34] at makeRDD at :21
scala> rdd2.zipWithIndex().collect
res27: Array[(String, Long)] = Array((A,0), (B,1), (R,2), (D,3), (F,4))

24) zipWithUniqueId

def zipWithUniqueId(): RDD[(T, Long)]

该函数将RDD中元素和一个唯一ID组合成键/值对，该唯一ID生成算法如下：

每个分区中第一个元素的唯一ID值为：该分区索引号，

每个分区中第N个元素的唯一ID值为：(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数)

看下面的例子：

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E","F"),2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[44] at makeRDD at :21
//rdd1有两个分区，
scala> rdd1.zipWithUniqueId().collect
res32: Array[(String, Long)] = Array((A,0), (B,2), (C,4), (D,1), (E,3), (F,5))
//总分区数为2
//第一个分区第一个元素ID为0，第二个分区第一个元素ID为1
//第一个分区第二个元素ID为0+2=2，第一个分区第三个元素ID为2+2=4
//第二个分区第二个元素ID为1+2=3，第二个分区第三个元素ID为3+2=5

键值转换

25) partitionBy

def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)]

该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD，将原RDD重新分区。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array((1,"A"),(2,"B"),(3,"C"),(4,"D")),2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[23] at makeRDD at :21
scala> rdd1.partitions.size
res20: Int = 2
//查看rdd1中每个分区的元素

scala> rdd1.mapPartitionsWithIndex{
|         (partIdx,iter) => {
|           var part_map = scala.collection.mutable.Map[String,List[(Int,String)]]()
|             while(iter.hasNext){
|               var part_name = "part_" + partIdx;
|               var elem = iter.next()
|               if(part_map.contains(part_name)) {
|                 var elems = part_map(part_name)
|                 elems ::= elem
|                 part_map(part_name) = elems
|               } else {
|                 part_map(part_name) = List[(Int,String)]{elem}
|               }
|             }
|             part_map.iterator
|            
|         }
|       }.collect
res22: Array[(String, List[(Int, String)])] = Array((part_0,List((2,B), (1,A))), (part_1,List((4,D), (3,C))))
//(2,B),(1,A)在part_0中，(4,D),(3,C)在part_1中


//使用partitionBy重分区
scala> var rdd2 = rdd1.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ShuffledRDD[25] at partitionBy at :23
scala> rdd2.partitions.size
res23: Int = 2

//查看rdd2中每个分区的元素
scala> rdd2.mapPartitionsWithIndex{
|         (partIdx,iter) => {
|           var part_map = scala.collection.mutable.Map[String,List[(Int,String)]]()
|             while(iter.hasNext){
|               var part_name = "part_" + partIdx;
|               var elem = iter.next()
|               if(part_map.contains(part_name)) {
|                 var elems = part_map(part_name)
|                 elems ::= elem
|                 part_map(part_name) = elems
|               } else {
|                 part_map(part_name) = List[(Int,String)]{elem}
|               }
|             }
|             part_map.iterator
|         }
|       }.collect

res24: Array[(String, List[(Int, String)])] = Array((part_0,List((4,D), (2,B))), (part_1,List((3,C), (1,A))))

//(4,D),(2,B)在part_0中，(3,C),(1,A)在part_1中

26) mapValues

mapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value，原RDD中的Key保持不变，与新的Value一起组成新的RDD中的元素。因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD。

举例：

scala> val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", " eagle"), 2)
scala> val b = a.map(x => (x.length, x))
scala> b.mapValues("x" + _ + "x").collect
res5: Array[(Int, String)] = Array((3,xdogx), (5,xtigerx), (4,xlionx),(3,xcatx), (7,xpantherx), (5,xeaglex))

27) flatMapValues

flatMapValues类似于mapValues，不同的在于flatMapValues应用于元素为KV对的RDD中Value。每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。

举例

val a = sc.parallelize(List((1, 2), (3, 4), (5, 6)))
val b = a.flatMapValues(x => 1.to(x))
b.collect.foreach(println)

28) combineByKey

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitions: Int): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, partitioner: Partitioner, mapSideCombine: Boolean = true, serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)]

该函数用于将RDD[K,V]转换成RDD[K,C],这里的V类型和C类型可以相同也可以不同。

其中的参数：

createCombiner：组合器函数，用于将V类型转换成C类型，输入参数为RDD[K,V]中的V,输出为C ,分区内相同的key做一次

mergeValue：合并值函数，将一个C类型和一个V类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,V)，输出为C，分区内相同的key循环做

mergeCombiners：分区合并组合器函数，用于将两个C类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,C)，输出为C，分区之间循环做

numPartitions：结果RDD分区数，默认保持原有的分区数

partitioner：分区函数,默认为HashPartitioner

mapSideCombine：是否需要在Map端进行combine操作，类似于MapReduce中的combine，默认为true

看下面例子：

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",1),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[64] at makeRDD at :21 
scala> rdd1.combineByKey(
|       (v : Int) => v + "_",   
|       (c : String, v : Int) => c + "@" + v,  
|       (c1 : String, c2 : String) => c1 + "$" + c2
|     ).collect
res60: Array[(String, String)] = Array((A,2_$1_), (B,1_$2_), (C,1_))
//其中三个映射函数分别为：
createCombiner: (V) => C
(v : Int) => v + “_” //在每一个V值后面加上字符_，返回C类型(String)
mergeValue: (C, V) => C
(c : String, v : Int) => c + “@” + v //合并C类型和V类型，中间加字符@,返回C(String)
mergeCombiners: (C, C) => C
(c1 : String, c2 : String) => c1 + “$” + c2 //合并C类型和C类型，中间加$，返回C(String)
//其他参数为默认值。

//最终，将RDD[String,Int]转换为RDD[String,String]。

//再看例子：

rdd1.combineByKey(
(v : Int) => List(v),
(c : List[Int], v : Int) => v :: c,
(c1 : List[Int], c2 : List[Int]) => c1 ::: c2

).collect
res65: Array[(String, List[Int])] = Array((A,List(2, 1)), (B,List(2, 1)), (C,List(1)))
最终将RDD[String,Int]转换为RDD[String,List[Int]]。

29) foldByKey

def foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

def foldByKey(zeroValue: V, numPartitions: Int)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

def foldByKey(zeroValue: V, partitioner: Partitioner)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

该函数用于RDD[K,V]根据K将V做折叠、合并处理，其中的参数zeroValue表示先根据映射函数将zeroValue应用于V,进行初始化V,再将映射函数应用于初始化后的V.

例子：

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
scala> rdd1.foldByKey(0)(_+_).collect
res75: Array[(String, Int)] = Array((A,2), (B,3), (C,1)) 

//将rdd1中每个key对应的V进行累加，注意zeroValue=0,需要先初始化V,映射函数为+操

//作，比如("A",0), ("A",2)，先将zeroValue应用于每个V,得到：("A",0+0), ("A",2+0)，即：

//("A",0), ("A",2)，再将映射函数应用于初始化后的V，最后得到(A,0+2),即(A,2)

//再看：
scala> rdd1.foldByKey(2)(_+_).collect
res76: Array[(String, Int)] = Array((A,6), (B,7), (C,3))
//先将zeroValue=2应用于每个V,得到：("A",0+2), ("A",2+2)，即：("A",2), ("A",4)，再将映射函

//数应用于初始化后的V，最后得到：(A,2+4)，即：(A,6)

//再看乘法操作：

 

scala> rdd1.foldByKey(0)(_*_).collect
res77: Array[(String, Int)] = Array((A,0), (B,0), (C,0))

//先将zeroValue=0应用于每个V,注意，这次映射函数为乘法，得到：("A",0*0), ("A",2*0)，

//即：("A",0), ("A",0)，再将映射函//数应用于初始化后的V，最后得到：(A,0*0)，即：(A,0)
//其他K也一样，最终都得到了V=0


scala> rdd1.foldByKey(1)(_*_).collect
res78: Array[(String, Int)] = Array((A,0), (B,2), (C,1))
//映射函数为乘法时，需要将zeroValue设为1，才能得到我们想要的结果。

 

//在使用foldByKey算子时候，要特别注意映射函数及zeroValue的取值。

30) reduceByKeyLocally

def reduceByKeyLocally(func: (V, V) => V): Map[K, V]

该函数将RDD[K,V]中每个K对应的V值根据映射函数来运算，运算结果映射到一个Map[K,V]中，而不是RDD[K,V]。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[91] at makeRDD at :21

scala> rdd1.reduceByKeyLocally((x,y) => x + y)
res90: scala.collection.Map[String,Int] = Map(B -> 3, A -> 2, C -> 1)

31) cogroup和groupByKey的区别

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//cogroup
val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
//groupbykey
val rdd4 = rdd1.union(rdd2).groupByKey
//注意cogroup与groupByKey的区别
rdd3.foreach(println)
rdd4.foreach(println)

32) join

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//求jion
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
rdd3.collect

33) leftOuterJoin

def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, Option[W]))]

def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int): RDD[(K, (V, Option[W]))]

def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, Option[W]))]

leftOuterJoin类似于SQL中的左外关联left outer join，返回结果以前面的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。

参数numPartitions用于指定结果的分区数

参数partitioner用于指定分区函数

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)

scala> rdd1.leftOuterJoin(rdd2).collect
res11: Array[(String, (String, Option[String]))] = Array((B,(2,None)), (A,(1,Some(a))), (C,(3,Some(c))))

34) rightOuterJoin

def rightOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (Option[V], W))]

def rightOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int): RDD[(K, (Option[V], W))]

def rightOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (Option[V], W))]

rightOuterJoin类似于SQL中的有外关联right outer join，返回结果以参数中的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。

参数numPartitions用于指定结果的分区数

参数partitioner用于指定分区函数

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)

var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)

scala> rdd1.rightOuterJoin(rdd2).collect

res12: Array[(String, (Option[String], String))] = Array((D,(None,d)), (A,(Some(1),a)), (C,(Some(3),c)))

Action操作

35) first

def first(): T

first返回RDD中的第一个元素，不排序。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = ParallelCollectionRDD[33] at makeRDD at :21

scala> rdd1.first

res14: (String, String) = (A,1)

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3))

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at :21

scala> rdd1.first

res8: Int = 10

36) count

def count(): Long

count返回RDD中的元素数量。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = ParallelCollectionRDD[34] at makeRDD at :21

scala> rdd1.count
res15: Long = 3

37) reduce

def reduce(f: (T, T) ⇒ T): T

根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[36] at makeRDD at :21

scala> rdd1.reduce(_ + _)

res18: Int = 55

scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[38] at makeRDD at :21


scala> rdd2.reduce((x,y) => {
|       (x._1 + y._1,x._2 + y._2)
 |     })

res21: (String, Int) = (CBBAA,6)


collect


def collect(): Array[T]


collect用于将一个RDD转换成数组。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[36] at makeRDD at :21

scala> rdd1.collect

res23: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

38) take

def take(num: Int): Array[T]

take用于获取RDD中从0到num-1下标的元素，不排序。

 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3))

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[40] at makeRDD at :21

scala> rdd1.take(1)
res0: Array[Int] = Array(10)                                               

scala> rdd1.take(2)
res1: Array[Int] = Array(10, 4)

39) top

def top(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T]

top函数用于从RDD中，按照默认（降序）或者指定的排序规则，返回前num个元素。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[40] at makeRDD at :21

scala> rdd1.top(1)
res2: Array[Int] = Array(12)


scala> rdd1.top(2)
res3: Array[Int] = Array(12, 10)
 

//指定排序规则
scala> implicit val myOrd = implicitly[Ordering[Int]].reverse
myOrd: scala.math.Ordering[Int] = scala.math.Ordering$$anon$4@767499ef
 

scala> rdd1.top(1)
res4: Array[Int] = Array(2)

 

scala> rdd1.top(2)
res5: Array[Int] = Array(2, 3)

40) takeOrdered

def takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T]

takeOrdered和top类似，只不过以和top相反的顺序返回元素。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[40] at makeRDD at :21

scala> rdd1.top(1)
res4: Array[Int] = Array(12)

scala> rdd1.top(2)
res5: Array[Int] = Array(12, 10)

scala> rdd1.takeOrdered(1)
res6: Array[Int] = Array(2)

scala> rdd1.takeOrdered(2)
res7: Array[Int] = Array(2, 3)

41) aggregate

def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): U

aggregate用户聚合RDD中的元素，先使用seqOp将RDD中每个分区中的T类型元素聚合成U类型，再使用combOp将之前每个分区聚合后的U类型聚合成U类型，特别注意seqOp和combOp都会使用zeroValue的值，zeroValue的类型为U。

var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1.mapPartitionsWithIndex{
(partIdx,iter) => {
var part_map = scala.collection.mutable.Map[String,List[Int]]()
while(iter.hasNext){
var part_name = "part_" + partIdx;
var elem = iter.next()
if(part_map.contains(part_name)) {
var elems = part_map(part_name)
elems ::= elem
part_map(part_name) = elems
} else {
part_map(part_name) = List[Int]{elem}
}
 }
 part_map.iterator
}
}.collect
res16: Array[(String, List[Int])] = Array((part_0,List(5, 4, 3, 2, 1)), (part_1,List(10, 9, 8, 7, 6)))

##第一个分区中包含5,4,3,2,1

##第二个分区中包含10,9,8,7,6

scala> rdd1.aggregate(1)(
|           {(x : Int,y : Int) => x + y}, 
|           {(a : Int,b : Int) => a + b}
|     )
res17: Int = 58


//结果为什么是58，看下面的计算过程：

##先在每个分区中迭代执行 (x : Int,y : Int) => x + y 并且使用zeroValue的值1

##即：part_0中 zeroValue+5+4+3+2+1 = 1+5+4+3+2+1 = 16

## part_1中 zeroValue+10+9+8+7+6 = 1+10+9+8+7+6 = 41

##再将两个分区的结果合并(a : Int,b : Int) => a + b ，并且使用zeroValue的值1

##即：zeroValue+part_0+part_1 = 1 + 16 + 41 = 58


//再比如：

scala> rdd1.aggregate(2)(
|           {(x : Int,y : Int) => x + y}, 
|           {(a : Int,b : Int) => a * b}
|     )
res18: Int = 1428

##这次zeroValue=2

##part_0中 zeroValue+5+4+3+2+1 = 2+5+4+3+2+1 = 17

##part_1中 zeroValue+10+9+8+7+6 = 2+10+9+8+7+6 = 42

##最后：zeroValue*part_0*part_1 = 2 * 17 * 42 = 1428

因此，zeroValue即确定了U的类型，也会对结果产生至关重要的影响，使用时候要特别注意。

42) fold

def fold(zeroValue: T)(op: (T, T) ⇒ T): T

fold是aggregate的简化，将aggregate中的seqOp和combOp使用同一个函数op。

var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10, 2)
scala> rdd1.fold(1)(
|       (x,y) => x + y    
|     )
res19: Int = 58

##结果同上面使用aggregate的第一个例子一样，即：

scala> rdd1.aggregate(1)(
|           {(x,y) => x + y}, 
|           {(a,b) => a + b}
|     )
res20: Int = 58

43) lookup

def lookup(key: K): Seq[V]

lookup用于(K,V)类型的RDD,指定K值，返回RDD中该K对应的所有V值。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at :21

scala> rdd1.lookup("A")
res0: Seq[Int] = WrappedArray(0, 2)

scala> rdd1.lookup("B")
res1: Seq[Int] = WrappedArray(1, 2)

44) countByKey

def countByKey(): Map[K, Long]

countByKey用于统计RDD[K,V]中每个K的数量。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("B",3)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[7] at makeRDD at :21

scala> rdd1.countByKey
res5: scala.collection.Map[String,Long] = Map(A -> 2, B -> 3)

45) foreach

def foreach(f: (T) ⇒ Unit): Unit

foreach用于遍历RDD,将函数f应用于每一个元素。

但要注意，如果对RDD执行foreach，只会在Executor端有效，而并不是Driver端。

比如：rdd.foreach(println)，只会在Executor的stdout中打印出来，Driver端是看不到的。

我在Spark1.4中是这样，不知道是否真如此。

这时候，使用accumulator共享变量与foreach结合，倒是个不错的选择。

scala> var cnt = sc.accumulator(0)
cnt: org.apache.spark.Accumulator[Int] = 0
scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at makeRDD at :21

scala> rdd1.foreach(x => cnt += x)
scala> cnt.value
res51: Int = 55
scala> rdd1.collect.foreach(println)

46) foreachPartition

def foreachPartition(f: (Iterator[T]) ⇒ Unit): Unit

foreachPartition和foreach类似，只不过是对每一个分区使用f。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at makeRDD at :21

scala> var allsize = sc.accumulator(0)
size: org.apache.spark.Accumulator[Int] = 0


scala>     rdd1.foreachPartition { x => {
 |       allsize += x.size
 |     }}

scala> println(allsize.value)
10

47) sortBy

def sortBy[K](f: (T) ⇒ K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length)(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T]

sortBy根据给定的排序k函数将RDD中的元素进行排序。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(3,6,7,1,2,0),2)
scala> rdd1.sortBy(x => x).collect
res1: Array[Int] = Array(0, 1, 2, 3, 6, 7) //默认升序
 

scala> rdd1.sortBy(x => x,false).collect
res2: Array[Int] = Array(7, 6, 3, 2, 1, 0)  //降序


//RDD[K,V]类型
scala>var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",2),("A",1),("B",6),("B",3),("B",7)))


scala> rdd1.sortBy(x => x).collect
res3: Array[(String, Int)] = Array((A,1), (A,2), (B,3), (B,6), (B,7))

//按照V进行降序排序

scala> rdd1.sortBy(x => x._2,false).collect
res4: Array[(String, Int)] = Array((B,7), (B,6), (B,3), (A,2), (A,1))

48) saveAsTextFile

def saveAsTextFile(path: String): Unit

def saveAsTextFile(path: String, codec: Class[_ <: CompressionCodec]): Unit

saveAsTextFile用于将RDD以文本文件的格式存储到文件系统中。

codec参数可以指定压缩的类名。

var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)

scala> rdd1.saveAsTextFile("hdfs://cdh5/tmp/lxw1234.com/") //保存到HDFS
hadoop fs -ls /tmp/lxw1234.com
Found 2 items

-rw-r--r--   2 lxw1234 supergroup        0 2015-07-10 09:15 /tmp/lxw1234.com/_SUCCESS

-rw-r--r--   2 lxw1234 supergroup        21 2015-07-10 09:15 /tmp/lxw1234.com/part-00000

hadoop fs -cat /tmp/lxw1234.com/part-00000

注意：如果使用rdd1.saveAsTextFile(“file:///tmp/lxw1234.com”)将文件保存到本地文件系统，那么只会保存在Executor所在机器的本地目录。

//指定压缩格式保存

rdd1.saveAsTextFile("hdfs://cdh5/tmp/lxw1234.com/",classOf[com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec])

hadoop fs -ls /tmp/lxw1234.com
-rw-r--r--   2 lxw1234 supergroup    0 2015-07-10 09:20 /tmp/lxw1234.com/_SUCCESS
-rw-r--r--   2 lxw1234 supergroup    71 2015-07-10 09:20 /tmp/lxw1234.com/part-00000.lzo
hadoop fs -text /tmp/lxw1234.com/part-00000.lzo

49) saveAsSequenceFile

saveAsSequenceFile用于将RDD以SequenceFile的文件格式保存到HDFS上。

用法同saveAsTextFile。

50) saveAsObjectFile

def saveAsObjectFile(path: String): Unit

saveAsObjectFile用于将RDD中的元素序列化成对象，存储到文件中。

对于HDFS，默认采用SequenceFile保存。

var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)

rdd1.saveAsObjectFile("hdfs://cdh5/tmp/lxw1234.com/")

hadoop fs -cat /tmp/lxw1234.com/part-00000
SEQ !org.apache.hadoop.io.NullWritable"org.apache.hadoop.io.BytesWritableT

51) saveAsHadoopFile

def saveAsHadoopFile(path: String, keyClass: Class[_], valueClass: Class[_], outputFormatClass: Class[_ <: OutputFormat[_, _]], codec: Class[_ <: CompressionCodec]): Unit

def saveAsHadoopFile(path: String, keyClass: Class[_], valueClass: Class[_], outputFormatClass: Class[_ <: OutputFormat[_, _]], conf: JobConf = …, codec: Option[Class[_ <: CompressionCodec]] = None): Unit

saveAsHadoopFile是将RDD存储在HDFS上的文件中，支持老版本Hadoop API。

可以指定outputKeyClass、outputValueClass以及压缩格式。

每个分区输出一个文件。

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",2),("A",1),("B",6),("B",3),("B",7)))
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.io.IntWritable

rdd1.saveAsHadoopFile("/tmp/lxw1234.com/",classOf[Text],classOf[IntWritable],classOf[TextOutputFormat[Text,IntWritable]])

rdd1.saveAsHadoopFile("/tmp/lxw1234.com/",classOf[Text],classOf[IntWritable],classOf[TextOutputFormat[Text,IntWritable]],

classOf[com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec])

52) saveAsHadoopDataset

def saveAsHadoopDataset(conf: JobConf): Unit

saveAsHadoopDataset用于将RDD保存到除了HDFS的其他存储中，比如HBase。

在JobConf中，通常需要关注或者设置五个参数：

文件的保存路径、key值的class类型、value值的class类型、RDD的输出格式(OutputFormat)、以及压缩相关的参数。

##使用saveAsHadoopDataset将RDD保存到HDFS中

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import SparkContext._
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.io.IntWritable
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",2),("A",1),("B",6),("B",3),("B",7)))
var jobConf = new JobConf()
jobConf.setOutputFormat(classOf[TextOutputFormat[Text,IntWritable]])
jobConf.setOutputKeyClass(classOf[Text])
jobConf.setOutputValueClass(classOf[IntWritable])
jobConf.set("mapred.output.dir","/tmp/lxw1234/")
rdd1.saveAsHadoopDataset(jobConf)

//结果：
hadoop fs -cat /tmp/lxw1234/part-00000
A       2
A       1
hadoop fs -cat /tmp/lxw1234/part-00001
B       6
B       3
B       7
 
##保存数据到HBASE
 
//HBase建表：
create ‘lxw1234′,{NAME => ‘f1′,VERSIONS => 1},{NAME => ‘f2′,VERSIONS => 1},{NAME => ‘f3′,VERSIONS => 1}

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import SparkContext._
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.io.IntWritable
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable

var conf = HBaseConfiguration.create()
var jobConf = new JobConf(conf)
jobConf.set("hbase.zookeeper.quorum","zkNode1,zkNode2,zkNode3")
jobConf.set("zookeeper.znode.parent","/hbase")
jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"lxw1234")
jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",2),("B",6),("C",7)))
rdd1.map(x => 
 {
  var put = new Put(Bytes.toBytes(x._1))
  put.add(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("c1"), Bytes.toBytes(x._2))
  (new ImmutableBytesWritable,put)
 }
).saveAsHadoopDataset(jobConf)

##结果：
hbase(main):005:0> scan 'lxw1234'
ROW     COLUMN+CELL                                                                     
A       column=f1:c1, timestamp=1436504941187, value=\x00\x00\x00\x02                                         
B       column=f1:c1, timestamp=1436504941187, value=\x00\x00\x00\x06                                             
C       column=f1:c1, timestamp=1436504941187, value=\x00\x00\x00\x07                                            
3 row(s) in 0.0550 seconds
//注意：保存到HBase，运行时候需要在SPARK_CLASSPATH中加入HBase相关的jar包。

53) saveAsNewAPIHadoopFile

def saveAsNewAPIHadoopFile[F <: OutputFormat[K, V]](path: String)(implicit fm: ClassTag[F]): Unit

def saveAsNewAPIHadoopFile(path: String, keyClass: Class[_], valueClass: Class[_], outputFormatClass: Class[_ <: OutputFormat[_, _]], conf: Configuration = self.context.hadoopConfiguration): Unit

saveAsNewAPIHadoopFile用于将RDD数据保存到HDFS上，使用新版本Hadoop API。

用法基本同saveAsHadoopFile。

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import SparkContext._
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.io.IntWritable

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",2),("A",1),("B",6),("B",3),("B",7)))
rdd1.saveAsNewAPIHadoopFile("/tmp/lxw1234/",classOf[Text],classOf[IntWritable],classOf[TextOutputFormat[Text,IntWritable]])

54) saveAsNewAPIHadoopDataset

def saveAsNewAPIHadoopDataset(conf: Configuration): Unit

用同saveAsHadoopDataset,只不过采用新版本Hadoop API。

以写入HBase为例：

HBase建表：
create ‘lxw1234′,{NAME => ‘f1′,VERSIONS => 1},{NAME => ‘f2′,VERSIONS => 1},{NAME => ‘f3′,VERSIONS => 1}

//完整的Spark应用程序：

package com.lxw1234.test

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import SparkContext._
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
object Test {

  def main(args : Array[String]) {

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("spark://lxw1234.com:7077").setAppName("lxw1234.com")
val sc = new SparkContext(sparkConf);
var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",2),("B",6),("C",7)))
   
sc.hadoopConfiguration.set("hbase.zookeeper.quorum ","zkNode1,zkNode2,zkNode3")
sc.hadoopConfiguration.set("zookeeper.znode.parent","/hbase")
sc.hadoopConfiguration.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"lxw1234")
var job = new Job(sc.hadoopConfiguration)
job.setOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
job.setOutputValueClass(classOf[Result])
job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]])
 rdd1.map(
 x => {
 var put = new Put(Bytes.toBytes(x._1))
 put.add(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("c1"), Bytes.toBytes(x._2))
 (new ImmutableBytesWritable,put)
}    
).saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration)
 sc.stop()   
 }

}

注意：保存到HBase，运行时候需要在SPARK_CLASSPATH中加入HBase相关的jar包。

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