Spark学习-架构和RDD

最新推荐文章于 2025-11-05 10:04:46 发布

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#spark #学习 #架构

spark的架构角色

Master角色, 管理整个集群的资源

Worker角色, 管理单个服务器的资源

Driver角色, 单个Spark任务在运行的时候的工作

Executor角色,单个任务运行的时候的工作者

请添加图片描述

spark的StandAlone模式

原理

Master和Worker角色以独立进程的形式存在，并组成Spark运行时环境（集群）

Spark角色分布

Master：

Master进程

Worker：

worker进程

Driver：

以线程运行在Master中

Executor：

以线程运行在Worker中

如何提交Spark应用

bin/spark-submit --master spark://hadoop102:7077

4040端口

是单个程序运行的时候绑定的端口可供查看本任务运行情况

8080端口

Master端口

18080端口

历史服务器端口

job、Stage、Task的关系

一个Spark程序会被分成多个子任务job运行，每个job会分成多个stage来运行，每一个Stage内会分出多个线程来执行具体的任务

StandAlone HA原理

基于zookeeper做状态的维护，开启多个Master进程，一个作为活跃，其他的作为备份，当活跃宕机，备份Master进行接管

Spark on Yarn

本质

Master角色由YARN的ResourceManager担任

Worker角色由YARN的NodeManager担任

Driver角色运行在YARN容器内或提交任务的客户端进程中

Executor运行在YARN提供的容器内

请添加图片描述

部署模式

Cluster模式

Driver运行在容器内部

性能高

请添加图片描述

Client模式

Driver运行在客户端程序进程中

可以在客户端直接看输出

请添加图片描述

Why on YARN

提高资源利用率，在已有YARN的场景下让Spark收到YARN的调度可以更好的管控资源提高利用率

ResourceManager（资源）和Driver（计算）之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。

Spark-RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。

请添加图片描述

RDD有装饰者设计模式
RDD的数据处理方式类似于IO流,而且是懒加载,调用collect才会执行业务逻辑操作

弹性

存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；

容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；

计算的弹性：计算出错重试机制；

分片的弹性：可根据需要重新分片。
分布式：数据存储在大数据集群不同节点上
数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据
数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现
不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的RDD，在新的RDD 里面封装计算逻辑
可分区、并行计算

核心属性

分区列表

RDD数据结构中存在分区列表,用于执行任务时并行计算,是实现分布式计算的重要属性

分区计算函数

Spark在计算时,是使用分区函数对每一个分区进行计算

RDD 之间的依赖关系

RDD 是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个 RDD 建立依赖关系

分区器

当数据为 KV 类型数据时，可以通过设定分区器自定义数据的分区

首选位置

计算数据时，可以根据计算节点的状态选择不同的节点位置进行计算

RDD创建

从内存中创建

从集合中创建RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD

makeRDD方法在底层实现时其实就是调用了rdd对象的parallelize方法

package com.topview.bigdata.spark.core.rdd.builder

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

object rdd_01_Memory {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // TODO 准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // TODO 创建环境
    //从内存中创建RDD, 将内存中集合的数据作为处理的数据源
    val seq = Seq[Int](1,2,3,4)

    //parallelize 并行
//    sc.parallelize(seq).collect().foreach(println)
    //makeRDD方法在底层实现时其实就是调用了rdd对象的parallelize方法
    sc.makeRDD(seq).collect().foreach(println)
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

从文件中创建

sc.textfile( path )

可以写绝对路径和相对路径

也可以写目录,读取目录下所有文件,也可以用通配符 *

package com.topview.bigdata.spark.core.rdd.builder

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

object rdd_02_file {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wordCount")
    val sc = new SparkContext(sparConf)

    //可以写绝对路径和相对路径
    val rdd1 = sc.textFile("E:\\JavaProject\\topview-classes\\input\\word.txt")
    val rdd2 = sc.textFile("input/word.txt")

//    rdd1.collect().foreach(println)
    rdd2.collect().foreach(println)
      
   // 通配符路径
    //  input/w*.txt

    sc.stop()
  }
}

从文件读取数据并且识别数据从哪来

sc.wholeTextFiles

sc.wholeTextFiles("input/word.txt").
collect().
foreach(println)

结果(是一个元组,第一个元素是路径)

(file:/E:/JavaProject/topview-classes/input/word.txt,hello hello word
word
spark 黄国杰
黄国杰 黄国杰)

分区

分区的设定

从内存中读取

makeRDD方法可以传递第二个参数,这个参数表示分区的数量
第二个参数不传则用默认值 :
从配置对象中获取配置参数:spark.default.parallelism,可以在sparkconf设置
如果获取不到就是用当前运行环境的最大可用核数

package com.topview.bigdata.spark.core.rdd.builder

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

object rdd_03_Memory_Par {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // TODO 准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")

//    sparkConf.set("spark.default.parallelism","5")

    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // TODO 创建环境
    //RDD的并行度和分区
    //makeRDD方法可以传递第二个参数,这个参数表示分区的数量
    //第二个参数不传则用默认值 :
    //从配置对象中获取配置参数:spark.default.parallelism
    //如果获取不到就是用当前运行环境的最大可用核数

    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))

    //将处理的数据保存为分区文件
    rdd.saveAsTextFile("output")
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

从文件中读取(重点)

读取文件数据时，数据是按照Hadoop 文件读取的规则进行切片分区，而切片规则和数据读取的规则有些差异,具体看代码

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

object rdd_02_file_par {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wordCount")
    val sc = new SparkContext(sparConf)

    //textFile默认也可以设定分区
    //  minPartition : 最小分区数量
    // 源码中 math.min(defaultParallelism, 2) defaultParallelism是16个
    // 默认两个
    //也可以通过第二个参数指定分区数
    //spark读取文件,底层使用的是Hadoop的读取方式,注意不是分区方式
    //分区数量的计算方式
    //假设文件总大小 totalSize = 7
    //底层计算 goalSize = 7 / 2(设定的分区数) = 3(byte) 即是每个分区放3byte
    
    //根据Hadoop的1.1倍
    //7 / 3 = 2 .... 1(1.1) + 1 = 3分区
    //所以最后是三分区,而不是设定的二分区
    sc.textFile("input/word.txt",2).collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

分区数据的分配

1. 数据以行为单位进行读取
spark读取文件,底层使用的是Hadoop的读取方式,所以是一行一行读取,和字节数没有关系
2. 数据读取时以偏移量为单位,偏移量不会被重新读取
3. 数据分区的偏移量范围
4. 如果数据源为多个文件,那么计算分区时以文件为单位进行分区

RDD方法

转换算子: 功能的补充和封装,将旧的RDD包装成新的RDD

行动算子: 触发任务的调度和作业的执行

RDD方法 =>算子

转换算子

RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value 类型、双 Value 类型和Key-Value类型

Value类型

map

将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。

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

object rdd_operator_Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // TODO 准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))

    //转换函数
//    def mapFunction(num:Int) : Int = {
//      num*2
//    }
//
//    rdd.map(mapFunction).collect().foreach(println)

    //简化
    rdd.map((num:Int)=>{num*2}).collect().foreach(println)
    //一行代码，花括号可以省略
    rdd.map((num:Int)=>num*2).collect().foreach(println)
    //类型推断，类型省略
    rdd.map((num)=>num*2).collect().foreach(println)
    //参数只有一个，括号省略
    rdd.map(num=>num*2).collect().foreach(println)
    //参数只出现一次，参数省略
    rdd.map(_*2).collect().foreach(println)

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

map计算并行计算演示

1.rdd的计算一个分区内的数据是一个一个执行逻辑

	一个分区只有前面的数据执行完才到下一个，这点和flink不一样

	分区内的数据执行是有序的


2. 不同分区数据计算是无序的

mapPartitions

将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据

可以以分区为单位进行数据转换操作
但是会将整个分区的数据加载到内存进行引用
如果处理完的数据是不会被释放掉，存在对象的引用
内存较小，数据量较大的场合下，容易出现内存溢出

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

object rdd_operator_Transform02 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // TODO 准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2)

    // TODO 算子 - mapPartitions
    //一次性把分区的数据拿过来
    //mapPartitions ：可以以分区为单位进行数据转换操作
    //                但是会将整个分区的数据加载到内存进行引用
    //                如果处理完的数据是不会被释放掉，存在对象的引用
    //                内存较小，数据量较大的场合下，容易出现内存溢出
    rdd.mapPartitions(
      iter => {
        println(">>>>>>>>>>>>>")
        iter.map(_*2)
      }
    ).collect().foreach(println)
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

mapPartitions可以获取每个数据分区的最大值

rdd.mapPartitions(
      iter => {
          //要求返回迭代器，所以包成迭代器
        List(iter.max).iterator
      }
    )

map和mapPartitions的区别

数据处理角度

Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行，类似于串行操作。而 mapPartitions 算子是以分区为单位进行批处理操作。

功能的角度

Map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。MapPartitions 算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器，没有要求的元素的个数保持不变， 所以可以增加或减少数据

性能的角度

Map 算子因为类似于串行操作，所以性能比较低，而是 mapPartitions 算子类似于批处
理，所以性能较高。但是mapPartitions 算子会长时间占用内存，那么这样会导致内存可能不够用，出现内存溢出的错误。所以在内存有限的情况下，不推荐使用。使用 map 操作。

mapPartitionsWithIndex

将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据，在处理时同时可以获取当前分区索引。

val RDD1 = RDD.mapPartitionsWithIndex( (index, datas) => {
	if( index == 1){
        //保存第二个分区
        iter
    } else {
        Nil.iterator
    }
  }
)

mapPartitionsWithIndex可以获取第二个数据分区的数据

flatmap

将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射

package com.topview.bigdata.spark.core.operator.transform
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object rdd_operator_Transform03 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // TODO 准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd:RDD[List[Int]] = sc.makeRDD(List(
      List(1, 2),List(3,4)
    ))

    // TODO 算子 - flatMap

    val value = rdd.flatMap(list => {
      list
    })

    value.collect().foreach(println)

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

flatmap可以将 List(List(1,2),3,List(4,5))进行扁平化操作，只需要用模式匹配，将不是集合的值变成集合

glom

将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理，分区不变

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List( 1,2,3,4),1)

val dataRDD1:RDD[Array[Int]] = dataRDD.glom()

小功能：计算所有分区最大值求和（分区内取最大值，分区间最大值求和）

groupBy

将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变

极限情况下，数据可能被分在同一个分区中,一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组

注意：分组和分区没有必然的关系

groupBy会将数据打乱，重新组合，这个操作我们称之为shuffle

有可能会导致数据倾斜

package com.topview.bigdata.spark.core.operator.transform

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

object rdd_operator_Transform05 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),2)

    // TODO 算子 - glom

    //  groupBy会将数据源中的每一个数据进行分组判断
    //  相同的key值的数据会放置在一个组

    rdd.groupBy(num => num%2).collect().foreach(println)

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

filter

将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。
当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出现数据倾斜。

package com.topview.bigdata.spark.core.operator.transform

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

object rdd_operator_Transform06 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),2)

    // TODO 算子 - glom
    rdd.filter(_%2!=0).collect().foreach(println)
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

sample

根据指定的规则从数据集中抽取数据,需要传三个参数,具体看代码

可以解决数据倾斜,抽取分区的值,看看数据里的哪个值多,然后进行优化

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

object rdd_operator_Transform07 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,0),2)

    // TODO 算子 - sample

    //sample算子需要传递三个参数
    //1. 第一个参数： 抽取数据后是否将数据返回 true返回 flase丢弃
    //2. 第二个参数： 数据源中每条数据被抽取的概率
            //基准值的概念
    //3. 第三个参数： 抽取数据时随机算法的种子
            //不传第三个参数,使用系统时间
    println(rdd.sample(
      true,
      0.4,
//      1
    ).collect().mkString(","))
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

distinct

将数据集中重复的数据去重

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

object rdd_operator_Transform08 {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
      val sc = new SparkContext(sparkConf)

      val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 3, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 9, 0), 2)

      // TODO 算子 - distinct

      println(rdd.distinct().collect().mkString(","))

      // TODO 关闭环境
      sc.stop()
    }
  }

//结果 
4,0,8,1,3,7,9,5

coalesce

根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率

当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本

第一个参数设置分区数,第二个参数是否shuffle

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

object rdd_operator_Transform09 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0), 3)

    // TODO 算子 - coalesce

    //coalesce方法默认情况不会将分区的数据打乱重新组合
    //这种情况下的缩减分区可能会导致数据不均衡, 出现数据倾斜
    //如果想让数据集合均衡,可以设置第二个参数进行shuffle
    rdd.coalesce(2, true).saveAsTextFile("output")
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

repartition

该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。

无论是将分区数多的RDD 转换为分区数少的RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的RDD，repartition 操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程。

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

object rdd_operator_Transform09 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0), 3)

    // TODO 算子 - reparation
    //扩大分区一定要shuffle
    rdd.repartition(5).saveAsTextFile("output1")
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

sortBy

该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过 f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原RDD 的分区数一致。中间存在 shuffle 的过程

第二个参数可以改变排序的方式

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

object rdd_operator_Transform10 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
//1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(5,3,6,7,8,2,34), 3)

    // TODO 算子 - sortBy
    println(rdd.sortBy(
        num => num, false).collect().mkString(","))

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

结果:
2,3,5,6,7,8,34

双Value类型

zip不要求两个数据源类型一致,其他需要一样
两个数据源要求分区数量要保持一致
分区中数据数量保持一致

intersection

对源RDD 和参数RDD 求交集后返回一个新的RDD

union

对源RDD 和参数RDD 求并集后返回一个新的RDD

subtract

以一个 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将其他元素保留下来

zip

将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的Key 为第 1 个 RDD中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素。

不要求两个数据源类型一致,其他需要一样

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

object rdd_operator_Transform11 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // TODO 算子 - 双Value
    val rdd1: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
    val rdd2: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))

    //  交集
    println(rdd1.intersection(rdd2).collect().mkString(", "))
    //  并集
    println(rdd1.union(rdd2).collect().mkString(", "))
    //  差集
    println(rdd1.subtract(rdd2).collect().mkString(", "))
    //  拉链
    println(rdd1.zip(rdd2).collect().mkString(", "))
    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

key-value类型

partitionBy

将数据按照指定Partitioner 重新进行分区。Spark 默认的分区器是HashPartitioner

如果重分区的分区器和当前RDD 的分区器一样,则返回自己

spark可以用两个分区器 : HashPartitioner和RangePartitioner

RangePartitioner一般用在排序,sortBy底层运用到了

//HashPartitioner底层原理
//x % mod

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}

object rdd_operator_Transform12 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)

    // TODO 算子 - key-value
    //HashPartitioner底层原理
    //x % mod
    rdd.map((_,1)).partitionBy(new HashPartitioner(2)).saveAsTextFile("output")

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

reduceByKey

可以将数据按照相同的Key 对Value 进行聚合

reduceByKey中key的数据只有一个,是不会参与运算的

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

object rdd_operator_Transform13 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(("a", 1),("a", 2),("a", 3),("b", 4)),2)

    // TODO 算子 - key-value
    //reduceByKey中key的数据只有一个,是不会参与运算的
    println(rdd.reduceByKey(_ + _).collect().mkString(","))

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

groupByKey

将数据源中的数据,相同key的数据分在一个组中, 形成一个对偶元组

元组第一个元素就是key

元组第二个元素就是相同key的value集合

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.groupByKey() val dataRDD3 = dataRDD1.groupByKey(2)
val dataRDD4 = dataRDD1.groupByKey(new HashPartitioner(2))

reduceByKey和groupByKey的区别

首先,spark中,shuffle操作必须落盘处理,不能再内存中数据等待,会导致内存溢出.shuffle性能很低.

shuffle角度

reduceByKey 和 groupByKey 都存在 shuffle 的操作

reduceByKey 可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合（combine）功能,可以减少落盘的数据量(reduceByKey分区内和分区间计算规则是相同的)
groupByKey 只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey 性能比较高

功能角度

reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能。GroupByKey 只能分组，不能聚合.

分组聚合的场合下，推荐使用 reduceByKey
分组而不需要聚合。那么还是只能使用groupByKey

aggregateByKey

将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算

 aggregateByKey存在函数柯里化, 有两个参数列表
第一个参数列表需要传递一个参数, 表示初始值
    主要用于碰见第一个key的时候,和value进行分区计算
    要是没有值大过初始值,那么会用到初始值
第二个参数列表需要传递两个参数
    第一个参数表示分区内计算规则
    第二个参数表示分区间计算规则

package com.topview.bigdata.spark.core.operator.transform

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

object rdd_operator_Transform14 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(("a", 1),("a", 2),("a", 3),("a", 4)),2)

    
    rdd.aggregateByKey(0)(
        //表示分区内计算规则
      (a, b) => math.max(a , b),
        //表示分区间计算规则
      (a, b) => a + b
    ).collect().foreach(println)

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

foldByKey

当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为foldByKey

和reduceByKey比多了初始值

package com.topview.bigdata.spark.core.operator.transform

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

object rdd_operator_Transform15 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(("a", 1),("a", 2),("a", 3),("a", 4)),2)

    // TODO 算子 - key-value
    //当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为foldByKey
    //和reduceByKey多了初始值
    rdd.foldByKey(0)(_+_).collect().foreach(println)

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

combineByKey

对key-value 型 rdd 进行聚集操作的聚集函数（aggregation function）。类似于aggregate()，combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致。

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

object rdd_operator_Transform16 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(("a", 1),("a", 2),("a", 3),("a", 4)),2)

    // TODO 算子 - key-value
    //第一个参数: 将相同key的第一个数据进行结构的转换, 实现操作
    //第二个参数: 分区内的计算规则
    //第三个参数: 分区内的计算规则


    rdd.combineByKey(
      v => (v, 1),
      ( t:(Int,Int), v) => {
        (t._1 + v, t._2 + 1)
      },
      ( t1:(Int,Int), t2:(Int,Int) )=>{
        (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)
      }
    ).collect().foreach(println)

    // TODO 关闭环境
    sc.stop()
  }
}

sortByKey

在一个(K,V)的 RDD 上调用，K 必须实现 Ordered 接口(特质)，返回一个按照 key 进行排序的

join

在类型为（K,V）和（K,W）的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素连接在一起的（K, (V,W)）的RDD

两个不同的数据源的数据，相同的key的value会连接在一起，形成元组
如果两个数据源中key没有匹配上，那么数据不会出现在结果中
如果两个数据源中key有多个相同的，会依次匹配，可能会出现笛卡尔乘积，数据量几何倍增长，性能降低

val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(Array((1, "a"), (2, "b"), (3, "c")))
val rdd1: RDD[(Int, Int)] = sc.makeRDD(Array((1, 4), (2, 5), (3, 6))) rdd.join(rdd1).collect().foreach(println)

leftOuterJoin和rightOuterJoin

左连接和右连接，sql一样，不多解释

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))

val rdd: RDD[(String, (Int, Option[Int]))] = dataRDD1.leftOuterJoin(dataRDD2)

cogroup

connection+group：分组连接

在类型为(K,V)和(K,W)的RDD 上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的 RDD

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("a",2),("c",3)))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("c",2),("c",3))) val value: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = dataRDD1.cogroup(dataRDD2)

行动算子

行动算子就是触发作业 (Job) 执行的方法

底层代码调用的是环境对象的runJob方法

底层代码中会创建ActiveJob, 并提交执行

reduce

聚集RDD 中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

// 聚合数据
val reduceResult: Int = rdd.reduce(_+_)

collect

方法会将不同分区的数据按照分区顺序采集到Driver端内存中

在驱动程序中，以数组Array 的形式返回数据集的所有元素

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

// 收 集 数 据 到 Driver 
rdd.collect().foreach(println)

count

返回RDD 中元素的个数

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

// 返回 RDD 中元素的个数
val countResult: Long = rdd.count()

first

返回RDD 中的第一个元素

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

// 返回 RDD 中元素的个数
val firstResult: Int = rdd.first() println(firstResult)

take

返回一个由RDD 的前 n 个元素组成的数组

vval rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

// 返回 RDD 中元素的个数
val takeResult: Array[Int] = rdd.take(2) println(takeResult.mkString(","))

takeOrdered

返回该 RDD 排序后的前 n 个元素组成的数组

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,2,4))

// 返回 RDD 中元素的个数
val result: Array[Int] = rdd.takeOrdered(2)

aggregate

分区的数据通过初始值和分区内的数据进行聚合，然后再和初始值进行分区间的数据聚合

aggregateByKey只会参与分区内计算

aggregate会参与分区内计算,并且参与分区间计算

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 8)

// 将该 RDD 所有元素相加得到结果
//val result: Int = rdd.aggregate(0)(_ + _, _ + _) 
 val result: Int = rdd.aggregate(10)(_ + _, _ + _)

fold

折叠操作，aggregate 的简化版操作

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))

val foldResult: Int = rdd.fold(0)(_+_)

countByKey和countByValue

统计每种 key 或 value的个数

val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (3, "c")))

// 统计每种 key 的个数
val result: collection.Map[Int, Long] = rdd.countByKey()

save相关算子

将数据保存到不同格式的文件中

saveAsTextFile
saveAsObjectFile
saveAsSequenceFile

foreach

分布式遍历RDD 中的每一个元素，调用指定函数

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

// 收集后打印
rdd.map(num=>num).collect().foreach(println) println("****************")
// 分布式打印
rdd.foreach(println)

t.mkString(“,”))




#### takeOrdered

返回该 RDD **排序后**的前 n 个元素组成的数组

```scala
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,2,4))

// 返回 RDD 中元素的个数
val result: Array[Int] = rdd.takeOrdered(2)

aggregate

分区的数据通过初始值和分区内的数据进行聚合，然后再和初始值进行分区间的数据聚合

aggregateByKey只会参与分区内计算

aggregate会参与分区内计算,并且参与分区间计算

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 8)

// 将该 RDD 所有元素相加得到结果
//val result: Int = rdd.aggregate(0)(_ + _, _ + _) 
 val result: Int = rdd.aggregate(10)(_ + _, _ + _)

fold

折叠操作，aggregate 的简化版操作

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))

val foldResult: Int = rdd.fold(0)(_+_)

countByKey和countByValue

统计每种 key 或 value的个数

val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (3, "c")))

// 统计每种 key 的个数
val result: collection.Map[Int, Long] = rdd.countByKey()

save相关算子

将数据保存到不同格式的文件中

saveAsTextFile
saveAsObjectFile
saveAsSequenceFile

foreach

分布式遍历RDD 中的每一个元素，调用指定函数

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

// 收集后打印
rdd.map(num=>num).collect().foreach(println) println("****************")
// 分布式打印
rdd.foreach(println)