Spark RDD 概念详解-优快云博客

RDD执行transformation和执行action的区别是什么?
1、transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD
2、action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDDcache到内存中）。所有的transformation都是采用的懒策略，就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。
说明narrow dependency 和 wide dependency的区别? 从计算和容错两方面说明!

在Spark中，每一个 RDD 是对于数据集在某一状态下的表现形式，而这个状态有可能是从前一状态转换而来的，因此换句话说这一个 RDD 有可能与之前的 RDD(s) 有依赖关系。根据依赖关系的不同，可以将 RDD 分成两种不同的类型： Narrow Dependency 和 Wide Dependency 。
Narrow Dependency 指的是  child RDD 只依赖于 parent RDD(s) 固定数量的partition。
Wide Dependency 指的是 child RDD 的每一个partition都依赖于 parent RDD(s) 所有partition。
它们之间的区别可参看下图：

这里写图片描述

根据 RDD 依赖关系的不同，Spark也将每一个job分为不同的stage，而stage之间的依赖关系则形成了DAG。对于 Narrow Dependency ，Spark会尽量多地将 RDD 转换放在同一个stage中；而对于 Wide Dependency ，由于 Wide Dependency 通常意味着shuffle操作，因此Spark会将此stage定义为 ShuffleMapStage ，以便于向 MapOutputTracker 注册shuffle操作。对于stage的划分可参看下图，Spark通常将shuffle操作定义为stage的边界。

这里写图片描述
3. RDD cache默认的StorageLevel级别是什么？
1）RDD的cache()方法其实调用的就是persist方法，缓存策略均为MEMORY_ONLY；
2）可以通过persist方法手工设定StorageLevel来满足工程需要的存储级别；
3）cache或者persist并不是action；
4. Spark目前支持哪几种语言的API？
Scala API/Java API/Python API
5. 下载搜狗实验室用户查询日志精版:http://www.sogou.com/labs/dl/q.html (63M),做以下查询:
1) 用户在00:00:00到12:00:00之间的查询数?

package cn.chinahadoop.scala

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

object SogouA {  
  def main(args: Array[String]) {  
    if (args.length == 0) {  
      System.err.println("Usage: SogouA <file1>")  
      System.exit(1)  
    }  

    val conf = new SparkConf().setAppName("SogouA")  
    val sc = new SparkContext(conf)  
    val sgRDD=sc.textFile(args(0))  
    sgRDD.map(_.split('\t')(0)).filter(x => x >= "00:00:00" && x <= "12:00:00").saveAsTextFile(args(1))  
    sc.stop()  
  }  
}

客户端运行命令：

 ./spark-submit  
    --master spark://SparkMaster:7077
    --name chinahadoop
    --class cn.chinahadoop.scala.SogouA
    /home/chinahadoop.jar
    hdfs://SparkMaster:9000/data/SogouQ.reduced
    hdfs://SparkMaster:9000/data/a

2) 搜索结果排名第一,但是点击次序排在第二的数据有多少?

package cn.chinahadoop.scala

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

object SogouB {  
  def main(args: Array[String]) {  
    if (args.length == 0) {  
      System.err.println("Usage: SogouB <file1>")  
      System.exit(1)  
    }  

    val conf = new SparkConf().setAppName("SogouB")  
    val sc = new SparkContext(conf)  
    val sgRDD=sc.textFile(args(0))  
    println(sgRDD.map(_.split('\t')).filter(_.length ==5).map(_(3).split(' ')).filter(_(0).toInt ==1).filter(_(1).toInt ==2).count)  
    sc.stop()  
  }  
}

客户端运行命令：与上雷同
3)一个session内查询次数最多的用户的session与相应的查询次数?

package cn.chinahadoop.scala

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

object SogouC {  
  def main(args: Array[String]) {  
    if (args.length == 0) {  
      System.err.println("Usage: SogouC <file1>")  
      System.exit(1)  
    }  

    val conf = new SparkConf().setAppName("SogouC")  
    val sc = new SparkContext(conf)  
    val sgRDD=sc.textFile(args(0))  
    sgRDD.map(_.split('\t')).filter(_.length ==5).map(x=>(x(1),1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10).foreach(println)  
    sc.stop()  
  }  
}