简单搞定 Spark RDD常用算子

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原创最新推荐文章于 2026-08-17 17:24:51 发布 192 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Spark基础学习笔记14：掌握RDD算子目录一、RDD算子二、准备工作（一）准备文件1、准备本地系统文件2、把文件上传到HDFS（二）启动Spark Shell1、启动HDFS服务2、启动Spark服务3、启动Spark Shell三、转化算子（一）映射算子 - map()1、映射算子功能2、映射算子案例（二）过滤算子 - filter()1、过滤算子功能2、过滤算子案例（三）扁平映射算子 - flatMap()1、扁平映射算子功能、扁平映射算子案例（四）按键归约算子 - reduceByKey()1、按键归约算子功能2、按键归约算子案例阅读详情

一、transformation和action 介绍

Spark支持两种RDD操作：transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD；而action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序。

例如，map就是一种transformation操作，它用于将已有RDD的每个元素传入一个自定义的函数，并获取一个新的元素，然后将所有的新元素组成一个新的RDD。而reduce就是一种action操作，它用于对RDD中的所有元素进行聚合操作，并获取一个最终的结果，然后返回给Driver程序。

transformation的特点就是lazy特性。lazy特性指的是，如果一个spark应用中只定义了transformation操作，那么即使你执行该应用，这些操作也不会执行。也就是说，transformation是不会触发spark程序的执行的，它们只是记录了对RDD所做的操作，但是不会自发的执行。只有当transformation之后，接着执行了一个action操作，那么所有的transformation才会执行。Spark通过这种lazy特性，来进行底层的spark应用执行的优化，避免产生过多中间结果。

action操作执行，会触发一个spark job的运行，从而触发这个action之前所有的transformation的执行。

二、应用案例

案例1：统计文字数据

// 这里通过textFile()方法，针对外部文件创建了一个RDD，lines，但是实际上，程序执行到这里为止，spark.txt文件的数据是不会加载到内存中的。lines，只是代表了一个指向spark.txt文件的引用。

val lines = sc.textFile("spark.txt")

// 这里对lines RDD进行了map算子，获取了一个转换后的lineLengths RDD。但是这里连数据都没有，当然也不会做任何操作。lineLengths RDD也只是一个概念上的东西而已。

val lineLengths = lines.map(line => line.length)

// 之列，执行了一个action操作，reduce。此时就会触发之前所有transformation操作的执行，Spark会将操作拆分成多个task到多个机器上并行执行，每个task会在本地执行map操作，并且进行本地的reduce聚合。最后会进行一个全局的reduce聚合，然后将结果返回给Driver程序。

val totalLength = lineLengths.reduce(_ + _)

案例2：统计文件每行出现的次数

Spark有些特殊的算子，也就是特殊的transformation操作。比如groupByKey、sortByKey、reduceByKey等，其实只是针对特殊的RDD的。即包含key-value对的RDD。而这种RDD中的元素，实际上是scala中的一种类型，即Tuple2，也就是包含两个值的Tuple。

在scala中，需要手动导入Spark的相关隐式转换，import org.apache.spark.SparkContext._。然后，对应包含Tuple2的RDD，会自动隐式转换为PairRDDFunction，并提供reduceByKey等方法。

val lines = sc.textFile("hello.txt")

val linePairs = lines.map(line => (line, 1))

val lineCounts = linePairs.reduceByKey(_ + _)

lineCounts.foreach(lineCount => println(lineCount._1 + " appears " + llineCount._2 + " times."))

三、常用transformation介绍

map	将RDD中的每个元素传入自定义函数，获取一个新的元素，然后用新的元素组成新的RDD
filter	对RDD中每个元素进行判断，如果返回true则保留，返回false则剔除。
flatMap	与map类似，但是对每个元素都可以返回一个或多个新元素。
gropuByKey	根据key进行分组，每个key对应一个Iterable<value>
reduceByKey	对每个key对应的value进行reduce操作。
sortByKey	对每个key对应的value进行排序操作。
join	对两个包含<key,value>对的RDD进行join操作，每个key join上的pair，都会传入自定义函数进行处理。
cogroup	同join，但是是每个key对应的Iterable<value>都会传入自定义函数进行处理。

四、常用action介绍

reduce	将RDD中的所有元素进行聚合操作。第一个和第二个元素聚合，值与第三个元素聚合，值与第四个元素聚合，以此类推。
collect	将RDD中所有元素获取到本地客户端。
count	获取RDD元素总数。
take(n)	获取RDD中前n个元素。
saveAsTextFile	将RDD元素保存到文件中，对每个元素调用toString方法
countByKey	对每个key对应的值进行count计数。
foreach	遍历RDD中的每个元素。