Spark基础学习笔记：掌握RDD算子

最新推荐文章于 2023-05-04 09:10:41 发布
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文章标签： spark 学习 hdfs
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/py20010218/article/details/125360622
本文深入介绍了Spark中的RDD算子，包括转化算子如map、filter和flatMap，以及按键归约算子reduceByKey。通过实例展示了如何使用这些算子进行数据处理，如翻倍元素、过滤偶数、统计单词数量和计算学生总分等。此外，还涵盖了在SparkShell和IDEA中执行Spark任务的方法。

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文章目录

一、RDD算子

RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子

二、准备工作

（一）准备文件

1、准备本地系统文件

在/home目录里创建wprds.txt
在这里插入图片描述
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2、把文件上传到HDFS

将words.txt上传到HDFS系统的/park目录里

在这里插入图片描述
说明：/park是在上一讲我们创建的目录
查看文件内容
在这里插入图片描述

（二）启动Spark Shell

1、启动HDFS服务

执行命令：start-dfs.sh
在这里插入图片描述
如果采用的是Spark on YARN集群或者Spark HA集群，那么还得启动YARN服务
在这里插入图片描述

2、启动Spark服务

进入Spark的sbin目录执行命令：./start-all.sh
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3、启动Spark Shell

执行名命令： spark-shell --master spark://master:7077
在这里插入图片描述

三、转化算子

（一）映射算子 - map()

1、映射算子功能

map()是一种转化算子，它接收一个函数作为参数，并把这个函数应用于RDD的每个元素，最后将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。

2、映射算子案例

预备工作：创建一个RDD - rdd1
执行命令：val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))
在这里插入图片描述

任务1、将rdd1每个元素翻倍得到rdd2

对rdd1应用map()算子，将rdd1中的每个元素平方并返回一个名为rdd2的新RDD

在这里插入图片描述
上述代码中，向算子map()传入了一个函数x = > x * 2。其中，x为函数的参数名称，也可以使用其他字符，例如a => a * 2。Spark会将RDD中的每个元素传入该函数的参数中。
其实，利用神奇占位符_可以写得更简洁

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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
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上面这个映射写成函数： f ( x ) = 2 x , x ∈ R f(x)=2x,x\in \Bbb R f(x)=2x,x∈R。一个数组中存放了三个元组，将该数组转为RDD集合，然后对该RDD按照每个元素中的第二个值进行降序排列。，不是一元函数，而是二元函数，系统立马就蒙逼了，不晓得该怎么取两个参数来进行乘法运算。中的x代表rdd1中的每个元素。因为RDD的元素为分布式的，数据可能分布在不同的节点上。Spark会将RDD中的每个元素传入该函数的参数中。上述代码中，向算子map()传入了一个函数。
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