spark三 算子简介

RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
也就是说Transformation算子，spark程序没有计算，遇到action算子开始计算

Transformation

单value结构
map(func)	返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成	rdd.map((_,1))
filter(func)	返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成	x.filter(x % 2 == 0)
flatMap(func)	类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素	rdd.flatMap(_.split(" "))
mapPartitions(func)	类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]	rdd.mapPartitions(x => x.map((_,1)))
mapPartitionsWithIndex(func)	类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是(Int, Iterator[T]) => Iterator[U]	rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_))))
sample(withReplacement, fraction, seed)	根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子
glom	将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD[Array[T]]	val value: RDD[Array[Int]] = rdd.glom()
groupBy	按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器	val groupBy: RDD[(Int, Iterable[Int])] = rdd.groupBy(_%3)
distinct([numTasks]))	对源RDD进行去重后返回一个新的RDD	rdd.distinct()
coalesce(numPartitions)	重新分区	rdd.coalesce(3)
repartition(numPartitions)	重新分区	rdd.repartition(2)
sortBy		rdd.sortBy(x => x%3)
pipe	管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD,注意：脚本需要放在Worker节点可以访问到的位置	rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh")

双value结构
union(otherDataset)	两个rdd的并集	rdd1.union(rdd2)
intersection(otherDataset)	两个rdd的交集	rdd1.intersection(rdd2)
subtract	两个rdd的差集	rdd.subtract(rdd1)
zip	将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,这但是两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常
cartesian	笛卡尔积，尽量避免使用	rdd1.cartesian(rdd2).

val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3),3)
val rdd2 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),3)
rdd1.zip(rdd2).collect

res1: Array[(Int, String)] = Array((1,a), (2,b), (3,c))

//foreachPartition一般对分区的一个元素和items操作，一般用来数据库操作
    key2CountActionRDD.foreachPartition{
      items =>
        val statArray = new ArrayBuffer[AdStat]()
        for (item <- items) {
          val keySplited: Array[String] = item._1.split("_")
          val date = keySplited(0)
          val province = keySplited(1)
          val city = keySplited(2)
          val adid = keySplited(3).toLong

          val clickCount = item._2
          statArray += AdStat(date, province, city, adid, clickCount)
        }
        AdStatDAO.updateBatch(statArray.toArray)
    }

k-v结构
partitionBy	按照k进行分区	rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))
groupByKey([numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD	val groupByKey: RDD[(Int, Iterable[Int])] = kvRdd.groupByKey()
sortByKey([ascending], [numTasks])	只能按照k排序，K必须实现Ordered接口	rdd.sortByKey(true)
mapValues	针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作	rdd3.mapValues("@"+_) //对每个value前面都加上字符串@
join	在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD
cogroup	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
reduceByKey(func, [numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置	val reduceByKey = kvrdd.reduceByKey(+)
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])
foldByKey
combineByKey

join

> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
> rdd.join(rdd1).collect()
res13: Array[(Int, (String, Int))] = Array((1,(a,4)), (2,(b,5)), (3,(c,6)))

cogroup

val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd.cogroup(rdd1).collect()
res14: Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(c),CompactBuffer(6))))

aggregateByKey

参数：(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U)

1. 作用：在kv对的RDD中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。
2. 参数描述：
   （1）zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值；
   （2）seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；
   （3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果。
3. 经典需求：创建一个pairRDD，取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加
   

> val rdd = sc.parallelize(List(("a",3),("a",2),("c",4),("b",3),("c",6),("c",8)),2)
> val agg = rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
> agg.collect()
res0: Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,3), (c,12))

foldByKey

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

1. 作用：aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同
2. 需求：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)
> val agg = rdd.foldByKey(0)(_+_)
> agg.collect()
res61: Array[(Int, Int)] = Array((3,14), (1,9), (2,3))

combineByKey

参数：(createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C)

1. 作用：对相同K，把V合并成一个集合。
2. 参数描述：
   （1）createCombiner: combineByKey() 会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值
   （2）mergeValue: 如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并
   （3）mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的， 因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器， 就需要使用用户提供的 mergeCombiners() 方法将各个分区的结果进行合并。
3. 经典需求：创建一个pairRDD，根据key计算每种key的均值。（先计算每个key出现的次数以及可以对应值的总和，再相除得到结果）
   

val input = sc.sparkContext.parallelize(Array(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), ("a", 95), ("b", 98)), 2)
val combine: RDD[(String, (Int, Int))] = input.combineByKey(
  (_, 1),
  (acc: (Int, Int), v) => (acc._1 + v, acc._2 + 1),
  (acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2))
println(combine.collect().mkString(""))//(b,(286,3))(a,(274,3))

val res: RDD[(String, Double)] = combine.map {
  case (key, value) =>
    (key, value._1 / value._2.toDouble)
}
println(res.collect().mkString(""))//(b,95.33333333333333)(a,91.33333333333333)

Action

算子	介绍
reduce(func)	通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的
collect()	在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
count()	返回RDD的元素个数	rdd.count
first()	返回RDD的第一个元素（类似于take(1)）
take(n)	返回一个由数据集的前n个元素组成的数组
takeSample(withReplacement,num, [seed])	返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子
takeOrdered(n,?[ordering])	takeOrdered和top类似，只不过以和top相反的顺序返回元素
saveAsTextFile(path)	将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本
saveAsSequenceFile(path)	将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。
saveAsObjectFile(path)
countByKey()	针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。	rdd.countByKey
foreach(func)	在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。

map与flatMap的区别以及mapPartiton和flatMapPartition 以及foreach和foreachPartition

map是一对一操作,输入一个元素,就输出一个元素,返回新的RDD
flatMap是输入一个元素,但是输出可以使0个或者多个元素,返回新的RDD
foreach也会遍历每一个元素,但是他是没有返回值的,不会生成RDD，而且它是一个action算子

他们都是应用于每一个元素也就是每条数据执行一次，task为每个数据，都要去执行一次function函数。

而partition算子一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高，但如果数据量过大的话会导致一个分区的数据放到内存中执行导致oom
适用于分析的数据量不是特别大的时候，或者估算一下RDD的数据量，以及每个partition的量，还有自己分配给每个executor的内存资源。看看一下子内存容纳所有的partition数据行不行

reduce与groupby的区别

reduceByKey在shuffle之前进行分区内分组聚合,在到reduce进行分区间分组聚合,减少reduce的压力
groupByKey所有的kv都会移动