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大数据技术Spark之RDD基础编程

时间:2023-08-21 10:57:25浏览次数:44  
标签:val makeRDD Int 编程 List RDD dataRDD1 Spark

大数据技术Spark之RDD基础编程

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。代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行
计算的集合。

一、RDD的两种创建方式

  1. 从集合(内存)中创建 RDD
    从集合中创建 RDD,Spark 主要提供了两个方法:parallelize 和 makeRDD
    val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
    val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd1 = sparkContext.parallelize(List(1,2,3,4))
    val rdd2 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
    rdd1.collect().foreach(println)
    rdd2.collect().foreach(println)
    sparkContext.stop()
  1. 从外部存储(文件)创建 RDD
    由外部存储系统的数据集创建 RDD 包括:本地的文件系统,所有 Hadoop 支持的数据集,
val fileRDD: RDD[String] = sparkContext.textFile("input")
fileRDD.collect().foreach(println)
sparkContext.stop()

二、RDD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
  1. 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。
val dataRDD: RDD[Int] = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,5))
val dataRDD1: RDD[Int] = dataRDD.map(_+10)//11,12,13,14,15

  1. 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。
val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
val words=lines.flatMap(line => line.split(" "))

3.groupBy
将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变,但是数据会被打乱重新组合,我们将这样的操作称之为 shuffle。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。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4),1)
val dataRDD1 = dataRDD.groupBy(_%2)

4.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

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2),2)
val dataRDD1 = dataRDD.sortBy(num=>num, false, 4)

5.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。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4),1)
val dataRDD1 = dataRDD.filter(_%2 == 0)

6.sample
根据指定的规则从数据集中抽取数据

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
 1,2,3,4
),1)
// 抽取数据不放回(伯努利算法)
// 伯努利算法:又叫 0、1 分布。例如扔硬币,要么正面,要么反面。
// 具体实现:根据种子和随机算法算出一个数和第二个参数设置几率比较,小于第二个参数要,大于不
要
// 第一个参数:抽取的数据是否放回,false:不放回
// 第二个参数:抽取的几率,范围在[0,1]之间,0:全不取;1:全取;
// 第三个参数:随机数种子
val dataRDD1 = dataRDD.sample(false, 0.5)
// 抽取数据放回(泊松算法)
// 第一个参数:抽取的数据是否放回,true:放回;false:不放回
// 第二个参数:重复数据的几率,范围大于等于 0.表示每一个元素被期望抽取到的次数
// 第三个参数:随机数种子
val dataRDD2 = dataRDD.sample(true, 2)

7.distinct
将数据集中重复的数据去重

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2),1)
val dataRDD1 = dataRDD.distinct()
val dataRDD2 = dataRDD.distinct(2)//2个分区

8.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。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List( 1,2,3,4,1,2),2)
val dataRDD1 = dataRDD.repartition(4)

9.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()

10.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。

val dataRDD1: RDD[Int] = dataRDD.mapPartitions(
 datas => {datas.filter(_==2)})

11.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 dataRDD1 = dataRDD.mapPartitionsWithIndex( (index, datas) => { datas.map(index, _)})

12.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。

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2),6)
val dataRDD1 = dataRDD.coalesce(2)

  • 双 Value 类型

13.intersection
对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.intersection(dataRDD2)//3,4

14.union

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.union(dataRDD2)//1,2,3,4,5,6

15.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。求差集

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.subtract(dataRDD2)//1,2

16.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。

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.zip(dataRDD2)//(1,3),(2,4),(3,5),(4,6)
  • Key-Value类型

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

val rdd: RDD[(Int, String)] =
 sc.makeRDD(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc")),3)
import org.apache.spark.HashPartitioner
val rdd2: RDD[(Int, String)] =
 rdd.partitionBy(new HashPartitioner(2))

18.reduceByKey
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合。

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.reduceByKey(_+_)
val dataRDD3 = dataRDD1.reduceByKey(_+_, 2)

19.reduceByKey
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行分组。

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))

20.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。 ```scala val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3))) val sortRDD1: RDD[(String, Int)] = dataRDD1.sortByKey(true) val sortRDD1: RDD[(String, Int)] = dataRDD1.sortByKey(false) ``` 21.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 ```scala 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) ``` 22.leftOuterJoin 类似于 SQL 语句的左外连接 ```scala 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) ``` 23.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 ```scala 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)
24.aggregateByKey
将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算
```scala
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.aggregateByKey(0)(_+_,_+_)

25.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

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKey(0)(_+_)

26.combineByKey
最通用的对 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。

val list: List[(String, Int)] = List(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), 
("a", 95), ("b", 98))
val input: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(list, 2)
val combineRdd: 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)
)

二、Action算子

  1. 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(_+_)
  1. collect
    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)
  1. 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()
  1. 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)
  1. take
    返回一个由 RDD 的前 n 个元素组成的数组
val 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(","))
  1. 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)
  1. 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
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)(_ + _, _ + _)
  1. 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)(_+_)
  1. countByKey
    统计每种 key 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()
  1. save 相关算子
    将数据保存到不同格式的文件中
// 保存成 Text 文件
rdd.saveAsTextFile("output")
// 序列化成对象保存到文件
rdd.saveAsObjectFile("output1")
// 保存成 Sequencefile 文件
rdd.map((_,1)).saveAsSequenceFile("output2")
  1. 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)

标签:val,makeRDD,Int,编程,List,RDD,dataRDD1,Spark
From: https://www.cnblogs.com/zhaomian/p/17645430.html

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