对一些常用RDD算子的总结

虽然目前逐渐sql化，但是掌握 RDD 常用算子是做好 Spark 应用开发的基础，而数据转换类算子则是基础中的基础，因此学习这些算子还是很有必要的。
这篇博客主要参考Spark官方文档中RDD编程一章，建议直接看官方写的文档进行学习，毕竟这是大佬们写的文章 https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview

一、最常用的RDD算子

作为大数据领域的hello world， word count是入门级的程序，也是极其重要的基本功，下面给出scala版本的wc。

val config:SparkConf=new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
val sc = new SparkContext(config)
val data:RDD[String]=sc.textFile("your path")
val wordRDD:RDD[String]=data.flatMap(line=>line.split(" "))
val cleanWordRDD:RDD[String]=wordRDD.filter(word=>!word.equals(" "))
val kvWordRDD:RDD[(String,Int)]=cleanWordRDD.map(word=>(word,1))
val wordCounts:RDD[(String,Int)]=kvWordRDD.reduceByKey((x,y)=>(x+y))
wordCounts.collect()

首先是filter ，如果常用python做数据分析的同学注意一下，filter是筛选出结果而不是过滤掉不要的元素，也就是它有一个返回RDD而不是在原本RDD上过滤值，主要注意这点，filter里面可以是一个有名函数或者是一个匿名函数，但是最重要的是要返回一个boolean值

接下来重点介绍下map和flatMap以及mapPartition的区别，map算子是以元素为粒度进行数据转换，比如wc中wordRDD.map(word=>(word,1))，这就是对每一个word，转换为Pair形式，赋予一个权重，在工作过程中，如果遇到某一个element很重要，那么可以写程序对这个element赋予更多的权重，flatMap 的过程我的理解是，元素---->集合----->元素的一个过程，如下图所示

而最后的mapPartition 就是粗粒度的map，以数据分区为粒度，这个函数一般使用在有共同作用因子的场景，比如如对密码加盐，那么可以以数据分区为粒度实例化加密算子，然后使用map在对每个element作用了，这样做的好处就是高效利用内存

二、数据聚合算子

常见的有groupByKey，reduceByKey，aggregateByKey，这样算子一般用在聚合操作

groupByKey()，默认并发度是分区数量，不过也可以指定参数，这个算子的作用是数据收集，而不进行处理，仅仅是收集而非聚合，因此，这个算子在shuffle阶段会很耗性能，因为有大量数据走了shuffle

reduceByKey(f)，聚合算子，顾名思义，按照key值分组聚合，reduceByKey算子依旧有shuffle阶段，但是它在map端也有进行聚合操作，所以，在工业环境中，这样会减少很多数据量，这也是该算子比groupByKey算子优秀的地方，不过该算子的缺点就是map端的reduce端的聚合操作必须一致，只能满足一些需求

aggregateByKey，它能使用两个聚合函数，分别作用在map端和reduce端，比如这样一个场景，先求和再求最大值，这样可以定义一个聚合函数F1为sum函数，第二个聚合函数为F2为max函数，其余的跟groupByKey类似

三、常见的ACTION算子

上面那些算子都是TRANSERFORMATION算子，而对数据收集成结果则需要使用ACTION算子，常见的action算子有collect，take，first，foreach，他们的算子使用很简单，不会的同学可以看下官网，不过这里要注意的是collect算子，它走的是全量收集，都收集到driver端，这样不仅会带来很大的网络开销同时driver端有可能发生OOM风险，对于这种情况，我可以查到的解决方法有使用saveAsTextFile来持久化到磁盘，避免与driver交互导致风险

四、持久化算子

spark的持久化以及持久化级别，我们另开文章进行总结。