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
1、map
2、mapPartitions
3、mapPartitionsWithIndex
4、flatMap
5、glom
6、groupBy
7、filter
8、distinct
9、coalesce
10、repartition
11、sortBy
双value类型
1、intersection
2、union
3、subtract
4、zip
Key-Value 类型
1、partitionBy
2、reduceByKey
3、groupByKey
4、aggregateByKey
5、foldByKey
6、combineByKey
7、sortByKey
8、join
9、cogroup
1 Value 类型
1.1 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。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object rdd_demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf= new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc=new SparkContext(conf)
val rdd=sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6))
val newRDD=rdd.map(_*2)
newRDD.collect().foreach(println)
// rdd.saveAsTextFile("output")
}
}
1.2 mapPartitions
➢ 函数说明
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。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object rdd_demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf= new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc=new SparkContext(conf)
val rdd=sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6))
rdd.mapPartitions(_.filter(_==2)).collect().foreach(println)
}
}
*** map 和 mapPartitions 的区别？
➢ 数据处理角度
Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行，类似于串行操作。而 mapPartitions 算子
是以分区为单位进行批处理操作。
➢ 功能的角度
Map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。
MapPartitions 算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器，没有要求的元素的个数保持不变，
所以可以增加或减少数据
➢ 性能的角度
Map 算子因为类似于串行操作，所以性能比较低，而是 mapPartitions 算子类似于批处
理，所以性能较高。但是 mapPartitions 算子会长时间占用内存，那么这样会导致内存可能
不够用，出现内存溢出的错误。所以在内存有限的情况下，不推荐使用。使用 map 操作。
1.3 mapPartitionsWithIndex
➢ 函数说明
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。
rdd.mapPartitionsWithIndex(
(index,iter)=>{
iter.map(
num =>{(index,num)}
)
}
).collect().foreach(println)
1.4 flatMap
➢ 函数说明
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 dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
List(1,2),List(3,4)
),1)
val dataRDD1 = dataRDD.flatMap(
list => list
)
1.5 glom
➢ 函数说明
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()
1.6 groupBy
➢ 函数说明
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
)
1.7 filter
➢ 函数说明
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)
1.8 distinct
➢ 函数说明
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)
1.9 coalesce
➢ 函数说明
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,shuffle=true)
1.10 repartition
➢ 函数说明
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)
1.11 sortBy
➢ 函数说明
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)
2 双 Value 类型
2.1 intersection union subtract
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.intersection(dataRDD2)
val dataRDD = dataRDD1.union(dataRDD2)
val dataRDD = dataRDD1.subtract(dataRDD2)
2.2 zip
➢ 函数说明
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)
** zip 分区和数据量不一致会报错，数据类型不一致可以正常运行
3 Key - Value 类型
3.1 partitionBy
➢ 函数说明
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))
3.2 reduceByKey
➢ 函数说明
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)
** 会提前在分区进行聚合计算
3.3 groupByKey
➢ 函数说明
将数据源的数据根据 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))
*** reduceByKey 和 groupByKey区别 ：
从 shuffle 的角度：reduceByKey 和 groupByKey 都存在 shuffle 的操作，但是 reduceByKey
可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合（combine）功能，这样会减少落盘的
数据量，而 groupByKey 只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey 性能比较
高。
从功能的角度：reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能。GroupByKey 只能分组，不能聚
合，所以在分组聚合的场合下，推荐使用 reduceByKey，如果仅仅是分组而不需要聚合。那
么还是只能使用 groupByKey
3.4 aggregateByKey
➢ 函数说明
将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算
val dataRDD1 =
sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 =
dataRDD1.aggregateByKey(0)(_+_,_+_)
❖ 取出每个分区内相同 key 的最大值然后分区间相加
// TODO : 取出每个分区内相同 key 的最大值然后分区间相加
// aggregateByKey 算子是函数柯里化，存在两个参数列表
// 1. 第一个参数列表中的参数表示初始值
// 2. 第二个参数列表中含有两个参数
// 2.1 第一个参数表示分区内的计算规则
// 2.2 第二个参数表示分区间的计算规则
val rdd =
sc.makeRDD(List(
("a",1),("a",2),("c",3),
("b",4),("c",5),("c",6)
),2)
// 0:("a",1),("a",2),("c",3) => (a,10)(c,10)
// => (a,10)(b,10)(c,20)
// 1:("b",4),("c",5),("c",6) => (b,10)(c,10)
val resultRDD =
rdd.aggregateByKey(10)(
(x, y) => math.max(x,y),
(x, y) => x + y
)
resultRDD.collect().foreach(println)
3.5 foldByKey
➢ 函数说明
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)(_+_)
3.6 combineByKey
➢ 函数说明
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)
)
思考一个问题：reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey 的区别？
reduceByKey: 相同 key 的第一个数据不进行任何计算，分区内和分区间计算规则相同
FoldByKey: 相同 key 的第一个数据和初始值进行分区内计算，分区内和分区间计算规则相同
AggregateByKey：相同 key 的第一个数据和初始值进行分区内计算，分区内和分区间计算规
则可以不相同
CombineByKey:当计算时，发现数据结构不满足要求时，可以让第一个数据转换结构。分区
内和分区间计算规则不相同。
3.7 sortByKey
➢ 函数说明
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
的
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)
3.8 join
➢ 函数说明
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
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)
3.9 cogroup
➢ 函数说明
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
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)