解释narrow transformation和wide transformation的区别
掌握map flatmap filter coalesce
列举两种wide transformation
列举Spark pipeline中的4种常见action
Transformations
narrow transformation只在worker node 本地执行操作，不需要重排(shuffle），因而不需要将进行网络数据传输。如下面的map、faltMap、filter和coalesce。
map()
map()会将一个函数应用到RDD中的每一个element或partition，是一种one to one transformation。
def lower(line):
return line.lower()
lower_text_RDD = text_RDD.map(lower)
下图中橘黄色代表worker node，黑色代表partition，每个partition中包含若干element。Spark 以partition为工作单位而非element，这也是Spark和MapReduce的区别之一。每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。另外，每个worker node将map应用到它们收到的RDD partition上。
flatMap()
flatMap()会先执行map然后flatten（扁平化）输出。map变换对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象，flatten将所有对象合并为一个对象。
flatMap()会生成一个新的RDD，并且原RDD的RDD partition与新的RDD partition一一对应。
split_words函数以行作为输入，element是行，单词作为输出，element是单词。由于每行含有的单词数不尽相同，右边的黑盒有的厚有的薄。
对每个Partition执行完split_words后，获得words的一维列表，所有单词都只在一个列表中。
def split_words(line):
return line.split()
words_RDD = text_RDD.flatMap(split_words)
words_RDD.collect()
filter()和coalesce()
starts_with_a()是过滤器中的一种，该函数返回布尔真值。如果结果为true，filter会将这个word保留。filter的结果就是过滤后的word组成的列表。
def starts_with_a(word):
return word.lower().startwith("a")
words_RDD.filter(starts_with_a).collect()
filter()过滤后生成的RDD Partition 往往长短不一，这时需要将部分partition合并以提高性能，即coalesce()。coalesce将较小partition的数量。
wide transformation 需要将shuffle数据，所以需要网络传输。如groupByKey()和reduceByKey()。
groupByKey()
groupByKey把element按key进行分组，如下图，将key相同的键值对合并，value变为原value组成的列表。
reduceByKey()
reduceByKey() = groupByKey() + sum()，其中sum()是一种reduce。将groupByKey()结果中的列表相加就是reduceByKey()。
Actions
actions是执行流水线，将最终结果返回到Driver Program，将结果保存到外存等一系列事件的触发器，也是Spark pipeline的最后一步。
collect()
collect会将所有worker node上的结果收集到Driver Program上，然后会传送到我们的python shell上。
take(n)
take(n)会将结果的前n个element拷贝出来。
reduce(func)
使用func将element聚合
saveAsTextFile(filename)
将结果以文本形式存储到本地或HDFS
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Transformations
| Transformation | 描述 |
|---|---|
| map(func) | 通过应用一个函数的所有元素，返回一个新的分布式数据集 |
| filter(func) | 通过选择函数返回true的那些元素来形成，返回一个新的数据集 |
| flatMap(func) | 与map类似，但每个输入项都可以映射到0个或多个输出项（因此函数应该返回一个序列而不是单个项） |
| mapPartitions(func) | 与map类似，但运行在RDD的每个分区（块），所以函数必须是迭代器Iterator => Iterator，当运行在一个类型T的RDD |
| mapPartitionsWithIndex(func) | 与mapPartitions类似，但也为函数提供一个表示分区索引的整数值，所以函数必须是(Int, Iterator) => Iterator类型当运行在一个类型T的RDD |
| sample(withReplacement, fraction, seed) | 使用给定随机数字生成器的种子，对数据的一小部分进行采样，无论有无替换 |
| union(otherDataset) | 返回一个新的数据集，其中包含源数据集和参数中的元素的联合 |
| intersection(otherDataset) | 返回一个新的RDD，它包含源数据集和参数中的元素的交集 |
| distinct([numTasks])) | 返回一个包含源数据集的不同元素的新数据集 |
| groupByKey([numTasks]) | 当调用一个（K, V）对的数据集时，返回一个（K, 可迭代的）对的数据集。注意：如果要对每个键执行聚合（如汇总或平均值），使用简化的方法或聚合键将会获得更好的性能。注意：在默认情况下，输出的并行度取决于父RDD分区的数量，你可以通过一个可选的numTasks参数来设置不同数量的任务。 |
| reduceByKey(func, [numTasks]) | 当调用（K, V）的数据集对，返回一个数据集（K, V）对每个键的值在哪里聚合使用给定减少函数func,必须（V, V） => V形似groupByKey，减少任务的数量通过一个可选的第二个参数是可配置的。 |
| aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) | 当调用一个（K, V）对的数据集时，返回一个（K, U）对的数据集，其中每个键的值使用给定的组合函数和一个中立的“零”值进行聚合。允许一个与输入值类型不同的聚合值类型，同时避免不必要的分配。与groupByKey一样，reduce任务的数量是通过可选的第二个参数进行配置的。 |
| sortByKey([ascending], [numTasks]) | 当调用一个（K, V）对K实现排序的数据集时，返回一个由按升序或降序排列的（K, V）对的数据集，如布尔提升参数中所指定的那样。 |
| join(otherDataset, [numTasks]) | 当调用类型的数据集（K,V）和（K,W）时，返回一个数据集（K,(V,W)）对每一个键的所有对元素。外部连接通过左外连接、右外连接与全外连接。 |
| cogroup(otherDataset, [numTasks]) | 当调用类型的数据集（K,V）和（K,W）时，返回一个 (K, (Iterable, Iterable)) 元素的数据集。这个操作也称为group分组。 |
| cartesian(otherDataset) | 当调用类型T和U的数据集时，返回一个（T,U）对（所有对元素）的数据集。 |
| pipe(command, [envVars]) | 通过shell命令对RDD的每个分区进行管道，例如Perl或bash脚本。RDD元素被写入到进程的stdin中，输出到其stdout的输出被作为字符串的RDD返回。 |
| coalesce(numPartitions) | 将RDD中的分区数量减少到num分区。在过滤大数据集之后，可以更有效地运行操作。 |
| repartition(numPartitions) | 对RDD中的数据进行随机重组，以创建多个或更少的分区，并在它们之间进行平衡。这通常会使网络上的所有数据都被打乱。 |
| repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) | 根据给定的分区重新分区RDD,在每个结果分区中，根据它们的键对记录进行排序。这比调用重新分区更有效，然后在每个分区中进行排序，因为它可以将排序推入到洗牌机器中。 |
Actions
| Action | 描述 |
|---|---|
| reduce(func) | 使用函数func聚合数据集的元素（它需要两个参数并返回一个参数）。这个函数应该是可交换的和结合的，这样它就可以在并行计算中得到正确的计算。 |
| collect() | 将数据集的所有元素作为驱动程序的数组返回。这通常是在过滤器或其他操作之后才会有用的，这些操作返回一个足够小的数据子集。 |
| count() | 返回数据集中的元素数量。 |
| first() | 返回数据集的第一个元素（类似于take(1)）。 |
| take(n) | 返回一个带有数据集的第n个元素的数组。 |
| takeSample(withReplacement, num, [seed]) | 返回一个包含数据集的num元素随机样本的数组，不管有没有替换，都可以选择预先指定一个随机数生成器种子。 |
| takeOrdered(n, [ordering]) | 返回RDD的前n个元素，使用它们的自然顺序或自定义比较器。 |
| saveAsTextFile(path) | 在本地文件系统、HDFS或任何其他hadoop支持的文件系统中，将数据集的元素作为文本文件（或一组文本文件）写入一个给定目录中。Spark将调用每个元素的toString，将其转换为文件中的一行文本。 |
| saveAsSequenceFile(path) (Java and Scala) | 在本地文件系统、HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统中，将数据集的元素作为Hadoop序列文件写入给定路径。这可用于实现Hadoop可写接口的键-值对的RDDs。在Scala中，它还可以在可隐式可转换的类型中使用（Spark包含诸如Int、Double、String等基本类型的转换）。 |
| saveAsObjectFile(path) (Java and Scala) | 使用Java序列化以简单的格式编写数据集的元素，然后可以使用sparkcontext.objectfile（）装载数据。 |
| countByKey() | 只有在类型的rdd（K，V）上才可用。返回一个hashmap（K，Int）对每个键的计数。 |
| foreach(func) | 在数据集的每个元素上运行一个函数func。这通常是为了一些副作用，比如更新一个累加器或者与外部存储系统进行交互。注意：除了foreach（）之外的累计变量之外，修改变量可能导致未定义的行为。请参阅理解闭包，了解更多细节。 |