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沉沙
2018-10-10
来源 ：
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摘要：本篇教程探讨了大数据技术全面解读 spark（二）RDD算子（1），希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。
本篇教程探讨了大数据技术全面解读 spark（二）RDD算子（1），希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。
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一、RDD概述
1.什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
2.RDD属性
1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，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。
3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
3.分类
主要分成Transformations（懒加载）和Actions，即转换算子和行动算子
更多的算子的具体介绍，参考官方文档：//spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview
博文参考：https://www.cns.com/zlslch/p/5723857.html
4.创建RDD
1）由一个已经存在的Scala集合创建。
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt")
但是RDD里面是没有具体数据的，里面只记录了一些元数据（行动时再加载）
二、RDD编程API
1.Transformation
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。
常用转换算子如下：更多，参考官网
转换
含义
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
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
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（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）
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]
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, Interator[T]) => Iterator[U]
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
union(otherDataset)
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
intersection(otherDataset)
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
distinct([numTasks]))
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD
groupByKey([numTasks])
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])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
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])
sortByKey([ascending], [numTasks])
在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD
sortBy(func,[ascending], [numTasks])
与sortByKey类似，但是更灵活
join(otherDataset, [numTasks])
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(otherDataset, [numTasks])
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable
cartesian(otherDataset)
笛卡尔积
pipe(command, [envVars])
coalesce(numPartitions)
repartition(numPartitions)
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)
// 更多，参考官网
2.Action
动作
含义
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
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])
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。
foreach(func)
在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。
强烈推荐的RDD Examples：//homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
三、使用IDEA编写WordCount程序
1.创建maven工程
2.引入依赖与插件
3.编写wordcount程序
package cn.jiangbei.spark
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("wc")
// 通向spark的入口，非常重要
val sc = new SparkContext(conf)
// 完成wordCount
sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1))
sc.stop()
}
}
4.打包
这里打包老是会出现一个奇怪的问题：zk01明明是另外的一个项目，也是毫无关联的
[ERROR] Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.2:compile (default) on project HelloSpark:
Execution default of goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.2:compile failed:
For artifact {com.jiangbei:zk01:null:war}: The version cannot be empty. -> [Help 1]
已解决：
通过-X选项查看DEBUG日志：mvn -X package（IDEA右键直接可以DEBUG打包），结合网友博文：https://..net/xktxoo/article/details/78005817
删除WARN里面的invlid的jar，重新导入（maven 项目 reimport），打包即可（不过此处依然出现很多其他WARNING，待跟进）
WC执行流程：
Spark提交任务流程：
远程DEBUG（简单的方法）：
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
//非常重要，是通向Spark集群的入口
val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
// 需要先使用Maven打包，使用shade打的比较大而全的包
.setJars(Array("C:\\HelloSpark\\target\\hello-spark-1.0.jar"))
.setMaster("spark://node-1.itcast.cn:7077")
val sc = new SparkContext(conf)
//textFile会产生两个RDD：HadoopRDD -> MapPartitinsRDD
sc.textFile(args(0)).cache()
// 产生一个RDD ：MapPartitinsRDD
.flatMap(_.split(" "))
//产生一个RDD MapPartitionsRDD
.map((_, 1))
//产生一个RDD ShuffledRDD
.reduceByKey(_+_)
//产生一个RDD: mapPartitions
.saveAsTextFile(args(1))
sc.stop()
}
}
本文由职坐标整理发布，学习更多的大数据技术相关知识，请关注职坐标大技术云计算大技术技术频道！
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