Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子_综合

??大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客主页：https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/

??此篇为大家带来的是Spark Core Transformation转换算子

1 map(func)
2 mapPartitions(func)
3 mapPartitionsWithIndex(func)
4 map()和mapPartitions()的区别
5 flatMap(func)
6 glom()
7 groupBy(func)
8 filter(func)
9 sample(withReplacement, fraction, seed)
10 distinct([numTasks]))
11 coalesce(numPartitions)
12 repartition(numPartitions)
13 coalasce和repartition的区别
14 sortBy(func,[ascending], [numTasks])
15 pipe(command, [envVars])

二. 双 Value 类型交互

1. union(otherDataset)
2. subtract (otherDataset)
3. intersection(otherDataset)
4. cartesian(otherDataset)
5. zip(otherDataset)

三. Key-Value 类型

1. partitionBy
2. groupByKey
3. reduceByKey(func, [numTasks])
4. reduceByKey和groupByKey的区别
5. aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])
6. foldByKey
7. combineByKey[C]
8. sortByKey([ascending], [numTasks])
9. mapValues
9. mapValues
10. join(otherDataset, [numTasks])
11. cogroup(otherDataset, [numTasks])

在 RDD 上支持 2 种操作:

1.transformation

??从一个已知的 RDD 中创建出来一个新的 RDD 例如: map就是一个transformation.

2.action

??在数据集上计算结束之后, 给驱动程序返回一个值. 例如: reduce就是一个action.

??本篇博文可以学到 RDD 的转换操作, Action操作以后会详细讲解.

??在 Spark 中几乎所有的transformation操作都是懒执行的(lazy), 也就是说transformation操作并不会立即计算他们的结果, 而是记住了这个操作.

??只有当通过一个action来获取结果返回给驱动程序的时候这些转换操作才开始计算.这种设计可以使 Spark 运行起来更加的高效.默认情况下, 你每次在一个 RDD 上运行一个action的时候, 前面的每个transformed RDD 都会被重新计算.但是我们可以通过persist (or cache)方法来持久化一个 RDD 在内存中, 也可以持久化到磁盘上, 来加快访问速度. 后面有专门的章节学习这种持久化技术.

根据 RDD 中数据类型的不同, 整体分为 2 种 RDD:

1.Value类型
2.Key-Value类型(其实就是存一个二维的元组)

一. Value类型

1 map(func)

1.作用:

??返回一个新的 RDD, 该 RDD 是由原 RDD 的每个元素经过函数转换后的值而组成. 就是对 RDD 中的数据做转换.

2. 案例：创建一个包含1-10的的 RDD，然后将每个元素*2形成新的 RDD

scala > val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
// 得到一个新的 RDD, 但是这个 RDD 中的元素并不是立即计算出来的
scala> val rdd2 = rdd1.map(_ * 2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[1] at map at
<console>:26// 开始计算 rdd2 中的元素, 并把计算后的结果传递给驱动程序
scala> rdd2.collect
res0: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

2 mapPartitions(func)

1. 作用

??类似于map(func), 但是是独立在每个分区上运行.所以:Iterator<T> => Iterator<U>

??假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。

2. 案例：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD

// 1. 创建一个RDD
scala> val source = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:24// 2. 使每个元素*2组成新的RDD
scala> source.mapPartitions(it => it.map(_ * 2))
res7: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at mapPartitions at <console>:27// 3. 打印新的RDD
scala> res7.collect
res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

3 mapPartitionsWithIndex(func)

1. 作用

??和mapPartitions(func)类似. 但是会给func多提供一个Int值来表示分区的索引. 所以func的类型是:(Int, Iterator<T>) => Iterator<U>

2. 案例：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD

// 1.创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24// 2.使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD
scala> val indexRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_))))
indexRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[5] at mapPartitionsWithIndex at <console>:26// 3.打印新的RDD
scala> indexRdd.collect
res2: Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (0,2), (1,3), (1,4))

3. 分区数的确定, 和对数组中的元素如何进行分区

// 1.确定分区数:
override def defaultParallelism(): Int = scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)// 2.对元素进行分区
// length: RDD 中数据的长度 numSlices: 分区数
def positions(length: Long, numSlices: Int): Iterator[(Int, Int)] = {(0 until numSlices).iterator.map { i =>val start = ((i * length) / numSlices).toIntval end = (((i + 1) * length) / numSlices).toInt(start, end)}
}
seq match {case r: Range =>case nr: NumericRange[_] =>case _ =>val array = seq.toArray // To prevent O(n^2) operations for List etcpositions(array.length, numSlices).map { case (start, end) =>array.slice(start, end).toSeq}.toSeq
}

4 map()和mapPartitions()的区别

map()：每次处理一条数据。
mapPartitions()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原 RDD 中该分区的数据才能释放，可能导致 OOM。
开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartitions()，以提高处理效率。

5 flatMap(func)

1. 作用

??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 T => TraversableOnce[U]）

2. 案例1：创建一个元素为1-5的RDD，运用flatMap创建一个新的RDD，新的RDD为原RDD的每个元素的2倍（2，4，6，8，10）

// 1.创建
scala> val sourceFlat = sc.parallelize(1 to 5)
sourceFlat: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:24
// 2.打印
scala> sourceFlat.collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
// 3.根据原RDD创建新RDD（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）
scala> val flatMap = sourceFlat.flatMap(1 to _)
flatMap: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[13] at flatMap at <console>:26
// 4.打印新RDD
scala> flatMap.collect()
res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

3. 案例2：创建一个元素为 1-5 的RDD，运用 flatMap创建一个新的 RDD，新的 RDD 为原 RDD 每个元素的平方和三次方来组成 1,1,4,8,9,27…


scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:24scala> rdd1.flatMap(x => Array(x * x, x * x * x))
res13: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap at <console>:27scala> res13.collect
res14: Array[Int] = Array(1, 1, 4, 8, 9, 27, 16, 64, 25, 125)

6 glom()

1. 作用

??将每一个分区的元素合并成一个数组，形成新的 RDD 类型是RDD[Array[T]]

2. 案例：创建一个 4 个分区的 RDD，并将每个分区的数据放到一个数组

// 1.创建
scala> var rdd1 = sc.parallelize(Array(10,20,30,40,50,60), 4)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24// 2.将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印
scala> rdd1.glom.collect
res2: Array[Array[Int]] = Array(Array(10), Array(20, 30), Array(40), Array(50, 60))

7 groupBy(func)

1. 作用

??按照func的返回值进行分组.
func返回值作为 key, 对应的值放入一个迭代器中. 返回的 RDD: RDD[(K, Iterable[T])
每组内元素的顺序不能保证, 并且甚至每次调用得到的顺序也有可能不同.

2. 案例1：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。

// 1.创建
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24
// 2.按照元素模以2的值进行分组
scala> val group = rdd.groupBy(_%2)
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[2] at groupBy at <console>:26
// 3.打印结果
scala> group.collect
res0: Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(2, 4)), (1,CompactBuffer(1, 3)))

3. 案例2：创建一个 RDD，按照元素的奇偶性进行分组

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(1, 3, 4, 20, 4, 5, 8))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.groupBy(x => if(x % 2 == 1) "odd" else "even")
res4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[4] at groupBy at <console>:27scala> res4.collect
res5: Array[(String, Iterable[Int])] = Array((even,CompactBuffer(4, 20, 4, 8)), (odd,CompactBuffer(1, 3, 5)))

8 filter(func)

1. 作用

??过滤。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。

2. 案例：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。

// 1.创建
scala> var sourceFilter = sc.parallelize(Array("xiaoming","xiaojiang","xiaohe","dazhi"))
sourceFilter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24
// 2.打印
scala> sourceFilter.collect()
res9: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe, dazhi)
// 3.过滤出含” xiao”子串的形成一个新的RDD
scala> val filter = sourceFilter.filter(_.contains("xiao"))
filter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[11] at filter at <console>:26
// 4.打印新RDD
scala> filter.collect()
res10: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe)

9 sample(withReplacement, fraction, seed)

1. 作用

??1.以指定的随机种子随机抽样出比例为fraction的数据，(抽取到的数量是: size * fraction). 需要注意的是得到的结果并不能保证准确的比例.

??2.withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样. 放回表示数据有可能会被重复抽取到, false 则不可能重复抽取到. 如果是false, 则fraction必须是:[0,1], 是 true 则大于等于0就可以了.

??3.seed用于指定随机数生成器种子。一般用默认的, 或者传入当前的时间戳

2. 案例：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样

// 1.创建RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at parallelize at <console>:24// 2.打印
scala> rdd.collect()
res15: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)// 3.放回抽样
scala> var sample1 = rdd.sample(true,0.4,2)
sample1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[21] at sample at <console>:26// 4.打印放回抽样结果
scala> sample1.collect()
res16: Array[Int] = Array(1, 2, 2, 7, 7, 8, 9)// 5.不放回抽样
scala> var sample2 = rdd.sample(false,0.2,3)
sample2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[22] at sample at <console>:26// 6.打印不放回抽样结果
scala> sample2.collect()
res17: Array[Int] = Array(1, 9)

10 distinct([numTasks]))

1. 作用

??对 RDD 中元素执行去重操作. 参数表示任务的数量.默认值和分区数保持一致.

2. 案例：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。

// 1.创建一个RDD
scala> val distinctRdd = sc.parallelize(List(1,2,1,5,2,9,6,1))
distinctRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[34] at parallelize at <console>:24// 2.对RDD进行去重（不指定并行度）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct()
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[37] at distinct at <console>:26// 3.打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res20: Array[Int] = Array(1, 9, 5, 6, 2)// 4.对RDD（指定并行度为2）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct(2)
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[40] at distinct at <console>:26// 5.打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res21: Array[Int] = Array(6, 2, 1, 9, 5)

11 coalesce(numPartitions)

1. 作用

??缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。

2. 案例：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区

// 1.创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at <console>:24// 2.查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res20: Int = 4// 3.对RDD重新分区
scala> val coalesceRDD = rdd.coalesce(3)
coalesceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[55] at coalesce at <console>:26// 4.查看新RDD的分区数
scala> coalesceRDD.partitions.size
res21: Int = 3

注意:
第二个参数表示是否shuffle, 如果不传或者传入的为false, 则表示不进行shuffer, 此时分区数减少有效, 增加分区数无效.

12 repartition(numPartitions)

1. 作用

??根据新的分区数, 重新 shuffle 所有的数据, 这个操作总会通过网络.新的分区数相比以前可以多, 也可以少

2. 案例：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

// 1.创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at <console>:24// 2.查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res22: Int = 4// 3.对RDD重新分区
scala> val rerdd = rdd.repartition(2)
rerdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[60] at repartition at <console>:26// 4.查看新RDD的分区数
scala> rerdd.partitions.size
res23: Int = 2

13 coalasce和repartition的区别

coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。
repartition实际上是调用的coalesce，进行shuffle。源码如下：

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}

如果是减少分区, 尽量避免 shuffle

14 sortBy(func,[ascending], [numTasks])

1. 作用

??使用func先对数据进行处理，按照处理后结果排序，默认为正序。

2. 案例1：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序

// 1.创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(2,1,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:24// 2.按照自身大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x).collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)// 3.按照与3余数的大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect()
res12: Array[Int] = Array(3, 4, 1, 2)

3. 案例2：

scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,3,4,10,4,6,9,20,30,16))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[46] at parallelize at <console>:24scala> rdd1.sortBy(x => x).collect
res17: Array[Int] = Array(1, 3, 4, 4, 6, 9, 10, 16, 20, 30)scala> rdd1.sortBy(x => x, true).collect
res18: Array[Int] = Array(1, 3, 4, 4, 6, 9, 10, 16, 20, 30)// 不用正序
scala> rdd1.sortBy(x => x, false).collect
res19: Array[Int] = Array(30, 20, 16, 10, 9, 6, 4, 4, 3, 1)

15 pipe(command, [envVars])

1. 作用

??管道，针对每个分区，把 RDD 中的每个数据通过管道传递给shell命令或脚本，返回输出的RDD。一个分区执行一次这个命令. 如果只有一个分区, 则执行一次命令.

注意:
脚本要放在 worker 节点可以访问到的位置

2. 案例：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。

// 1: 创建一个脚本文件pipe.sh
文件内容如下:
echo "hello"
while read line;doecho ">>>"$line
done// 2: 创建只有 1 个分区的RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10,20,30,40), 1)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24scala> rdd1.pipe("./pipe.sh").collect
res1: Array[String] = Array(hello, >>>10, >>>20, >>>30, >>>40)// 3: 创建有 2 个分区的 RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10,20,30,40), 2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24scala> rdd1.pipe("./pipe.sh").collect
res2: Array[String] = Array(hello, >>>10, >>>20, hello, >>>30, >>>40)

总结: 每个分区执行一次脚本, 但是每个元素算是标准输入中的一行

二. 双 Value 类型交互

??这里的“双 Value 类型交互”是指的两个 RDD[V] 进行交互.

1. union(otherDataset)

1. 作用

??求并集. 对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD

注意:
union和++是等价的

2. 案例：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。

// 1.创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[23] at parallelize at <console>:24// 2.创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:24// 3.计算两个RDD的并集
scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[25] at union at <console>:28// 4.打印并集结果
scala> rdd3.collect()
res18: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

2. subtract (otherDataset)

1. 作用

??计算差集. 从原 RDD 中减去原 RDD 和 otherDataset 中的共同的部分.

2. 案例：创建两个RDD，求第一个RDD与第二个RDD的差集

// 1.创建第一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(3 to 8)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[70] at parallelize at <console>:24
// 2.创建第二个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[71] at parallelize at <console>:24
// 3.计算第一个RDD与第二个RDD的差集并打印
scala> rdd.subtract(rdd1).collect()
res27: Array[Int] = Array(8, 6, 7)

3. intersection(otherDataset)

1. 作用

??对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD

2. 案例：创建两个RDD，求两个RDD的交集

// 1.创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 7)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[26] at parallelize at <console>:24// 2.创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at parallelize at <console>:24// 3.计算两个RDD的交集
scala> val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[33] at intersection at <console>:28// 4.打印计算结果
scala> rdd3.collect()
res19: Array[Int] = Array(5, 6, 7)

4. cartesian(otherDataset)

1. 作用

??计算 2 个 RDD 的笛卡尔积. 尽量避免使用

2. 案例：创建两个RDD，计算两个RDD的笛卡尔积

// 1.创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[47] at parallelize at <console>:24// 2.创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(2 to 5)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[48] at parallelize at <console>:24// 3.计算两个RDD的笛卡尔积并打印
scala> rdd1.cartesian(rdd2).collect()
res17: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (2,2), (2,3), (2,4), (2,5), (3,2), (3,3), (3,4), (3,5))

5. zip(otherDataset)

1. 作用

??拉链操作. 需要注意的是, 在 Spark 中, 两个 RDD 的元素的数量和分区数都必须相同, 否则会抛出异常.(在 scala 中, 两个集合的长度可以不同)

??类似算子: zipWithIndex, zipPartitions

2. 案例：创建两个RDD，并将两个RDD组合到一起形成一个(k,v)RDD

// 1.创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24// 2.创建第二个RDD（与1分区数相同）
scala> val rdd2 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),3)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24// 3.第一个RDD组合第二个RDD并打印
scala> rdd1.zip(rdd2).collect
res1: Array[(Int, String)] = Array((1,a), (2,b), (3,c))// 4.第二个RDD组合第一个RDD并打印
scala> rdd2.zip(rdd1).collect
res2: Array[(String, Int)] = Array((a,1), (b,2), (c,3))// 5.创建第三个RDD（与1,2分区数不同）
scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:24// 6.第一个RDD组合第三个RDD并打印
scala> rdd1.zip(rdd3).collect
java.lang.IllegalArgumentException: Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(3, 2)at org.apache.spark.rdd.ZippedPartitionsBaseRDD.getPartitions(ZippedPartitionsRDD.scala:57)at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1965)at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:936)at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:935)... 48 elided

三. Key-Value 类型

??大多数的 Spark 操作可以用在任意类型的 RDD 上, 但是有一些比较特殊的操作只能用在key-value类型的 RDD 上.这些特殊操作大多都涉及到 shuffle 操作, 比如: 按照 key 分组(group), 聚集(aggregate)等.
在 Spark 中, 这些操作在包含对偶类型(Tuple2)的 RDD 上自动可用(通过隐式转换).

object RDD {implicit def rddToPairRDDFunctions[K, V](rdd: RDD[(K, V)])(implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null): PairRDDFunctions[K, V] = {new PairRDDFunctions(rdd)}

??键值对的操作是定义在PairRDDFunctions类上, 这个类是对RDD[(K, V)]的装饰.

1. partitionBy

1. 作用

??对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区，否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。

2. partitionBy 算子源码

def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] = self.withScope {if (self.partitioner == Some(partitioner)) {self} else {new ShuffledRDD[K, V, V](self, partitioner)}
}

3. 案例1：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

// 1.创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"),(4,"ddd")),4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[44] at parallelize at <console>:24// 2.查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res24: Int = 4// 3.对RDD重新分区
scala> var rdd2 = rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ShuffledRDD[45] at partitionBy at <console>:26// 4.查看新RDD的分区数
scala> rdd2.partitions.size
res25: Int = 2

4. 案例2：

scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (4, "d")))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24scala> rdd1.partitions.length
res1: Int = 2scala> rdd1.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(3)).partitions.length
res3: Int = 3

2. groupByKey

1. 作用

??groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。

2. 案例：创建一个pairRDD，将相同key对应值聚合到一个sequence中，并计算相同key对应值的相加结果。

// 1.创建一个pairRDD
scala> val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")
words: Array[String] = Array(one, two, two, three, three, three)scala> val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))
wordPairsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[4] at map at <console>:26// 2.将相同key对应值聚合到一个sequence中
scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey()
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[5] at groupByKey at <console>:28// 3.打印结果
scala> group.collect()
res1: Array[(String, Iterable[Int])] = Array((two,CompactBuffer(1, 1)), (one,CompactBuffer(1)), (three,CompactBuffer(1, 1, 1)))// 4.计算相同key对应值的相加结果
scala> group.map(t => (t._1, t._2.sum))
res2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[6] at map at <console>:31// 5.打印结果
scala> res2.collect()
res3: Array[(String, Int)] = Array((two,2), (one,1), (three,3))

注意:

基于当前的实现, groupByKey必须在内存中持有所有的键值对. 如果一个key有太多的value, 则会导致内存溢出(OutOfMemoryError)
所以这操作非常耗资源, 如果分组的目的是为了在每个key上执行聚合操作(比如: sum 和 average), 则应该使用PairRDDFunctions.aggregateByKey 或者PairRDDFunctions.reduceByKey, 因为他们有更好的性能(会先在分区进行预聚合)

3. reduceByKey(func, [numTasks])

1. 作用

??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value聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。

2. 案例：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

// 1.创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(("female",1),("male",5),("female",5),("male",2)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[46] at parallelize at <console>:24// 2.计算相同key对应值的相加结果
scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y)
reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[47] at reduceByKey at <console>:26// 3.打印结果
scala> reduce.collect()
res29: Array[(String, Int)] = Array((female,6), (male,7))

4. reduceByKey和groupByKey的区别

reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]。
groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。
开发指导：reduceByKey比groupByKey性能更好，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。

5. aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])

1. 函数声明：

def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)] = self.withScope {aggregateByKey(zeroValue, defaultPartitioner(self))(seqOp, combOp)
}

??使用给定的 combine 函数和一个初始化的zero value, 对每个key的value进行聚合.
这个函数返回的类型U不同于源 RDD 中的V类型. U的类型是由初始化的zero value来定的. 所以, 我们需要两个操作: - 一个操作(seqOp)去把 1 个v变成 1 个U - 另外一个操作(combOp)来合并 2 个U
第一个操作用于在一个分区进行合并, 第二个操作用在两个分区间进行合并.
为了避免内存分配, 这两个操作函数都允许返回第一个参数, 而不用创建一个新的U

2. 参数描述:

zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值；
seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；
combOp：函数用于合并每个分区中的结果。

3. 案例：创建一个pairRDD，取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加
4. 案例分析：
5. 案例具体过程：计算每个 key 的平均值


// 1.创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(("a",3),("a",2),("c",4),("b",3),("c",6),("c",8)),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24// 2.取出每个分区相同key对应值的最大值，分区间然后相加
scala> val agg = rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[1] at aggregateByKey at <console>:26// 3.打印结果
scala> agg.collect()
res0: Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,3), (c,12))

6. foldByKey

??参数：(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

1. 作用

??aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同

2. 案例：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

// 1.创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[91] at parallelize at <console>:24// 2.计算相同key对应值的相加结果
scala> val agg = rdd.foldByKey(0)(_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[92] at foldByKey at <console>:26// 3.打印结果
scala> agg.collect()
res61: Array[(Int, Int)] = Array((3,14), (1,9), (2,3))

7. combineByKey[C]

??参数：(createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C)

1. 作用

??对相同K，把V合并成一个集合。

2. 参数描述：
（1）createCombiner: combineByKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值
（2）mergeValue:如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并
（3）mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的mergeCombiners() 方法将各个分区的结果进行合并。
3. 案例：创建一个pairRDD，根据key计算每种key的均值。（先计算每个key出现的次数以及可以对应值的总和，再相除得到结果）
4. 案例分析：

5. 案例具体过程：对比几个按照 key 聚集的函数的区别和联系

// 1.创建一个pairRDD
scala> val input = sc.parallelize(Array(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), ("a", 95), ("b", 98)),2)
input: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at <console>:26// 2.将相同key对应的值相加，同时记录该key出现的次数，放入一个二元组
scala> val combine = 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))
combine: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Int, Int))] = ShuffledRDD[5] at combineByKey at <console>:28// 3.打印合并后的结果
scala> combine.collect
res5: Array[(String, (Int, Int))] = Array((b,(286,3)), (a,(274,3)))// 4.计算平均值
scala> val result = combine.map{case (key,value) => (key,value._1/value._2.toDouble)}
result: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Double)] = MapPartitionsRDD[54] at map at <console>:30// 5.打印结果
scala> result.collect()
res33: Array[(String, Double)] = Array((b,95.33333333333333), (a,91.33333333333333))

8. sortByKey([ascending], [numTasks])

1. 作用

??在一个(K,V)的 RDD 上调用, K必须实现 Ordered[K] 接口(或者有一个隐式值: Ordering[K]), 返回一个按照key进行排序的(K,V)的 RDD

2. 案例：创建一个pairRDD，按照key的正序和倒序进行排序

// 1.创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((3,"aa"),(6,"cc"),(2,"bb"),(1,"dd")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:24// 2.按照key的正序
scala> rdd.sortByKey(true).collect()
res9: Array[(Int, String)] = Array((1,dd), (2,bb), (3,aa), (6,cc))// 3.按照key的倒序
scala> rdd.sortByKey(false).collect()
res10: Array[(Int, String)] = Array((6,cc), (3,aa), (2,bb), (1,dd))

9. mapValues

1. 作用

??针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作

2. 案例：创建一个pairRDD，并将value添加字符串"|||"

// 1.创建一个pairRDD
scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,"a"),(1,"d"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[67] at parallelize at <console>:24// 2.对value添加字符串"|||"
scala> rdd3.mapValues(_+"|||").collect()
res26: Array[(Int, String)] = Array((1,a|||), (1,d|||), (2,b|||), (3,c|||))

9. mapValues

1. 作用

??针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作

2. 案例：创建一个pairRDD，并将value添加字符串"|||"

// 1.创建一个pairRDD
scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,"a"),(1,"d"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[67] at parallelize at <console>:24// 2.对value添加字符串"|||"
scala> rdd3.mapValues(_+"|||").collect()
res26: Array[(Int, String)] = Array((1,a|||), (1,d|||), (2,b|||), (3,c|||))

10. join(otherDataset, [numTasks])

1. 作用

??内连接: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

2. 案例：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个元组。

// 1.创建第一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[32] at parallelize at <console>:24// 2.创建第二个pairRDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[33] at parallelize at <console>:24// 3.join操作并打印结果
scala> rdd.join(rdd1).collect()
res13: Array[(Int, (String, Int))] = Array((1,(a,4)), (2,(b,5)), (3,(c,6)))

注意:

1 如果某一个 RDD 有重复的 Key, 则会分别与另外一个 RDD 的相同的 Key进行组合.
2 也支持外连接:leftOuterJoin, rightOuterJoin, and fullOuterJoin.

11. cogroup(otherDataset, [numTasks])

1. 作用

??在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD

2. 案例：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

// 1.创建第一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[37] at parallelize at <console>:24// 2.创建第二个pairRDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[38] at parallelize at <console>:24// 3.cogroup两个RDD并打印结果
scala> rdd.cogroup(rdd1).collect()
res14: Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(c),CompactBuffer(6))))

??本次的分享就到这里了,

??好书不厌读百回，熟读课思子自知。而我想要成为全场最靓的仔，就必须坚持通过学习来获取更多知识，用知识改变命运，用博客见证成长，用行动证明我在努力。
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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

目录

一. Value类型

1 map(func)

2 mapPartitions(func)

3 mapPartitionsWithIndex(func)

4 map()和mapPartitions()的区别

5 flatMap(func)

6 glom()

7 groupBy(func)

8 filter(func)

9 sample(withReplacement, fraction, seed)

10 distinct([numTasks]))

11 coalesce(numPartitions)

12 repartition(numPartitions)

13 coalasce和repartition的区别

14 sortBy(func,[ascending], [numTasks])

15 pipe(command, [envVars])

二. 双 Value 类型交互

1. union(otherDataset)

2. subtract (otherDataset)

3. intersection(otherDataset)

4. cartesian(otherDataset)

5. zip(otherDataset)

三. Key-Value 类型

1. partitionBy

2. groupByKey

3. reduceByKey(func, [numTasks])

4. reduceByKey和groupByKey的区别

5. aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])

6. foldByKey

7. combineByKey[C]

8. sortByKey([ascending], [numTasks])

9. mapValues

9. mapValues

10. join(otherDataset, [numTasks])

11. cogroup(otherDataset, [numTasks])