Spark系列--SparkCore(三)RDD基本操作 - 好文

前言

RDD的基本操作分为两种，一种是转换Transformation，一种是行动Action

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。

各算子的详细代码示例，参考如下：
Spark算子使用示例 <https://blog.csdn.net/u013980127/article/details/53046760>

一、常用的Transformation

1）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

2）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

3）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）

4）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]。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

5）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]

6）sample(withReplacement, fraction, seed)

以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，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，seed用于指定随机数生成器种子。例子从RDD中随机且有放回的抽出50%的数据，随机种子值为3（即可能以1
2 3的其中一个起始值）

7）takeSample

和Sample的区别是：takeSample返回的是最终的结果集合。

8）intersection(otherDataset)

对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD

9）distinct([numTasks]))

对源RDD进行去重后返回一个新的RDD. 默认情况下，只有8个并行任务来操作，但是可以传入一个可选的numTasks参数改变它。

10）partitionBy

对RDD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。

11）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，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置

12）groupByKey

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

13）combineByKey[C]( createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C,
mergeCombiners: (C, C) => C)

对相同K，把V合并成一个集合.
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
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
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。

14）aggregateByKey(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) =>
U,combOp: (U, U) => U)

在kv对的RDD中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。
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

15）foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同

16）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

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

与sortByKey类似，但是更灵活,可以用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序。

18）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

19）cogroup(otherDataset, [numTasks])

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

20）cartesian(otherDataset)

笛卡尔积

21）pipe(command, [envVars])
对于每个分区，都执行一个perl或者shell脚本，返回输出的RDD

22）coalesce(numPartitions)

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。

23）repartition(numPartitions)

根据分区数，从新通过网络随机洗牌所有数据。

24）repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)

repartitionAndSortWithinPartitions函数是repartition函数的变种，与repartition函数不同的是，repartitionAndSortWithinPartitions在给定的partitioner内部进行排序，性能比repartition要高。

25）glom

将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]

26）mapValues

针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作

27）subtract

计算差的一种函数去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来

二、常用的Action

1）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

2）collect()

在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素

3）count()

返回RDD的元素个数

4）first()

返回RDD的第一个元素（类似于take(1)）

5）take(n)

返回一个由数据集的前n个元素组成的数组

6）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

7）takeOrdered(n)

返回前几个的排序

8）aggregate (zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)

aggregate函数将每个分区里面的元素通过seqOp和初始值进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。

9）fold(num)(func)

折叠操作，aggregate的简化操作，seqop和combop一样。

10）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

11）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。

12）saveAsObjectFile(path)

用于将RDD中的元素序列化成对象，存储到文件中。

13）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。

14）foreach(func)

在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。

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