Spark学习总结

RDD及其特点
1、RDD是Spark的核心数据模型，但是个抽象类，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。

2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集）

3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。

4、RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDDpartition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。

5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。（弹性）

创建RDD
进行Spark核心编程的第一步就是创建一个初始的RDD。该RDD，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。

Spark Core提供了三种创建RDD的方式：

1.使用程序中的集合创建RDD（主要用于测试）

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
JavaRDD<Integer> numbersRDD = sc.parallelize(numbers);

2.使用本地文件创建RDD（主要用于临时性处理有大量数据的文件）

SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local").appName("WordCountLocal").getOrCreate();
JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile("D:\Users\Administrator\Desktop\spark.txt").javaRDD();

3.使用HDFS文件创建RDD（生产环境的常用方式）

SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("WordCountCluster").getOrCreate();
JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile("hdfs://h0:9000/spark.txt").javaRDD();

使用HDFS文件创建RDD对比使用本地文件创建RDD，需要修改的，只有两个地方：
第一，将SparkSession对象的master("local")方法去掉
第二，我们针对的不是本地文件了，修改为hadoop hdfs上的真正的存储大数据的文件

操作RDD
Spark支持两种RDD操作：transformation和action。

transformation操作
transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD。transformation具有lazy特性，即transformation不会触发spark程序的执行，它们只是记录了对RDD所做的操作，不会自发的执行。只有执行了一个action，之前的所有transformation才会执行。

常用的transformation介绍：

map ：将RDD中的每个元素传人自定义函数，获取一个新的元素，然后用新的元素组成新的RDD。

filter：对RDD中每个元素进行判断，如果返回true则保留，返回false则剔除。

flatMap：与map类似，但是对每个元素都可以返回一个或多个元素。

groupByKey：根据key进行分组，每个key对应一个Iterable。

reduceByKey：对每个key对应的value进行reduce操作。

sortByKey：对每个key对应的value进行排序操作。

join：对两个包含<key,value>对的RDD进行join操作，每个keyjoin上的pair，都会传入自定义函数进行处理。

cogroup：同join，但是每个key对应的Iterable都会传入自定义函数进行处理。

action操作
action操作主要对RDD进行最后的操作，比如遍历，reduce，保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序。action操作执行，会触发一个spark job的运行，从而触发这个action之前所有的transformation的执行，这是action的特性。

常用的action介绍：

reduce：将RDD中的所有元素进行聚合操作。第一个和第二个元素聚合，值与第三个元素聚合，值与第四个元素聚合，以此类推。

collect：将RDD中所有元素获取到本地客户端（一般不建议使用）。

count：获取RDD元素总数。

take(n)：获取RDD中前n个元素。

saveAsTextFile：将RDD元素保存到文件中，对每个元素调用toString方法。

countByKey：对每个key对应的值进行count计数。

foreach：遍历RDD中的每个元素。

RDD持久化
要持久化一个RDD，只要调用其cache()或者persist()方法即可。在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。但是cache()或者persist()的使用是有规则的，必须在transformation或者textFile等创建了一个RDD之后，直接连续调用cache()或persist()才可以。

如果你先创建一个RDD，然后单独另起一行执行cache()或persist()方法，是没有用的，而且会报错，大量的文件会丢失。

val lines = spark.read.textFile("hdfs://h0:9000/spark.txt").persist()
Spark提供的多种持久化级别，主要是为了在CPU和内存消耗之间进行取舍。

通用的持久化级别的选择建议：

1、优先使用MEMORY_ONLY，如果可以缓存所有数据的话，那么就使用这种策略。因为纯内存速度最快，而且没有序列化，不需要消耗CPU进行反序列化操作。

2、如果MEMORY_ONLY策略，无法存储所有数据的话，那么使用MEMORY_ONLY_SER，将数据进行序列化进行存储，纯内存操作还是非常快，只是要消耗CPU进行反序列化。

3、如果需要进行快速的失败恢复，那么就选择带后缀为_2的策略，进行数据的备份，这样在失败时，就不需要重新计算了。

4、能不使用DISK相关的策略，就不用使用，有的时候，从磁盘读取数据，还不如重新计算一次。

共享变量
Spark提供了两种共享变量：Broadcast Variable（广播变量）和Accumulator（累加变量）。

BroadcastVariable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，更大的用处是优化性能，减少网络传输以及内存消耗。广播变量是只读的。

val factor = 3
val broadcastVars = sc.broadcast(factor);
val numberList = Array(1,2,3,4,5)
val number = sc.parallelize(numberList).map( num => num * broadcastVars.value)  //广播变量读值broadcastVars.value

Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量，主要可以进行累加操作。task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。只有Driver程序可以读取Accumulator的值。

val numberList = Array(1,2,3,4,5)
val numberRDD = sc.parallelize(numberList,1)
val sum = sc.accumulator(0)
numberRDD.foreach{m => sum += m}

小案例实战1
案例需求：
1、对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数。
2、按照每个单词出现次数的数量，降序排序。

步骤：
1.创建RDD
2.将文本进行拆分 （flatMap)
3.将拆分后的单词进行统计 (mapToPair,reduceByKey)
4.反转键值对 (mapToPair)
5.按键升序排序 (sortedByKey)
6.再次反转键值对 (mapToPair)
7.打印输出(foreach)
Java版本jdk1.8以下

public class SortWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SortWordCount").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        // 创建lines RDD
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("D:\Users\Administrator\Desktop\spark.txt");
        // 将文本分割成单词RDD
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                return Arrays.asList(s.split(" ")).iterator();
            }
        });
        //将单词RDD转换为（单词，1）键值对RDD
        JavaPairRDD<String,Integer> wordPair = words.mapToPair(new PairFunction<String, String,Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String,Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<String,Integer>(s,1);
            }
        });
       //对wordPair 进行按键计数
        JavaPairRDD<String,Integer> wordCount = wordPair.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return integer +integer2;
            }
        });
        // 到这里为止，就得到了每个单词出现的次数
        // 我们的新需求，是要按照每个单词出现次数的顺序，降序排序
        // wordCounts RDD内的元素是这种格式：(spark, 3) (hadoop, 2)
        // 因此我们需要将RDD转换成(3, spark) (2, hadoop)的这种格式，才能根据单词出现次数进行排序
 
        // 进行key-value的反转映射
        JavaPairRDD<Integer,String> countWord = wordCount.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception {
                return new Tuple2<Integer, String>(s._2,s._1);
            }
        });
        // 按照key进行排序
        JavaPairRDD<Integer, String> sortedCountWords = countWord.sortByKey(false);
        // 再次将value-key进行反转映射
        JavaPairRDD<String,Integer> sortedWordCount = sortedCountWords.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer, String>, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> s) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(s._2,s._1);
            }
        });
        // 到此为止，我们获得了按照单词出现次数排序后的单词计数
        // 打印出来
        sortedWordCount.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception {
                System.out.println("word ""+s._1+"" appears "+ s._2+" times.");
            }
        });
        sc.close();
    }
}

Java版本jdk1.8

可以使用lambda表达式，简化代码：

public class SortWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SortWordCount").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        // 创建lines RDD
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("D:\Users\Administrator\Desktop\spark.txt");
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
        JavaPairRDD<String,Integer> wordPair = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word,1));
        JavaPairRDD<String,Integer> wordCount = wordPair.reduceByKey((a,b) ->(a+b));
        JavaPairRDD<Integer,String> countWord = wordCount.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word._2,word._1));
        JavaPairRDD<Integer,String> sortedCountWord = countWord.sortByKey(false);
        JavaPairRDD<String,Integer> sortedWordCount = sortedCountWord.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word._2,word._1));
        sortedWordCount.foreach(s->System.out.println("word ""+s._1+"" appears "+ s._2+" times."));
        sc.close();
    }
}

scala版本

由于spark2 有了统一切入口SparkSession，在这里就使用了SparkSession。

package cn.spark.study.core
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SortWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("SortWordCount").master("local").getOrCreate()
    val lines = spark.sparkContext.textFile("D:\Users\Administrator\Desktop\spark.txt")
    val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")}
    val wordCounts = words.map{word => (word,1)}.reduceByKey(_ + _)
    val countWord = wordCounts.map{word =>(word._2,word._1)}
    val sortedCountWord = countWord.sortByKey(false)
    val sortedWordCount = sortedCountWord.map{word => (word._2, word._1)}
    sortedWordCount.foreach(s=>
    {
      println("word ""+s._1+ "" appears "+s._2+" times.")
    })
    spark.stop()
  }
}

小案例实战2
需求：
1、按照文件中的第一列排序。
2、如果第一列相同，则按照第二列排序。

实现步骤：
1、实现自定义的key，要实现Ordered接口和Serializable接口，在key中实现自己对多个列的排序算法
2、将包含文本的RDD，映射成key为自定义key，value为文本的JavaPairRDD（map）
3、使用sortByKey算子按照自定义的key进行排序（sortByKey）
4、再次映射，剔除自定义的key，只保留文本行（map）
5、打印输出（foreach）
这里主要用scala编写

class SecondSortKey(val first:Int,val second:Int) extends Ordered[SecondSortKey] with Serializable{
  override def compare(that: SecondSortKey): Int = {
    if(this.first - that.first !=0){
      this.first-that.first
    }else{
      this.second-that.second
    }
  }
}
object SecondSort {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("SecondSort").master("local").getOrCreate()
    val lines = spark.sparkContext.textFile("D:\sort.txt")
    val pairs = lines.map{line => (
      new SecondSortKey(line.split(" ")(0).toInt,line.split(" ")(1).toInt),line
    )}
    val sortedParis = pairs.sortByKey()
    val sortedLines = sortedParis.map(pairs => pairs._2)
    sortedLines.foreach(s => println(s))
    spark.stop()
  }
}

小案例实战3
需求：
对每个班级内的学生成绩，取出前3名。（分组取topn）

实现步骤：
1.创建初始RDD

2.对初始RDD的文本行按空格分割，映射为key-value键值对

3.对键值对按键分组

4.获取分组后每组前3的成绩：

4.1 遍历每组，获取每组的成绩
4.2 将一组成绩转换成一个数组缓冲
4.3 将数组缓冲按从大到小排序
4.4 对排序后的数组缓冲取其前三
5.打印输出

以下是使用scala实现：

object GroupTop3 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("GroupTop3").master("local").getOrCreate()
//创建初始RDD
val lines = spark.sparkContext.textFile("D:score.txt")
//对初始RDD的文本行按空格分割，映射为key-value键值对
val pairs = lines.map(line => (line.split(" ")(0), line.split(" ")(1).toInt))
//对pairs键值对按键分组
val groupedPairs = pairs.groupByKey()
//获取分组后每组前3的成绩
val top3Score = groupedPairs.map(classScores => {
var className = classScores.1
//获取每组的成绩，将其转换成一个数组缓冲,并按从大到小排序，取其前三
var top3 = classScores.2.toBuffer.sortWith(>).take(3)
Tuple2(className,top3)
})
top3Score.foreach(m => {
println(m._1)
for(s <- m._2) println(s)
println("------------------")
})
}
}

以上三个小案例都用Scala实现了，用到了Scala中的集合的操作、高阶函数、链式调用、隐式转换等知识，自己动手实现，对Scala有个比较好的理解和掌握。