saprk里面的action

上一篇讲到了spark里面的action函数：

Action列表：

• reduce
• collect
• count
• first
• take
• takeSample
• takeOrdered
• saveAsTextFile
• saveAsSequenceFile
• saveAsObjectFile
• countByKey
• foreach

action貌似还有：

6.top  按默认或者指定的排序规则返回前n个元素，默认按降序输出

9.collectAsMap

10.lookup   lookup(k)：作用于K-V类型的RDD上，返回指定K的所有V值

11.aggregate

12.fold

 

里面有几个比较难搞清楚的函数，比如 aggregate ， 还有 aggregateByKey

参考 http://blog.csdn.net/zhihaoma/article/details/52609503

 

aggregate(zeroValue,seq,comb,taskNums)

将初始值和第一个分区中的第一个元素传递给seq函数进行计算，然后将计算结果和第二个元素传递给seq函数，直到计算到最后一个值。第二个分区中也是同理操作。最后将初始值、所有分区的结果经过combine函数进行计算（先将前两个结果进行计算，将返回结果和下一个结果传给combine函数，以此类推），并返回最终结果。

>>> data = sc.parallelize((1,2,3,4,5,6),2)
>>> def seq(a,b):
...     print 'seqOp:'+str(a)+"	"+str(b)
...     return min(a,b)
... 
>>> def combine(a,b):
...     print 'comOp:'+str(a)+"	"+str(b)
...     return a+b
... 
>>> data.aggregate(3,seq,combine)
seqOp:3  1
seqOp:1  2
seqOp:1  3
seqOp:3  4
seqOp:3  5
seqOp:3  6
comOp:3  1
comOp:4  3
7
>>>

注意里面有一个初始值，而初始值既用在seq里面，也用在combine里面。

aggregateByKey(zeroValue,seq,comb,taskNums)

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。

注意：aggregateByKey中的初始值只需要和reduce函数计算，不需要和combine函数结合计算，所以导致结果有点不一样。

注意这里面 combine 会把不同分区的合起来。而且函数里面也带了taskNums，非常绕。

先看例子：

val data = List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8))
    val rdd = sc.parallelize(data)

    val res : RDD[(Int,Int)] = rdd.aggregateByKey(0)(
      // seqOp
      math.max(_,_),
      // combOp
      _+_
    )

得到：

根据Key值的不同，可以分为3个组：

(1)  (1,3),(1,2),(1,4)；

(2)  (2,3)；

(3)  (3,6),(3,8)。

这3个组分别进行seqOp，也就是(K,V)里面的V和0进行math.max()运算，运算结果和下一个V继续运算，以第一个组为例，运算过程是这样的：

0, 3 => 3

3, 2 => 3

3, 4 => 4

所以最终结果是(1,4)。combOp是对把各分区的V加起来，由于这里并没有分区，所以实际上是不起作用的。

运行结果：

(2,3)
(1,4)
(3,8)

那么如果增加了分区，结果：

如果生成RDD时分成3个区：

val rdd = sc.parallelize(data,3)
运行结果就变成了：

(3,8)
(1,7)
(2,3)
这是因为一个分区返回(1,3)，另一个分区返回(1,4)，combOp将这两个V加起来，就得到了(1,7)。

再看例子：

>>> data = sc.parallelize([(1,3),(1,2),(1,4),(2,3)])
>>> def seq(a,b):
...     return max(a,b)
... 
>>> def combine(a,b):
...     return a+b
... 
>>> data.aggregateByKey(3,seq,comb,4).collect()
[(1, 10), (2, 3)]

注意上面，如果最后一个参数是1或者2，那么结果是7.

fold函数

• reduce()与fold()方法是对同种元素类型数据的RDD进行操作，即必须同构。其返回值返回一个同样类型的新元素。

fold()与reduce()类似，接收与reduce接收的函数签名相同的函数，另外再加上一个初始值作为第一次调用的结果。（例如，加法初始值应为0，乘法初始值应为1）

num.fold(0,lambda x,y:x+y)

aggregate()方法可以对两个不同类型的元素进行聚合，即支持异构。

fold是aggregate的简化，将aggregate中的seqOp和combOp使用同一个函数op。

1. scala> rdd1.fold(1)(
2. | (x,y) => x + y
3. | )
4. res19: Int = 58
5.  
6. ##结果同上面使用aggregate的第一个例子一样，即：
7. scala> rdd1.aggregate(1)(
8. | {(x,y) => x + y},
9. | {(a,b) => a + b}
10. | )
11. res20: Int = 58
12.  

另外还有foldLeft foldRight

细节先不看了。