第零章 三大数据结构
Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是：
- RDD : 弹性分布式数据集
- 累加器：分布式共享只写变量
- 广播变量：分布式共享只读变量
简单的分布式计模型架构：
Driver将任务分发给多个Executora
Driver
import java.io.{ObjectOutputStream, OutputStream}
import java.net.Socket
object Driver {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 连接服务器
val client1 = new Socket("localhost", 9999)
val client2 = new Socket("localhost", 8888)
val task = new Task()
val out1: OutputStream = client1.getOutputStream
val objOut1 = new ObjectOutputStream(out1)
val subTask = new SubTask()
subTask.logic = task.logic
// 取两个数据
subTask.datas = task.datas.take(2)
objOut1.writeObject(subTask)
objOut1.flush()
objOut1.close()
client1.close()
val out2: OutputStream = client2.getOutputStream
val objOut2 = new ObjectOutputStream(out2)
val subTask1 = new SubTask()
subTask1.logic = task.logic
subTask1.datas = task.datas.takeRight(2)
objOut2.writeObject(subTask1)
objOut2.flush()
objOut2.close()
client2.close()
println("客户端数据发送完毕")
}
}
Executor
import java.io.{InputStream, ObjectInputStream}
import java.net.{ServerSocket, Socket}
object Executor {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 启动服务器，接收数据
val server = new ServerSocket(9999)
println("服务器启动，等待接收数据")
// 等待客户端的连接
val client: Socket = server.accept()
val in: InputStream = client.getInputStream
val objIn = new ObjectInputStream(in)
val task: SubTask = objIn.readObject().asInstanceOf[SubTask]
val ints: List[Int] = task.compute()
println("计算节点[9999]计算的结果为：" + ints)
objIn.close()
client.close()
server.close()
}
}
Executor2
import java.io.{InputStream, ObjectInputStream}
import java.net.{ServerSocket, Socket}
object Executor2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 启动服务器，接收数据
val server = new ServerSocket(8888)
println("服务器启动，等待接收数据")
// 等待客户端的连接
val client: Socket = server.accept()
val in: InputStream = client.getInputStream
val objIn = new ObjectInputStream(in)
val task: SubTask = objIn.readObject().asInstanceOf[SubTask]
val ints: List[Int] = task.compute()
println("计算节点[8888]计算的结果为：" + ints)
objIn.close()
client.close()
server.close()
}
}
Task
class Task extends Serializable {
val datas = List(1,2,3,4)
//val logic = ( num:Int )=>{ num * 2 }
val logic : (Int)=>Int = _ * 2
}
SubTask
// 特质(接口) 序列化
class SubTask extends Serializable {
var datas : List[Int] = _
var logic : (Int)=>Int = _
// 计算
def compute() = {
datas.map(logic)
}
}
第一章 RDD
RDD 在整个流程中主要用于将逻辑进行封装，并生成 Task 发送给Executor 节点执行计算，及RDD就是一种把数据和逻辑准备好一种结构。
1.1 什么是 RDD
说RDD是最小计算单元是因为，一般项目的逻辑计算都是相对复杂的，为了方便编码和以后的扩展，把复杂的逻辑拆分开来就形成了一个个RDD
回到之前wordcount例子中
// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")
// 创建 Spark 上下文环境对象（连接对象）
val sc : SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
// 读取文件数据
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input/word.txt")
// 将文件中的数据进行分词
val wordRDD: RDD[String] = fileRDD.flatMap( _.split(" ") )
// 转换数据结构 word => (word, 1)
val word2OneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1))
// 将转换结构后的数据按照相同的单词进行分组聚合
val word2CountRDD: RDD[(String, Int)] = word2OneRDD.reduceByKey(_+_)
// 将数据聚合结果采集到内存中
val word2Count: Array[(String, Int)] = word2CountRDD.collect()
// 打印结果
word2Count.foreach(println)
//关闭 Spark 连接
sc.stop()
一次map/atMap就是一个RDD
RDD的数据处理方式类似于IO流，也有装饰者设计模式
RDD的数据只有在调用collect方法时，才会真正执行业务逻辑操作。之前的封装全部都是功能的扩展
RDD是不保存数据的，但是IO可以临时保存一部分数据
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
弹性
- 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
- 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；
- 计算的弹性：计算出错重试机制；
- 分片的弹性：可根据需要重新分片。
- 分布式：数据存储在大数据集群不同节点上
数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据
数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现
不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的RDD，在新的RDD 里面封装计算逻辑
可分区、并行计算
1.2 核心属性
* Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions 分区列表
* - A function for computing each split 分区计算函数
* - A list of dependencies on other RDDs RDD之间的依赖关系
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) 分区器
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file) 首选位置
分区列表
RDD 数据结构中存在分区列表，用于执行任务时并行计算，是实现分布式计算的重要属性。
/**
* Implemented by subclasses to return the set of partitions in this RDD. This method will only
* be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
*
* The partitions in this array must satisfy the following property:
* `rdd.partitions.zipWithIndex.forall { case (partition, index) => partition.index == index }`
*/
protected def getPartitions: Array[Partition]
每个分区的计算逻辑
Spark 在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算
/**
* :: DeveloperApi ::
* Implemented by subclasses to compute a given partition.
*/
@DeveloperApi
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
RDD 之间的依赖关系
RDD 是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个 RDD 建立依赖关系
/**
* Implemented by subclasses to return how this RDD depends on parent RDDs. This method will only
* be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
*/
protected def getDe pendencies: Seq[Dependency[_]] = deps
分区器（可选）
RDD 数据分区策略选择器
当数据为 KV 类型数据时，可以通过设定分区器自定义数据的分区
/**
* Optionally overridden by subclasses to specify placement preferences.
*/
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil
/** Optionally overridden by subclasses to specify how they are partitioned. */
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None
首选位置（可选）
首选位置及task任务优先选择分配的节点的位置
就近原则
计算数据时，可以根据计算节点的状态选择不同的节点位置进行计算
/**
* Optionally overridden by subclasses to specify placement preferences.
*/
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil
1.3 执行原理
从计算的角度来讲，数据处理过程中需要计算资源（内存 & CPU）和计算模型（逻辑）。执行时，需要将计算资源和计算模型进行协调和整合。
Spark 框架在执行时，先申请资源，然后将应用程序的数据处理逻辑分解成一个一个的计算任务。然后将任务发到已经分配资源的计算节点上, 按照指定的计算模型进行数据计算。最后得到计算结果。
RDD 是 Spark 框架中用于数据处理的核心模型，接下来我们看看，在 Yarn 环境中，RDD 的工作原理:
1)启动 Yarn 集群环境
2)Spark 通过申请资源创建调度节点和计算节点
3)Spark 框架根据需求将计算逻辑根据分区划分成不同的任务
4)调度节点将任务根据计算节点状态发送到对应的计算节点进行计算
从以上流程可以看出 RDD 在整个流程中主要用于将逻辑进行封装，并生成 Task 发送给Executor 节点执行计算，接下来我们就一起看看 Spark 框架中RDD 是具体是如何进行数据处理的。
1.4 基础编程
RDD 创建
在 Spark 中创建RDD 的创建方式可以分为四种：
1)从集合（内存）中创建 RDD
从集合中创建RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_RDD_Memory {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 准备环境
// [*]表示当前系统有几核 ，模拟集合并行计算 直接写local表示只使用1核模拟计算
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 创建RDD
// 从内存中创建RDD，将内存中集合的数据作为处理的数据源
val seq = Seq[Int](1,2,3,4)
// parallelize : 并行
//val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(seq)
// makeRDD方法在底层实现时其实就是调用了rdd对象的parallelize方法。
// RDD的并行度 & 分区
// makeRDD方法可以传递第二个参数，这个参数表示分区的数量
// 第二个参数可以不传递的，那么makeRDD方法会使用默认值 ： defaultParallelism（默认并行度）
// scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)
// spark在默认情况下，从配置对象中获取配置参数：spark.default.parallelism
// 如果获取不到，那么使用totalCores属性，这个属性取值为当前运行环境的最大可用核数
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(seq)
rdd.collect().foreach(println)
// TODO 关闭环境
sc.stop()
}
}
从底层代码实现来讲，makeRDD 方法其实就是parallelize 方法
2)从外部存储（文件）创建RDD
由外部存储系统的数据集创建RDD 包括：本地的文件系统，所有Hadoop 支持的数据集， 比如HDFS、HBase 等。
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark02_RDD_File {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 创建RDD
// 从文件中创建RDD，将文件中的数据作为处理的数据源
// path路径默认以当前环境的根路径为基准。可以写绝对路径，也可以写相对路径
//sc.textFile("D:\\mineworkspace\\idea\\classes\\atguigu-classes\\datas\\1.txt")
//val rdd: RDD[String] = sc.textFile("datas/1.txt")
// path路径可以是文件的具体路径，也可以目录名称
//val rdd = sc.textFile("datas")
// path路径还可以使用通配符 *
//val rdd = sc.textFile("datas/1*.txt")
// path还可以是分布式存储系统路径：HDFS
val rdd = sc.textFile("hdfs://linux1:8020/test.txt")
rdd.collect().foreach(println)
// TODO 关闭环境
sc.stop()
}
}
3)从其他 RDD 创建
主要是通过一个RDD 运算完后，再产生新的RDD。详情请参考后续章节
4)直接创建 RDD（new）
RDD 并行度与分区
默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建RDD 时指定。记住，这里的并行执行的任务数量，并不是指的切分任务的数量，不要混淆了。
集合(内存)分区：
// RDD的并行度 & 分区
// makeRDD方法可以传递第二个参数，这个参数表示分区的数量
// 第二个参数可以不传递的，那么makeRDD方法会使用默认值 ： defaultParallelism（默认并行度）
// scheduler.conf.getInt(“spark.default.parallelism”, totalCores)
// spark在默认情况下，从配置对象中获取配置参数：spark.default.parallelism
// 如果获取不到，那么使用totalCores属性，这个属性取值为当前运行环境的最大可用核数
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),2)//集合中的数据划分成2个分区
// val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))//使用默认并行度，配置的使用配置的值，不配置的话使用系统cpu的核数
配置文件没有配置，RDD第二个参数也没有传递的话，使用系统CPU的核数作为分区数，我的电脑是8核16线程的，所以会有16个分区。
如果配置文件配置了并行度
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_RDD_Memory_Par {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
sparkConf.set("spark.default.parallelism", "5")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 创建RDD
// RDD的并行度 & 分区
// makeRDD方法可以传递第二个参数，这个参数表示分区的数量
// 第二个参数可以不传递的，那么makeRDD方法会使用默认值 ： defaultParallelism（默认并行度）
// scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)
// spark在默认情况下，从配置对象中获取配置参数：spark.default.parallelism
// 如果获取不到，那么使用totalCores属性，这个属性取值为当前运行环境的最大可用核数
//val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),2)
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 将处理的数据保存成分区文件
rdd.saveAsTextFile("output")
// TODO 关闭环境
sc.stop()
}
}
读取内存数据时，数据可以按照并行度的设定进行数据的分区操作，数据分区规则的
Spark 核心源码如下：
def positions(length: Long, numSlices: Int): Iterator[(Int, Int)] = {
(0 until numSlices).iterator.map { i =>
val start = ((i * length) / numSlices).toInt
val end = (((i + 1) * length) / numSlices).toInt
(start, end)
}
以数据个数 len为5 ， 分区num为3为例
分区编号 0,1,2
数据 1,2,3,4,5
| 分区 | 范围 | 数据 |
|---|---|---|
| 0 | (0,1] | 1 |
| 1 | (1,3] | 2、3 |
| 2 | (3,5] | 4、5 |
读取文件数据时，数据是按照Hadoop 文件读取的规则进行切片分区，而切片规则和数据读取的规则有些差异，具体 Spark 核心源码如下
public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
throws IOException {
long totalSize = 0; // compute total size
for (FileStatus file: files) { // check we have valid files
if (file.isDirectory()) {
throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath());
}
totalSize += file.getLen();
}
long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
long minSize = Math.max(job.getLong(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.
FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize);
...
for (FileStatus file: files) {
...
if (isSplitable(fs, path)) {
long blockSize = file.getBlockSize();
long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
...
}
protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize,
long blockSize) {
return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));
}
1.5 算子
算子 ： Operator（操作）
RDD的方法和Scala集合对象的方法不一样
Scala集合对象的方法都是在同一个节点的内存中完成的。
RDD的方法可以将计算逻辑发送到Executor端（分布式节点）执行， 为了和Scala集合对象区分不同的处理效果，所以将RDD的方法称之为算子。
RDD的方法外部的操作都是在Driver端执行的，而方法内部的逻辑代码是在Executor端执行。
1.6 Lazy Loda 懒加载
概念：Spark 中的所有Transformation（转换）都是懒加载的，即Transformation 操作不会立即执行，而是先记录RDD 之间的转换关系，仅当Action（动作）触发时才会执行RDD 的转换操作并将计算结果返回给驱动程序
好处：这种懒加载的设计使Spark 能够更好的对任务进行优化，避免不必要的计算，从而使得Spark 运行更加合理高效。
第二章 RDD 转换算子
RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value类型
按分区加载数据
2.1 Value 类型
map
函数签名
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]
map(func)：返回每个元素经过func 方法处理后所生成的新元素所组成的数据集合。这里输入的参数为一个数据对象，输出可以是另外一个数据对象，可以是tuple，可以是List 等任意类型对象。
map操作只能是来一个计算一个，出去一个
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - map
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 1,2,3,4
// 2,4,6,8
// 转换函数
def mapFunction(num:Int): Int = {
num * 2
}
//val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(mapFunction)
// 使用匿名函数
//val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map((num:Int)=>{num*2})
//使用至减原则
//如果函数体只有一行代码，可以省略花括号
//val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map((num:Int)=>num*2)
//参数类型如果能够推断出来，那么可以省略
//val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map((num)=>num*2)
//如果函数没有参数列表，那么小括号可以省略
//val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(num=>num*2)
//参数只出现过一次 并且按顺序出现 用_代替
val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(_*2)
mapRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
小功能：从服务器日志数据 apache.log 中获取用户请求 URL 资源路径
代码实现
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark02_RDD_Operator_Transform_Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - mapPartitions
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)
// 【1，2】，【3，4】
// 【2】，【4】
val mpRDD = rdd.mapPartitions(
iter => {
List(iter.max).iterator
}
)
mpRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
执行顺序
-
rdd的计算一个分区内的数据是一个一个执行逻辑
只使用一个分区，只有前面一个数据全部的逻辑执行完毕后，才会执行下一个数据。
分区内数据的执行是有序的。 -
不同分区数据计算是无序的。
RDD所有算子转换操作转换后的数据分区不变，除分组之外
不因为算子操作后数据进去其他分区，提高计算效率。
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_RDD_Operator_Transform_Part {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - map
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),2)
// 【1，2】，【3，4】
rdd.saveAsTextFile("output")
val mapRDD = rdd.map(_*2)
// 【2，4】，【6，8】
mapRDD.saveAsTextFile("output1")
sc.stop()
}
}
mapValues
功能：对键值对每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化。
示例
val list = List("hadoop","spark","hive","spark")
val rdd = sc.parallelize(list)
val pairRdd = rdd.map(x => (x,1))
pairRdd.mapValues(_+1).collect.foreach(println)//对每个value进行+1
结果
(hadoop,2)
(spark,2)
(hive,2)
(spark,2)
mapPartitions
- map操作只能是来一个计算一个，出去一个，没有缓存的概念及来一批数据处理数据性能不高。
- mapPartitions是先拿到一个分区内的所有数据再做处理
- mapPartitions可以以分区为单位进行数据转换操作， 但是会将整个分区的数据加载到内存进行引用， 如果处理完的数据是不会被释放掉，存在对象的引用。 在内存较小，数据量较大的场合下，容易出现内存溢出。
- MapPartitions 算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器
函数签名
def mapPartitions[U: ClassTag](
f: Iterator[T] => Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]
函数说明
将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据。
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark02_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - mapPartitions
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)
// mapPartitions : 可以以分区为单位进行数据转换操作
// 但是会将整个分区的数据加载到内存进行引用
// 如果处理完的数据是不会被释放掉，存在对象的引用。
// 在内存较小，数据量较大的场合下，容易出现内存溢出。
val mpRDD: RDD[Int] = rdd.mapPartitions(
iter => {
println(">>>>>>>>>>")
iter.map(_ * 2)
}
)
mpRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
map 和 mapPartitions 的区别
- 数据处理角度
Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行，类似于串行操作。而 mapPartitions 算子是以分区为单位进行批处理操作。
- 功能的角度
Map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。MapPartitions 算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器，没有要求的元素的个数保持不变， 所以可以增加或减少数据
- 性能的角度
Map 算子因为类似于串行操作，所以性能比较低，而是 mapPartitions 算子类似于批处理，所以性能较高。但是mapPartitions 算子会长时间占用内存，那么这样会导致内存可能不够用，出现内存溢出的错误。所以在内存有限的情况下，不推荐使用。使用 map 操作。完成比完美更重要。
mapPartitionsWithIndex
根据分区号选择计算哪个分区数据
函数签名
def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag]( f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]
函数说明
将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据，在处理时同时可以获取当前分区索引。
val dataRDD1 = dataRDD.mapPartitionsWithIndex(
(index, datas) => {
datas.map(index, _)
} )
小功能：获取第二个数据分区的数据
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark03_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - mapPartitions
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)
// 【1，2】，【3，4】
val mpiRDD = rdd.mapPartitionsWithIndex(
(index, iter) => {
if ( index == 1 ) {
iter
} else {
Nil.iterator
}
}
)
mpiRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
查看数据在哪个分区
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark03_RDD_Operator_Transform1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - mapPartitions
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
val mpiRDD = rdd.mapPartitionsWithIndex(
(index, iter) => {
// 1, 2, 3, 4
//(0,1)(2,2),(4,3),(6,4)
iter.map(
num => {
(index, num)
}
)
}
)
mpiRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
flatMap 扁平化映射
flatMap: 把一条数据拆分成一个一个个体使用
函数签名
def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U]
函数说明
将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark04_RDD_Operator_Transform1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - flatMap
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(List(
"Hello Scala", "Hello Spark"
))
val flatRDD: RDD[String] = rdd.flatMap(
s => {
s.split(" ")
}
)
flatRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
小功能：将 List(List(1,2),3,List(4,5))进行扁平化操作
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark04_RDD_Operator_Transform2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - flatMap
val rdd = sc.makeRDD(List(List(1,2),3,List(4,5)))
val flatRDD = rdd.flatMap(
data => {
data match {
// 如果是集合类型
case list:List[_] => list
// 如果不是集合 变成集合
case dat => List(dat)
}
}
)
flatRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
glom 聚合
glomg和flatMap的作用相反
- flatMap把一个拆成多个 list->int
- glomg把多个合成一个 int -> array
函数签名
def glom(): RDD[Array[T]]
函数说明
将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理，分区不变
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List( 1,2,3,4),1)
val dataRDD1:RDD[Array[Int]] = dataRDD.glom()
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark05_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - glom
val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)
// List => Int
// Int => Array
// 返回的是一个数组
val glomRDD: RDD[Array[Int]] = rdd.glom()
glomRDD.collect().foreach(data=> println(data.mkString(",")))
sc.stop()
}
}
小功能：计算所有分区最大值求和（分区内取最大值，分区间最大值求和）
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark05_RDD_Operator_Transform_Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - glom
val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)
// 【1，2】，【3，4】
// 【2】，【4】
// 【6】
val glomRDD: RDD[Array[Int]] = rdd.glom()
val maxRDD: RDD[Int] = glomRDD.map(
array => {
array.max
}
)
println(maxRDD.collect().sum)
sc.stop()
}
}
groupBy 分组
函数签名
def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])]
函数说明
将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中
一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组
奇偶分组
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark06_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - groupBy
val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)
// groupBy会将数据源中的每一个数据进行分组判断，根据返回的分组key进行分组
// 相同的key值的数据会放置在一个组中
def groupFunction(num:Int) = {
num % 2
}
val groupRDD: RDD[(Int, Iterable[Int])] = rdd.groupBy(groupFunction)
groupRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
运行结果
(0,CompactBuffer(2, 4))
(1,CompactBuffer(1, 3))
小功能：将 List("Hello", "hive", "hbase", "Hadoop")根据单词首写字母进行分组。
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark06_RDD_Operator_Transform1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - groupBy
val rdd = sc.makeRDD(List("Hello", "Spark", "Scala", "Hadoop"), 2)
// 分组和分区没有必然的关系
val groupRDD = rdd.groupBy(_.charAt(0))
groupRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
运行结果
(H,CompactBuffer(Hello, Hadoop))
(S,CompactBuffer(Spark, Scala))
小功能：从服务器日志数据 apache.log 中获取每个时间段访问量。
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark06_RDD_Operator_Transform_Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - groupBy
val rdd = sc.textFile("datas/apache.log")
val timeRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = rdd.map(
line => {
val datas = line.split(" ")
val time = datas(3)
//time.substring(0, )
val sdf = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss")
val date: Date = sdf.parse(time)
val sdf1 = new SimpleDateFormat("HH")
val hour: String = sdf1.format(date)
(hour, 1)
}
// tuple => tuple._1 至简原则
).groupBy(_._1)
timeRDD.map{
// 元组组成集合 模式匹配
case ( hour, iter ) => {
(hour, iter.size)
}
}.collect.foreach(println)
sc.stop()
}
}
filter 过滤
函数签名
def filter(f: T => Boolean): RDD[T]
函数说明
将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。
当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出现数据倾斜。
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4
),1)
val dataRDD1 = dataRDD.filter(_%2 == 0)
小功能：从服务器日志数据 apache.log 中获取 2015 年 5 月 17 日的请求路径
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark07_RDD_Operator_Transform_Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - filter
val rdd = sc.textFile("datas/apache.log")
rdd.filter(
line => {
val datas = line.split(" ")
val time = datas(3)
time.startsWith("17/05/2015")
}
).collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
sample 抽样
函数签名
def sample(
withReplacement: Boolean,
fraction: Double,
seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T]
函数说明
根据指定的规则从数据集中抽取数据
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4
),1)
// 抽取数据不放回（伯努利算法）
// 伯努利算法：又叫 0、1 分布。例如扔硬币，要么正面，要么反面。
// 具体实现：根据种子和随机算法算出一个数和第二个参数设置几率比较，小于第二个参数要，大于不
要
// 第一个参数：抽取的数据是否放回，false：不放回
// 第二个参数：抽取的几率，范围在[0,1]之间,0：全不取；1：全取；
// 第三个参数：随机数种子
val dataRDD1 = dataRDD.sample(false, 0.5)
// 抽取数据放回（泊松算法）
// 第一个参数：抽取的数据是否放回，true：放回；false：不放回
// 第二个参数：重复数据的几率，范围大于等于 0.表示每一个元素被期望抽取到的次数
// 第三个参数：随机数种子
val dataRDD2 = dataRDD.sample(true, 2)
思考一个问题：有啥用，抽奖吗？
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark08_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - filter
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))
// sample算子需要传递三个参数
// 1. 第一个参数表示，抽取数据后是否将数据返回 true（放回），false（丢弃）
// 2. 第二个参数表示，
// 如果抽取不放回的场合：数据源中每条数据被抽取的概率，基准值的概念
// 如果抽取放回的场合：表示数据源中的每条数据被抽取的可能次数
// 3. 第三个参数表示，抽取数据时随机算法的种子
// 如果不传递第三个参数，那么使用的是当前系统时间
// println(rdd.sample(
// false,
// 0.4
// //1
// ).collect().mkString(","))
println(rdd.sample(
true,
2
//1
).collect().mkString(","))
sc.stop()
}
}
distinct 去重
函数签名
def distinct()(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
函数说明
将数据集中重复的数据去重
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4,1,2
),1)
val dataRDD1 = dataRDD.distinct()
val dataRDD2 = dataRDD.distinct(2)
思考一个问题：如果不用该算子，你有什么办法实现数据去重？
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark09_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - filter
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2,3,4))
// map(x => (x, null)).reduceByKey((x, _) => x, numPartitions).map(_._1)
// (1, null),(2, null),(3, null),(4, null),(1, null),(2, null),(3, null),(4, null)
// (1, null)(1, null)(1, null)
// (null, null) => null
// (1, null) => 1
val rdd1: RDD[Int] = rdd.distinct()
rdd1.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
coalesce 缩减分区
函数签名
def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false, partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty) (implicit ord: Ordering[T] = null) : RDD[T]s
函数说明
根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率
当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4,1,2
),6)
val dataRDD1 = dataRDD.coalesce(2)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark10_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - filter
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6), 3)
// coalesce方法默认情况下不会将分区的数据打乱重新组合
// 这种情况下的缩减分区可能会导致数据不均衡，出现数据倾斜
// 如果想要让数据均衡，可以进行shuffle处理
//val newRDD: RDD[Int] = rdd.coalesce(2)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.coalesce(2,true)
newRDD.saveAsTextFile("output")
sc.stop()
}
}
coalesce 默认情况是缩减分区，不打乱原有数据的顺序，有可能导致缩减分区后数据不均衡， 如果想要让数据均衡，可以进行shuffle处理,参数 shuffle 的默认值为 false
思考一个问题：我想要扩大分区，怎么办？
repartition 增大分区
函数签名
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
函数说明
该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。无论是将分区数多的RDD 转换为分区数少的RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的RDD，repartition 操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程。
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2),2)
val dataRDD1 = dataRDD.repartition(4)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark11_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - filter
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6), 2)
// coalesce算子可以扩大分区的，但是如果不进行shuffle操作，是没有意义，不起作用。
// 所以如果想要实现扩大分区的效果，需要使用shuffle操作
// spark提供了一个简化的操作
// 缩减分区：coalesce，如果想要数据均衡，可以采用shuffle
// 扩大分区：repartition, 底层代码调用的就是coalesce，而且肯定采用shuffle
//val newRDD: RDD[Int] = rdd.coalesce(3, true)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.repartition(3)
newRDD.saveAsTextFile("output")
sc.stop()
}
}
sortBy 根据指定规则排序
函数签名
def sortBy[K](
f: (T) => K,
ascending: Boolean = true,
numPartitions: Int = this.partitions.length)
(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T]
函数说明
该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过 f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原RDD 的分区数一致。中间存在 shuffle 的过程
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4,1,2
),2)
//根据num排序
val dataRDD1 = dataRDD.sortBy(num=>num, false, 4)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark12_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - sortBy
val rdd = sc.makeRDD(List(6,2,4,5,3,1), 2)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.sortBy(num=>num)
newRDD.saveAsTextFile("output")
sc.stop()
}
}
思考一个问题：coalesce 和 repartition 区别？
2.2 双 Value类型
双 Value 类型指的是两个数据源之间的关联操作
intersection union subtract 要求两个数据流的类型一致，zip可以不一致
- 交集，并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致
- 拉链操作两个数据源的类型可以不一致，但要求两个数据源要求分区数量和每个分区中的数据要保持一致
intersection 交集
函数签名
def intersection(other: RDD[T]): RDD[T]
函数说明
对源RDD 和参数RDD 求交集后返回一个新的RDD
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.intersection(dataRDD2)
union 交集
函数签名
def union(other: RDD[T]): RDD[T]
函数说明
对源RDD 和参数RDD 求并集后返回一个新的RDD
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.union(dataRDD2)
与数学中的并集不同的是 相同的数据不会只保留一个，spark中的并集只是把两个数据源直接放在一起。
1,2,3,4，3,4,5,6
subtract 差集
函数签名
def subtract(other: RDD[T]): RDD[T]
函数说明
以一个 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将其他元素保留下来。求差集
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.subtract(dataRDD2)
zip 拉链
两个数据源要求分区数量要保持一致
// Can only zip RDDs with same number of elements in each partition
两个数据源要求分区中数据数量保持一致
函数签名
def zip[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)]
函数说明
将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的Key 为第 1 个 RDD中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素。
Spark中 拉链操作与scala中不同的是两个数据源要求分区中数据数量保持一致
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark13_RDD_Operator_Transform1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//scala 中的拉链操作,数据长度可以不一致
val ids = List[Long](1,2,3,4,5,6,7)
val ids1 = List[Long](2,3,4,5,6,7)
//ids.tail=(2,3,4,5,6,7)
val okflowIds: List[(Long, Long)] = ids.zip(ids1)
// TODO 算子 - 双Value类型
// Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(2, 4)
// 两个数据源要求分区数量要保持一致
// Can only zip RDDs with same number of elements in each partition
// 两个数据源要求分区中数据数量保持一致
val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6),2)
val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6),2)
// 运行报错
val rdd6: RDD[(Int, Int)] = rdd1.zip(rdd2)
println(rdd6.collect().mkString(","))
sc.stop()
}
}
交集+并集+差集+拉链
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark13_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - 双Value类型
// 交集，并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致
// 拉链操作两个数据源的类型可以不一致
val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))
val rdd7 = sc.makeRDD(List("3","4","5","6"))
// 交集 : 【3，4】
val rdd3: RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)
//val rdd8 = rdd1.intersection(rdd7)
println(rdd3.collect().mkString(","))
// 并集 : 【1，2，3，4，3，4，5，6】
val rdd4: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2)
println(rdd4.collect().mkString(","))
// 差集 : 【1，2】
val rdd5: RDD[Int] = rdd1.subtract(rdd2)
println(rdd5.collect().mkString(","))
// 拉链 : 【1-3，2-4，3-5，4-6】
val rdd6: RDD[(Int, Int)] = rdd1.zip(rdd2)
val rdd8 = rdd1.zip(rdd7)
println(rdd6.collect().mkString(","))
sc.stop()
}
}
2.3 Key - Value 类型
要求数据流式(key, value)类型
partitionBy
实现改变数据所在分区的位置
函数签名
def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)]
函数说明
将数据按照指定Partitioner 重新进行分区。Spark 默认的分区器是HashPartitioner
val rdd: RDD[(Int, String)] =
sc.makeRDD(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc")),3)
import org.apache.spark.HashPartitioner
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
object Spark14_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),2)
val mapRDD:RDD[(Int, Int)] = rdd.map((_,1))
// RDD => PairRDDFunctions
// 隐式转换（二次编译）
// partitionBy根据指定的分区规则对数据进行重分区
val newRDD = mapRDD.partitionBy(new HashPartitioner(2))
newRDD.partitionBy(new HashPartitioner(2))
newRDD.saveAsTextFile("output")
sc.stop()
}
}
如果重分区的分区器和当前 RDD 的分区器一样（分区器的类型和分区的数量一样）怎么办？
直接返回RDD 不会创建新的RDD
Spark 还有其他分区器吗?
hash分区器和range(范围)分区器
reduceByKey
函数签名
def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]
def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)]
函数说明
可以将数据按照相同的Key 对Value 进行聚合
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.reduceByKey(_+_)
val dataRDD3 = dataRDD1.reduceByKey(_+_, 2)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
object Spark15_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)
))
// reduceByKey : 相同的key的数据进行value数据的聚合操作
// scala语言中一般的聚合操作都是两两聚合，spark基于scala开发的，所以它的聚合也是两两聚合
// 【1，2，3】
// 【3，3】
// 【6】
// reduceByKey中如果key的数据只有一个，是不会参与运算的。
val reduceRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.reduceByKey( (x:Int, y:Int) => {
println(s"x = ${x}, y = ${y}")
x + y
} )
reduceRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
groupByKey
相同的key放的一个group
函数签名
def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])]
def groupByKey(numPartitions: Int): RDD[(K, Iterable[V])]
def groupByKey(partitioner: Partitioner): RDD[(K, Iterable[V])]
函数说明
将数据源的数据根据 key 对 value 进行分组
val dataRDD1 =
sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.groupByKey()
val dataRDD3 = dataRDD1.groupByKey(2)
val dataRDD4 = dataRDD1.groupByKey(new HashPartitioner(2))
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark16_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)
))
// groupByKey : 将数据源中的数据，相同key的数据分在一个组中，形成一个对偶元组
// 元组中的第一个元素就是key，
// 元组中的第二个元素就是相同key的value的集合
val groupRDD: RDD[(String, Iterable[Int])] = rdd.groupByKey()
groupRDD.collect().foreach(println)
val groupRDD1: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = rdd.groupBy(_._1)
sc.stop()
}
}
思考一个问题：reduceByKey 和 groupByKey 的区别？
groupByky和reduceByKey的区别，reduceByKey有聚合(求相同keyd的数量)的作用，groupByky是把key放在一组
- groupByKey：
(a,CompactBuffer(1, 2, 3))
(b,CompactBuffer(4))
- reduceByKey：
(a,6)
(b,4
从 shuffle 的角度：reduceByKey 和 groupByKey 都存在 shuffle 的操作，但是reduceByKey 可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合（combine）功能，这样会减少落盘的数据量，而groupByKey 只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey 性能比较高。
从功能的角度：reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能。GroupByKey 只能分组，不能聚合，所以在分组聚合的场合下，推荐使用 reduceByKey，如果仅仅是分组而不需要聚合。那么还是只能使用groupByKey
aggregateByKey
函数签名
def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) => U,
combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]
函数说明
将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.aggregateByKey(0)(_+_,_+_)
取出每个分区内相同 key 的最大值然后分区间相加
// TODO : 取出每个分区内相同 key 的最大值然后分区间相加
// aggregateByKey 算子是函数柯里化，存在两个参数列表
// 1. 第一个参数列表中的参数表示初始值
// 2. 第二个参数列表中含有两个参数
// 2.1 第一个参数表示分区内的计算规则
// 2.2 第二个参数表示分区间的计算规则
val rdd =
sc.makeRDD(List(
("a",1),("a",2),("c",3),
("b",4),("c",5),("c",6)
),2)
// 0:("a",1),("a",2),("c",3) => (a,10)(c,10)
// => (a,10)(b,10)(c,20)
// 1:("b",4),("c",5),("c",6) => (b,10)(c,10)
val resultRDD =
rdd.aggregateByKey(10)(
(x, y) => math.max(x,y),
(x, y) => x + y
)
resultRDD.collect().foreach(println)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark17_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("a", 4)
),2)
// (a,【1,2】), (a, 【3，4】)
// (a, 2), (a, 4)
// (a, 6)
// aggregateByKey存在函数柯里化，有两个参数列表
// 第一个参数列表,需要传递一个参数，表示为初始值
// 主要用于当碰见第一个key的时候，和value进行分区内计算
// 第二个参数列表需要传递2个参数
// 第一个参数表示分区内计算规则
// 第二个参数表示分区间计算规则
// math.min(x, y)
// math.max(x, y)
rdd.aggregateByKey(0)(
(x, y) => math.max(x, y),
(x, y) => x + y
).collect.foreach(println)
sc.stop()
}
}
reduceByKey和aggregateByKey的区别
reduceByKey：分区内和分区间的计算规则一样
aggregateByKey：分区内和分区间的计算规则不一样
思考一个问题：分区内计算规则和分区间计算规则相同怎么办？（WordCount）
aggregateByKey最终的返回数据结果应该和初始值的类型保持一致：
获取相同key的数据的平均值
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark18_RDD_Operator_Transform3 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("b", 3),
("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)
),2)
// aggregateByKey最终的返回数据结果应该和初始值的类型保持一致
//val aggRDD: RDD[(String, String)] = rdd.aggregateByKey("")(_ + _, _ + _)
//aggRDD.collect.foreach(println)
// 获取相同key的数据的平均值 => (a, 3),(b, 4)
val newRDD : RDD[(String, (Int, Int))] = rdd.aggregateByKey( (0,0) )(
( t, v ) => {
(t._1 + v, t._2 + 1)
},
(t1, t2) => {
(t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)
}
)
val resultRDD: RDD[(String, Int)] = newRDD.mapValues {
case (num, cnt) => {
num / cnt
}
}
resultRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
foldByKey
函数签名
def foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]
函数说明
当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为foldByKey
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKey(0)(_+_)
测试
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark17_RDD_Operator_Transform2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("b", 3),
("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)
),2)
//rdd.aggregateByKey(0)(_+_, _+_).collect.foreach(println)
// 如果聚合计算时，分区内和分区间计算规则相同，spark提供了简化的方法
rdd.foldByKey(0)(_+_).collect.foreach(println)
sc.stop()
}
}
combineByKey
函数签名
def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C,
mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]
函数说明
最通用的对key-value 型 rdd 进行聚集操作的聚集函数（aggregation function）。类似于aggregate()，combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致。
val list: List[(String, Int)] = List(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93),
("a", 95), ("b", 98))
val input: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(list, 2)
val combineRdd: RDD[(String, (Int, Int))] = 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)
)
reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey 的区别？
- reduceByKey: 相同 key 的第一个数据不进行任何计算，分区内和分区间计算规则相同
- FoldByKey: 相同 key 的第一个数据和初始值进行分区内计算，分区内和分区间计算规则相同
- AggregateByKey：相同 key 的第一个数据和初始值进行分区内计算，分区内和分区间计算规则可以不相同
- CombineByKey:当计算时，发现数据结构不满足要求时，可以让第一个数据转换结构。分区内和分区间计算规则不相同。
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark20_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("b", 3),
("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)
),2)
/*
reduceByKey:
combineByKeyWithClassTag[V](
(v: V) => v, // 第一个值不会参与计算
func, // 分区内计算规则
func, // 分区间计算规则
)
aggregateByKey :
combineByKeyWithClassTag[U](
(v: V) => cleanedSeqOp(createZero(), v), // 初始值和第一个key的value值进行的分区内数据操作
cleanedSeqOp, // 分区内计算规则
combOp, // 分区间计算规则
)
foldByKey:
combineByKeyWithClassTag[V](
(v: V) => cleanedFunc(createZero(), v), // 初始值和第一个key的value值进行的分区内数据操作
cleanedFunc, // 分区内计算规则
cleanedFunc, // 分区间计算规则
)
combineByKey :
combineByKeyWithClassTag(
createCombiner, // 相同key的第一条数据进行的处理函数
mergeValue, // 表示分区内数据的处理函数
mergeCombiners, // 表示分区间数据的处理函数
)
*/
rdd.reduceByKey(_+_) // wordcount
rdd.aggregateByKey(0)(_+_, _+_) // wordcount
rdd.foldByKey(0)(_+_) // wordcount
rdd.combineByKey(v=>v,(x:Int,y)=>x+y,(x:Int,y:Int)=>x+y) // wordcount
sc.stop()
}
}
sorByKey
函数签名
def sortByKey(ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = self.partitions.length): RDD[(K, V)]
函数说明
在一个(K,V)的 RDD 上调用，K 必须实现 Ordered 接口(特质)，返回一个按照 key 进行排序的
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3))) val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKey(0)(_+_)
join
相当于sql表的内连接
函数签名
def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))]
函数说明
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD 上调用，返回一个相同 key 对应的所有元素连接在一起的(K,(V,W))的RDD
val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(Array((1, "a"), (2, "b"), (3, "c")))
val rdd1: RDD[(Int, Int)] = sc.makeRDD(Array((1, 4), (2, 5), (3, 6))) rdd.join(rdd1).collect().foreach(println)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark21_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd1 = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("c", 3)
))
val rdd2 = sc.makeRDD(List(
("a", 5), ("c", 6),("a", 4)
))
// join : 两个不同数据源的数据，相同的key的value会连接在一起，形成元组
// 如果两个数据源中key没有匹配上，那么数据不会出现在结果中
// 如果两个数据源中key有多个相同的，会依次匹配，可能会出现笛卡尔乘积，数据量会几何性增长，会导致性能降低。
val joinRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = rdd1.join(rdd2)
joinRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
如果两个数据源中key没有匹配上，那么数据不会出现在结果中
val rdd1 = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)
))
val rdd2 = sc.makeRDD(List(
("a", 5), ("c", 6),("d", 4)
))
// join :
// 如果两个数据源中key没有匹配上，那么数据不会出现在结果中
val joinRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = rdd1.join(rdd2)
结果
(a,(1,5))
(c,(3,6))
如果两个数据源中key有多个相同的，会依次匹配，可能会出现笛卡尔乘积，数据量会几何性增长，会导致性能降低。
val rdd1 = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("a", 2), ("c", 3)
))
val rdd2 = sc.makeRDD(List(
("a", 5), ("c", 6),("a", 4)
))
// 如果两个数据源中key有多个相同的，会依次匹配，可能会出现笛卡尔乘积，数据量会几何性增长，会导致性能降低。
val joinRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = rdd1.join(rdd2)
结果
(a,(1,5))
(a,(1,4))
(a,(2,5))
(a,(2,4))
(c,(3,6))
leftOuterJoin
相当于sql表的外连接，即以一条数据流为主
函数签名
def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, Option[W]))]
函数说明
类似于 SQL 语句的左外连接
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val rdd: RDD[(String, (Int, Option[Int]))] = dataRDD1.leftOuterJoin(dataRDD2)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark22_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd1 = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("b", 2)//, ("c", 3)
))
val rdd2 = sc.makeRDD(List(
("a", 4), ("b", 5),("c", 6)
))
val leftJoinRDD = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
//val rightJoinRDD = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)
leftJoinRDD.collect().foreach(println)
//rightJoinRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
运行结果
(a,(1,Some(4)))
(b,(2,Some(5)))
(c,(3,None))
右外连接
val rdd1 = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("b", 2)//, ("c", 3)
))
val rdd2 = sc.makeRDD(List(
("a", 4), ("b", 5),("c", 6)
))
// val leftJoinRDD = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
val rightJoinRDD = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)
rightJoinRDD.collect().foreach(println)
结果
(a,(Some(1),4))
(b,(Some(2),5))
(c,(None,6))
cogroup
函数签名
def cogroup[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))]
函数说明
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD 上调用，返回一个(K,(Iterable
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("a",2),("c",3)))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("c",2),("c",3)))
val value: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] =
dataRDD1.cogroup(dataRDD2)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark23_RDD_Operator_Transform {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 算子 - (Key - Value类型)
val rdd1 = sc.makeRDD(List(
("a", 1), ("b", 2)//, ("c", 3)
))
val rdd2 = sc.makeRDD(List(
("a", 4), ("b", 5),("c", 6),("c", 7)
))
// cogroup : connect + group (分组，连接)
val cgRDD: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = rdd1.cogroup(rdd2)
cgRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
即使数据没有也会对其统计，所cogroup不要求两个流中必须存在相同的key
(a,(CompactBuffer(1),CompactBuffer(4)))
(b,(CompactBuffer(2),CompactBuffer(5)))
(c,(CompactBuffer(),CompactBuffer(6, 7)))
2.4 案例实操
1)数据准备
agent.log：时间戳，省份，城市，用户，广告，中间字段使用空格分隔。
2)需求描述
统计出每一个省份每个广告被点击数量排行的 Top3
3)需求分析
4)功能实现
数据agent.log
1516609143867 6 7 64 16
1516609143869 9 4 75 18
1516609143869 1 7 87 12
1516609143869 2 8 92 9
1516609143869 6 7 84 24
1516609143869 1 8 95 5
1516609143869 8 1 90 29
1516609143869 3 3 36 16
1516609143869 3 3 54 22
1516609143869 7 6 33 5
1516609143869 8 2 91 27
1516609143869 0 5 66 5
1516609143869 1 3 33 6
1516609143869 6 2 97 21
1516609143869 5 2 95 24
1516609143869 8 9 73 11
1516609143869 4 8 62 15
1516609143869 5 5 40 23
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark24_RDD_Req {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// TODO 案例实操
// 1. 获取原始数据：时间戳，省份，城市，用户，广告
val dataRDD = sc.textFile("datas/agent.log")
// 2. 将原始数据进行结构的转换。方便统计
// 时间戳，省份，城市，用户，广告
// =>
// ( ( 省份，广告 ), 1 )
val mapRDD = dataRDD.map(
line => {
val datas = line.split(" ")
(( datas(1), datas(4) ), 1)
}
)
// 3. 将转换结构后的数据，进行分组聚合
// ( ( 省份，广告 ), 1 ) => ( ( 省份，广告 ), sum )
val reduceRDD: RDD[((String, String), Int)] = mapRDD.reduceByKey(_+_)
// 4. 将聚合的结果进行结构的转换
// ( ( 省份，广告 ), sum ) => ( 省份, ( 广告, sum ) )
val newMapRDD = reduceRDD.map{
case ( (prv, ad), sum ) => {
(prv, (ad, sum))
}
}
// 5. 将转换结构后的数据根据省份进行分组
// ( 省份, 【( 广告A, sumA )，( 广告B, sumB )】 )
val groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = newMapRDD.groupByKey()
// 6. 将分组后的数据组内排序（降序），取前3名
val resultRDD = groupRDD.mapValues(
iter => {
iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(3)
}
)
// 7. 采集数据打印在控制台
resultRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
第三章 RDD 行动算子
所谓的行动算子，其实就是触发作业(Job)执行的方法
底层代码调用的是环境对象的runJob方法
底层代码中会创建ActiveJob，并提交执行。
reduce
函数签名
def reduce(f: (T, T) => T): T
函数说明
聚集 RDD 中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 聚合数据
val reduceResult: Int = rdd.reduce(_+_)
collect
函数签名
def collect(): Array[T]
函数说明
在驱动程序中，以数组 Array 的形式返回数据集的所有元素
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 收集数据到 Driver
rdd.collect().foreach(println)
count
函数签名
def count(): Long
函数说明
返回 RDD 中元素的个数
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 返回 RDD 中元素的个数
val countResult: Long = rdd.count()
first
函数签名
def first(): T
函数说明
返回 RDD 中的第一个元素
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 返回 RDD 中元素的个数
val firstResult: Int = rdd.first()
println(firstResult)
take
函数签名
def take(num: Int): Array[T]
函数说明
返回一个由 RDD 的前 n 个元素组成的数组
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 返回 RDD 中元素的个数
val takeResult: Array[Int] = rdd.take(2)
println(takeResult.mkString(","))
takeOrdered
函数签名
def takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T]
函数说明
返回该 RDD 排序后的前 n 个元素组成的数组
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,2,4))
// 返回 RDD 中元素的个数
val result: Array[Int] = rdd.takeOrdered(2)
aggregate
函数签名
def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U
函数说明
分区的数据通过初始值和分区内的数据进行聚合，然后再和初始值进行分区间的数据聚合
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 8)
// 将该 RDD 所有元素相加得到结果
//val result: Int = rdd.aggregate(0)(_ + _, _ + _)
val result: Int = rdd.aggregate(10)(_ + _, _ + _)
fold
函数签名
def fold(zeroValue: T)(op: (T, T) => T): T
函数说明
折叠操作，aggregate 的简化版操作
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
val foldResult: Int = rdd.fold(0)(_+_)
countByKey
函数签名
def countByKey(): Map[K, Long]
函数说明
统计每种 key 的个数
val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (3, "c")))
// 统计每种 key 的个数
val result: collection.Map[Int, Long] = rdd.countByKey()
save 相关算子
函数签名
def saveAsTextFile(path: String): Unit
def saveAsObjectFile(path: String): Unit
def saveAsSequenceFile(
path: String,
codec: Option[Class[_ <: CompressionCodec]] = None): Unit
函数说明
将数据保存到不同格式的文件中
// 保存成 Text 文件
rdd.saveAsTextFile("output")
// 序列化成对象保存到文件
rdd.saveAsObjectFile("output1")
// 保存成 Sequencefile 文件
rdd.map((_,1)).saveAsSequenceFile("output2")
foreach
函数签名
def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.foreach(cleanF))
}
函数说明
分布式遍历 RDD 中的每一个元素，调用指定函数
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 收集后打印
rdd.map(num=>num).collect().foreach(println)
println("****************")
// 分布式打印
rdd.foreach(println)
第四章 RDD 序列化
4.1 闭包检查
从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor端执行。那么在 scala 的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给 Executor端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。Scala2.12 版本后闭包编译方式发生了改变
4.2 序列化方法和属性
从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor端执行，看如下代码：
object serializable02_function {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建 SparkConf 并设置 App 名称
val conf: SparkConf = new
SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]")
//2.创建 SparkContext，该对象是提交 Spark App 的入口
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
//3.创建一个 RDD
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello spark",
"hive", "atguigu"))
//3.1 创建一个 Search 对象
val search = new Search("hello")
//3.2 函数传递，打印：ERROR Task not serializable
search.getMatch1(rdd).collect().foreach(println)
//3.3 属性传递，打印：ERROR Task not serializable
search.getMatch2(rdd).collect().foreach(println)
//4.关闭连接
sc.stop()
}
}
class Search(query:String) extends Serializable {
def isMatch(s: String): Boolean = {
s.contains(query)
}
// 函数序列化案例
def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
//rdd.filter(this.isMatch)
rdd.filter(isMatch)
}
// 属性序列化案例
def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
//rdd.filter(x => x.contains(this.query))
rdd.filter(x => x.contains(query))
//val q = query
//rdd.filter(x => x.contains(q))
}
}
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_RDD_Serial {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello spark", "hive", "atguigu"))
val search = new Search("h")
//search.getMatch1(rdd).collect().foreach(println)
search.getMatch2(rdd).collect().foreach(println)
sc.stop()
}
// 查询对象
// 类的构造参数其实是类的属性, 构造参数需要进行闭包检测，其实就等同于类进行闭包检测
class Search(query:String){
def isMatch(s: String): Boolean = {
s.contains(this.query)
}
// 函数序列化案例
def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
rdd.filter(isMatch)
}
// 属性序列化案例
def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
val s = query
rdd.filter(x => x.contains(s))
}
}
}
4.3 Kryo 序列化框架
参考地址: https://github.com/EsotericSoftware/kryo
Java 的序列化能够序列化任何的类。但是比较重（字节多），序列化后，对象的提交也比较大。Spark 出于性能的考虑，Spark2.0 开始支持另外一种 Kryo 序列化机制。Kryo 速度是 Serializable 的 10 倍。当 RDD 在 Shuffle 数据的时候，简单数据类型、数组和字符串类型已经在 Spark 内部使用 Kryo 来序列化。
注意：即使使用 Kryo 序列化，也要继承 Serializable 接口。
object serializable_Kryo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf()
.setAppName("SerDemo")
.setMaster("local[*]")
// 替换默认的序列化机制
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
// 注册需要使用 kryo 序列化的自定义类
.registerKryoClasses(Array(classOf[Searcher]))
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello atguigu", "atguigu", "hahah"), 2)
val searcher = new Searcher("hello")
val result: RDD[String] = searcher.getMatchedRDD1(rdd)
result.collect.foreach(println)
}
}
case class Searcher(val query: String) {
def isMatch(s: String) = {
s.contains(query)
}
def getMatchedRDD1(rdd: RDD[String]) = {
rdd.filter(isMatch)
}
}
D 依赖关系
5.1 RDD 血缘关系
RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列 Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD 的 Lineage 会记录 RDD 的元数据信息和转换行为，当该 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
object Spark01_RDD_Dep {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val lines: RDD[String] = sc.textFile("datas/word.txt")
println(lines.toDebugString)
println("*************************")
val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
println(words.toDebugString)
println("*************************")
val wordToOne = words.map(word=>(word,1))
println(wordToOne.toDebugString)
println("*************************")
val wordToSum: RDD[(String, Int)] = wordToOne.reduceByKey(_+_)
println(wordToSum.toDebugString)
println("*************************")
val array: Array[(String, Int)] = wordToSum.collect()
array.foreach(println)
sc.stop()
}
}
这里所谓的依赖关系，其实就是两个相邻 RDD 之间的关系
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
println(fileRDD.dependencies)
println("----------------------")
val wordRDD: RDD[String] = fileRDD.flatMap(_.split(" "))
println(wordRDD.dependencies)
println("----------------------")
val mapRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1))
println(mapRDD.dependencies)
println("----------------------")
val resultRDD: RDD[(String, Int)] = mapRDD.reduceByKey(_+_)
println(resultRDD.dependencies)
resultRDD.collect()
5.2 RDD 窄依赖（一对一）
窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。
class OneToOneDependency[T](rdd: RDD[T]) extends NarrowDependency[T](rdd)
5.3 RDD 宽依赖（一对多）
宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。
窄依赖和宽依赖的区别
class ShuffleDependency[K: ClassTag, V: ClassTag, C: ClassTag](
@transient private val _rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]],
val partitioner: Partitioner,
val serializer: Serializer = SparkEnv.get.serializer,
val keyOrdering: Option[Ordering[K]] = None,
val aggregator: Option[Aggregator[K, V, C]] = None,
val mapSideCombine: Boolean = false)
extends Dependency[Product2[K, V]]
5.4 RDD 阶段划分
依赖关系oneToOne不需要划分阶段
依赖关系一对多（shuffle）需要划分阶段
DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。例如，DAG 记录了 RDD 的转换过程和任务的阶段。
RDD 阶段划分源码
try {
// New stage creation may throw an exception if, for example, jobs are run on
a
// HadoopRDD whose underlying HDFS files have been deleted.
finalStage = createResultStage(finalRDD, func, partitions, jobId, callSite)
} catch {
case e: Exception =>
logWarning("Creating new stage failed due to exception - job: " + jobId, e)
listener.jobFailed(e)
return
}
……
private def createResultStage(
rdd: RDD[_],
func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,
partitions: Array[Int],
jobId: Int,
callSite: CallSite): ResultStage = {
val parents = getOrCreateParentStages(rdd, jobId)
val id = nextStageId.getAndIncrement()
val stage = new ResultStage(id, rdd, func, partitions, parents, jobId, callSite)
stageIdToStage(id) = stage
updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
stage
}
……
private def getOrCreateParentStages(rdd: RDD[_], firstJobId: Int): List[Stage]
= {
getShuffleDependencies(rdd).map { shuffleDep =>
getOrCreateShuffleMapStage(shuffleDep, firstJobId)
}.toList
}
……
private[scheduler] def getShuffleDependencies(
rdd: RDD[_]): HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]] = {
val parents = new HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]]
val visited = new HashSet[RDD[_]]
val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
waitingForVisit.push(rdd)
while (waitingForVisit.nonEmpty) {
val toVisit = waitingForVisit.pop()
if (!visited(toVisit)) {
visited += toVisit
toVisit.dependencies.foreach {
case shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
parents += shuffleDep
case dependency =>
waitingForVisit.push(dependency.rdd)
}
} }
parents
}
5.5 RDD 任务划分
RDD 任务切分中间分为：Application、Job、Stage 和 Task
- Application：初始化一个 SparkContext 即生成一个 Application；
- Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job；
- Stage：Stage 等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加 1；
- Task：一个 Stage 阶段中，最后一个 RDD 的分区个数就是 Task 的个数。
注意：Application->Job->Stage->Task 每一层都是 1 对 n 的关系。
第六章 RDD 持久化
6.1 Cache 缓存
RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系
println(wordToOneRdd.toDebugString)
// 数据缓存。
wordToOneRdd.cache()
// 可以更改存储级别
//mapRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)
cache(内存中) :
- 将数据临时存储在内存中进行数据重用
- 会在血缘关系中添加新的依赖。一旦出现问题，可以重头读取数据
persist(临时存储在磁盘) :
将数据临时存储在磁盘文件中进行数据重用
涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全
- 如果作业执行完毕，临时保存的数据文件就会丢失
- 会在血缘关系中添加新的依赖。一旦出现问题，可以重头读取数据
存储级别
object StorageLevel {
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)
持久化原则：
缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD 的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于 RDD 的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于 RDD 的各个 Partition 是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部 Partition。
Spark 会自动对一些 Shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样做的目的是为了当一个节点 Shuffle 失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时候，如果想重用数据，仍然建议调用 persist 或 cache。
6.2 CheckPoint 检查点
所谓的检查点其实就是通过将 RDD 中间结果写入磁盘
由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。
对 RDD 进行 checkpoint 操作并不会马上被执行，必须执行 Action 操作才能触发。
// 设置检查点路径
sc.setCheckpointDir("./checkpoint1")
// 创建一个 RDD，读取指定位置文件:hello atguigu atguigu
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
// 业务逻辑
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))
val wordToOneRdd: RDD[(String, Long)] = wordRdd.map {
word => {
(word, System.currentTimeMillis())
} }
// 增加缓存,避免再重新跑一个 job 做 checkpoint
wordToOneRdd.cache()
// 数据检查点：针对 wordToOneRdd 做检查点计算
wordToOneRdd.checkpoint()
// 触发执行逻辑
wordToOneRdd.collect().foreach(println)
测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark06_RDD_Persist {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// cache : 将数据临时存储在内存中进行数据重用
// 会在血缘关系中添加新的依赖。一旦，出现问题，可以重头读取数据
// persist : 将数据临时存储在磁盘文件中进行数据重用
// 涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全
// 如果作业执行完毕，临时保存的数据文件就会丢失
// checkpoint : 将数据长久地保存在磁盘文件中进行数据重用
// 涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全
// 为了保证数据安全，所以一般情况下，会独立执行作业
// 为了能够提高效率，一般情况下，是需要和cache联合使用
// 执行过程中，会切断血缘关系。重新建立新的血缘关系
// checkpoint等同于改变数据源
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Persist")
val sc = new SparkContext(sparConf)
sc.setCheckpointDir("cp")
val list = List("Hello Scala", "Hello Spark")
val rdd = sc.makeRDD(list)
val flatRDD = rdd.flatMap(_.split(" "))
val mapRDD = flatRDD.map(word=>{
(word,1)
})
//mapRDD.cache()
mapRDD.checkpoint()
println(mapRDD.toDebugString)
val reduceRDD: RDD[(String, Int)] = mapRDD.reduceByKey(_+_)
reduceRDD.collect().foreach(println)
println("**************************************")
println(mapRDD.toDebugString)
sc.stop()
}
}
6.3 缓存和检查点区别
1）Cache 缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。Checkpoint 检查点切断血缘依赖。
2）Cache 缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。Checkpoint 的数据通常存储在 HDFS 等容错、高可用的文件系统，可靠性高。
3）建议对 checkpoint()的 RDD 使用 Cache 缓存，这样 checkpoint 的 job 只需从 Cache 缓存中读取数据即可，否则需要再从头计算一次 RDD。
第七章 RDD 分区器
Spark 目前支持 Hash 分区和 Range 分区，和用户自定义分区。Hash 分区为当前的默认分区。分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 后进入哪个分区，进而决定了 Reduce 的个数。
- 只有 Key-Value 类型的 RDD 才有分区器，非 Key-Value 类型的 RDD 分区的值是 None
- 每个 RDD 的分区 ID 范围：0 ~ (numPartitions - 1)，决定这个值是属于那个分区的。
7.1 Hash分区和Range分区
HashPartitioner：对于给定的 key，计算其 hashCode,并除以分区个数取余
class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {
require(partitions >= 0, s"Number of partitions ($partitions) cannot be negative.")
def numPartitions: Int = partitions
def getPartition(key: Any): Int = key match {
case null => 0
case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
}
override def equals(other: Any): Boolean = other match {
case h: HashPartitioner =>
h.numPartitions == numPartitions
case _ =>
false
}
override def hashCode: Int = numPartitions
}
RangePartitioner：将一定范围内的数据映射到一个分区中，尽量保证每个分区数据均匀，而且分区间有序
class RangePartitioner[K : Ordering : ClassTag, V](partitions: Int, rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]], private var ascending: Boolean = true) extends Partitioner {
// We allow partitions = 0, which happens when sorting an empty RDD under the default settings.
require(partitions >= 0, s"Number of partitions cannot be negative but found $partitions.")
private var ordering = implicitly[Ordering[K]]
// An array of upper bounds for the first (partitions - 1) partitions
private var rangeBounds: Array[K] = {
...
}
def numPartitions: Int = rangeBounds.length + 1
private var binarySearch: ((Array[K], K) => Int) = CollectionsUtils.makeBinarySearch[K]
def getPartition(key: Any): Int = {
val k = key.asInstanceOf[K]
var partition = 0
if (rangeBounds.length <= 128) {
// If we have less than 128 partitions naive search
while (partition < rangeBounds.length && ordering.gt(k,
rangeBounds(partition))) {
partition += 1
}
} else {
// Determine which binary search method to use only once.
partition = binarySearch(rangeBounds, k)
// binarySearch either returns the match location or -[insertion point]-1
if (partition < 0) {
partition = -partition-1
}
if (partition > rangeBounds.length) {
partition = rangeBounds.length
}
}
if (ascending) {
partition
} else {
rangeBounds.length - partition
}
}
override def equals(other: Any): Boolean = other match {
...
}
override def hashCode(): Int = {
...
}
@throws(classOf[IOException])
private def writeObject(out: ObjectOutputStream): Unit =
Utils.tryOrIOException {
...
}
@throws(classOf[IOException])
private def readObject(in: ObjectInputStream): Unit = Utils.tryOrIOException
{
...
}
}
7.2 分区测试
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark._
object SparkPartitioner {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1:初始化SparkContext
val conf=new SparkConf().setAppName("partitioner").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val list = List("1","2","3","4","5","6");
//2:初始数据到RDD，执行map计算,构造(key,value)数据1->(1,value_1)
val rdd = sc.parallelize(list).map(x=>(x,"value_"+x))
rdd.foreachPartition(t => {
val id = TaskContext.get.partitionId
println("base partitionNum:" + id)
t.foreach( data => {
println(data)
})
})
//3:并对数据进行HashPartitioner分区
rdd.partitionBy(new HashPartitioner(3)).foreachPartition(t => {
val id = TaskContext.get.partitionId
println("HashPartitioner partitionNum:" + id)
t.foreach( data => {
println(data)
})
})
//4:并对数据进行RangePartitioner分区
rdd.partitionBy(new RangePartitioner(3,rdd,true,3)).foreachPartition(t => {
val id = TaskContext.get.partitionId
println("RangePartitioner partitionNum:" + id)
t.foreach( data => {
println(data)
})
})
//4：停止SparkContext
sc.stop()
}
}
7.3 自定义分区
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext, TaskContext}
class SelfPartitioner(numParts:Int) extends Partitioner {
//覆盖分区数
override def numPartitions: Int = numParts
//覆盖分区号获取函数
override def getPartition(key: Any): Int = {
//以"-"分割数据，将前缀相同的数据放在一个分区
val prex = key.toString.split("-").apply(0)
val code = (prex.hashCode % numPartitions)
if (code < 0) {
code + numPartitions
} else {
code
}
}
}
object SparkSelfPartitioner {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1:初始化SparkContext
val conf=new SparkConf().setAppName("partitioner").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
var list = List("beijing-1","beijing-2","beijing-3","shanghai-1","shanghai-2","tianjing-1","tianjing-2");
//2:初始数据到RDD
val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(list)
rdd.cache()
rdd.persist()
//3:执行map计算，使用自定义分区，将key中前缀相同的数据分配在同一个分区中计算
// beijing-1 ->(beijing-1,1)
//rdd.map((_,1)).partitionBy(new SelfPartitioner(3)).foreachPartition(t => {
rdd.map((_,1)).partitionBy(new SelfPartitioner(3)).foreachPartition(t => {
val id = TaskContext.get.partitionId
println("partitionNum:" + id)
t.foreach( data => {
println(data)
})
})
//4：停止SparkContext
sc.stop()
}
}
第八章 RDD 文件读取与保存
Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。
- 文件格式分为：text 文件、csv 文件、sequence 文件以及 Object 文件；
- 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE 以及数据库。
8.1 text 文件
// 读取输入文件 可以设置分区数
val inputRDD: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt",2)
// 保存数据
inputRDD.saveAsTextFile("output")
8.2 sequence 文件
SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的 key-value 对而设计的一种平面文件(Flat File)。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFilekeyClass, valueClass。
// 保存数据为 SequenceFile
dataRDD.saveAsSequenceFile("output")
// 读取 SequenceFile 文件
sc.sequenceFile[Int,Int]("output").collect().foreach(println)
8.3 object 对象文件
对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用 Java 的序列化机制。可以通过 objectFileT: ClassTag函数接收一个路径，读取对象文件，返回对应的 RDD，也可以通过调用saveAsObjectFile()实现对对象文件的输出。因为是序列化所以要指定类型。
// 保存数据
dataRDD.saveAsObjectFile("output")
// 读取数据
sc.objectFile[Int]("output").collect().foreach(println)
读取
package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.io
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_RDD_IO_Load {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd = sc.textFile("output1")
println(rdd.collect().mkString(","))
val rdd1 = sc.objectFile[(String, Int)]("output2")
println(rdd1.collect().mkString(","))
val rdd2 = sc.sequenceFile[String, Int]("output3")
println(rdd2.collect().mkString(","))
sc.stop()
}
}
保存
package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.io
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_RDD_IO_Save {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd = sc.makeRDD(
List(
("a", 1),
("b", 2),
("c", 3)
)
)
rdd.saveAsTextFile("output1")
rdd.saveAsObjectFile("output2")
rdd.saveAsSequenceFile("output3")
sc.stop()
}
}
第九章 累加器
分布式共享只写变量
9.1 实现原理
累加器用来把 Executor 端变量信息聚合到 Driver 端。在 Driver 程序中定义的变量，在Executor 端的每个 Task 都会得到这个变量的一份新的副本，每个 task 更新这些副本的值后，
传回 Driver 端进行 merge。
9.2 基础编程
系统累加器
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark01_Acc {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Acc")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// reduce : 分区内计算，分区间计算
//val i: Int = rdd.reduce(_+_)
//println(i)
var sum = 0
rdd.foreach(
num => {
sum += num
}
)
println("sum = " + sum)
sc.stop()
}
}
Spark提供的累加器
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5))
// 声明累加器
var sum = sc.longAccumulator("sum");
rdd.foreach(
num => {
// 使用累加器
sum.add(num)
} )
// 获取累加器的值
println("sum = " + sum.value)
测试
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark02_Acc {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Acc")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 获取系统累加器
// Spark默认就提供了简单数据聚合的累加器
val sumAcc = sc.longAccumulator("sum")
//sc.doubleAccumulator
//sc.collectionAccumulator
rdd.foreach(
num => {
// 使用累加器
sumAcc.add(num)
}
)
// 获取累加器的值
println(sumAcc.value)
sc.stop()
}
}
使用累加器注意
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark03_Acc {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Acc")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 获取系统累加器
// Spark默认就提供了简单数据聚合的累加器
val sumAcc = sc.longAccumulator("sum")
//sc.doubleAccumulator
//sc.collectionAccumulator
val mapRDD = rdd.map(
num => {
// 使用累加器
sumAcc.add(num)
num
}
)
// 获取累加器的值
// 少加：转换算子中调用累加器，如果没有行动算子的话，那么不会执行
// 多加：累加器全局共享，调用几次行动算子，转换算子中的累加器就会执行几次
// 一般情况下，累加器会放置在行动算子进行操作
mapRDD.collect()
mapRDD.collect()
println(sumAcc.value)
sc.stop()
}
}
自定义累加器
可以使用累加器避免计算中的Shuffle操作
简单的数据累加都可以用累加器，例如word count
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.mutable
object Spark04_Acc_WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Acc")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd = sc.makeRDD(List("hello", "spark", "hello"))
// 累加器 : WordCount
// 创建累加器对象
val wcAcc = new MyAccumulator()
// 向Spark进行注册
sc.register(wcAcc, "wordCountAcc")
rdd.foreach(
word => {
// 数据的累加（使用累加器）
wcAcc.add(word)
}
)
// 获取累加器累加的结果
println(wcAcc.value)
sc.stop()
}
/*
自定义数据累加器：WordCount
1. 继承AccumulatorV2, 定义泛型
IN : 累加器输入的数据类型 String
OUT : 累加器返回的数据类型 mutable.Map[String, Long]
2. 重写方法（6）
*/
class MyAccumulator extends AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Long]] {
private var wcMap = mutable.Map[String, Long]()
// 判断是否初始状态
override def isZero: Boolean = {
wcMap.isEmpty
}
override def copy(): AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Long]] = {
new MyAccumulator()
}
override def reset(): Unit = {
wcMap.clear()
}
// 获取累加器需要计算的值
override def add(word: String): Unit = {
val newCnt = wcMap.getOrElse(word, 0L) + 1
wcMap.update(word, newCnt)
}
// Driver合并多个累加器
override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Long]]): Unit = {
val map1 = this.wcMap
val map2 = other.value
map2.foreach{
case ( word, count ) => {
val newCount = map1.getOrElse(word, 0L) + count
map1.update(word, newCount)
}
}
}
// 累加器结果
override def value: mutable.Map[String, Long] = {
wcMap
}
}
}
第十章 广播变量
分布式共享只读变量
10.1 实现原理
广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个 Spark 操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，广播变量用起来都很顺手。在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark 会为每个任务分别发送。
10.2 基础编程
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.mutable
object Spark06_Bc {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Acc")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd1 = sc.makeRDD(List(
("a", 1),("b", 2),("c", 3)
))
val map = mutable.Map(("a", 4),("b", 5),("c", 6))
// 封装广播变量
val bc: Broadcast[mutable.Map[String, Int]] = sc.broadcast(map)
rdd1.map {
case (w, c) => {
// 方法广播变量
val l: Int = bc.value.getOrElse(w, 0)
(w, (c, l))
}
}.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
运行结果：
(a,(1,4))
(b,(2,5))
(c,(3,6))