Spark常用算子

一、RDD概念

Spark 主要以一个 弹性分布式数据集_（RDD）的概念为中心，它是一个容错且可以执行并行操作的元素的集合。有两种方法可以创建 RDD：在你的 driver program（驱动程序）中 _parallelizing 一个已存在的集合，或者在外部存储系统中引用一个数据集，例如，一个共享文件系统，HDFS，HBase，或者提供 Hadoop InputFormat 的任何数据源。 

从内存创建RDD

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 从内存创建RDD
object MakeRDDFromMemory {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    // 并行度，如果不设置则默认当前运行环境的最大可用核数
    sparkConf.set("spark.default.parallelism", "2")

    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 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, 5, 6)
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(seq)
    rdd.collect().foreach(println)

    // numSlices表示分区的数量，不传默认spark.default.parallelism
    val rdd2: RDD[Int] = sc.makeRDD(seq, 3)

    // 将处理的数据保存成分区文件
    rdd2.saveAsTextFile("output")

    sc.stop()
  }
}

从文件中创建RDD

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 从文件中创建RDD（本地文件、HDFS文件）
object MakeRDDFromTextFile {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 准备环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 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
    //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://localhost:8020/test.txt")
    rdd.collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

 

二、常用算子

map算子：数据转换

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// map算子
object map {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))

    // 转换函数
    def mapFunction(num: Int): Int = {
      num * 2
    }

    // 多种方式如下
//    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(mapFunction)
//    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map((num: Int) => {
//      num * 2
//    })
//    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map((num: Int) => num * 2)
//    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map((num) => num * 2)
//    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(num => num * 2)
    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(_ * 2)

    mapRDD.collect().foreach(println)

    sc.stop()

  }
}

 

mapPartitions算子：数据转换（分区批处理）

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * mapPartitions VS map
 *
 * 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。
 */
object mapPartitions {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    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。
    // 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("批处理当前分区数据")
      iter.map(_ * 2)
    })
    mpRDD.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

 

mapPartitionsWithIndex算子：分区索引 + 数据迭代器

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 分区索引
object mapPartitionsWithIndex {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)

    val mpiRDD = rdd.mapPartitionsWithIndex(
      //（分区索引， 数据迭代器）
      (index, iter) => {
        println("index:" + index, "iter[" + iter.mkString(",") + "]")
      }
    )
    mpiRDD.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

 

flatMap算子：数据扁平化

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 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
object flatMap {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd: RDD[List[Int]] = sc.makeRDD(List(
      List(1, 2), List(3, 4)
    ))

    // 多个list合并成一个list
    val flatRDD: RDD[Int] = rdd.flatMap(list => list)
    flatRDD.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

 

glom算子：分区内数据合并

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 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
object glom {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)

    // 把每一个分区内数据合并成Array
    val glomRDD: RDD[Array[Int]] = rdd.glom()

    glomRDD.collect().foreach(array => {
      println(array.mkString(","))
    })

    sc.stop()
  }
}

 

groupBy算子：数据分组

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 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，分组和分区没有必然的关系
object groupBy {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    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
    // val groupRDD: RDD[(Int, Iterable[Int])] = rdd.groupBy(num => num % 2)
    val groupRDD: RDD[(Int, Iterable[Int])] = rdd.groupBy(_ % 2)

    groupRDD.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }

}

filter算子：数据过滤

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 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。
object filter {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    
    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val filterRDD: RDD[Int] = rdd.filter(num => num % 2 != 0)

    filterRDD.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

sample算子：数据采样随机抽取

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 根据指定的规则从数据集中抽取数据
object sample {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val dataRDD = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 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，范围只能在[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，可以大于1 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
    // 例如数据集内有10个，fraction为1的话抽取10个， 0.5的话抽取5个，2的话抽取20个
    val dataRDD2 = dataRDD.sample(true, 2)

    println(dataRDD1.collect().mkString(","))
    println(dataRDD2.collect().mkString(","))
    sc.stop()
  }
}

distinct算子：数据去重

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object distinct {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4))

    val rdd1: RDD[Int] = rdd.distinct()
    val rdd2: RDD[Int] = rdd.distinct(2)
    // 底层相当于这样写
    val rdd3 = rdd.map(x => (x, null)).reduceByKey((x, _) => x).map(_._1)

    println(rdd.collect().mkString(","))
    println(rdd1.collect().mkString(","))
    println(rdd2.collect().mkString(","))
    println(rdd3.collect().mkString(","))
    sc.stop()
  }
}

coalesce算子：数据（shuffle可选）重新分区

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 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
 */
object coalesce {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 默认3个分区
    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，默认shuffer=false
    // 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
    // 缩减成2个分区并shuffer
    val newRDD: RDD[Int] = rdd.coalesce(2, true)

    newRDD.saveAsTextFile("output")
    sc.stop()
  }
}

repartition算子：数据shuffle重新分区

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 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。
 * 直接用repartition就行，coalesce就别用了
 */
object repartition {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 3)

    // 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

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

    // 缩减分区
    val newRDD1: RDD[Int] = rdd.repartition(2)
    // 扩大分区
    val newRDD2: RDD[Int] = rdd.repartition(4)

    rdd.saveAsTextFile("output0")
    newRDD1.saveAsTextFile("output1")
    newRDD2.saveAsTextFile("output2")

    sc.stop()
  }
}

sortBy算子：数据排序

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 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。
 */
object sortBy {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 例子1
    val rdd = sc.makeRDD(List(6, 2, 4, 5, 3, 1), 2)
    val newRDD: RDD[Int] = rdd.sortBy(n => n)
    println(newRDD.collect().mkString(","))
    newRDD.saveAsTextFile("output")


    // 例子2
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(("1", 1), ("3", 2), ("2", 3)), 2)
    // sortBy方法可以根据指定的规则对数据源中的数据进行排序，默认为升序，第二个参数可以改变排序的方式
    // sortBy默认情况下，不会改变分区。但是中间存在shuffle操作
    val newRDD1 = rdd2.sortBy(t => t._1.toInt, false) // 降序
    val newRDD2 = rdd2.sortBy(t => t._1.toInt, true) // 升序
    newRDD1.collect().foreach(println)
    newRDD2.collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

intersection union subtract zip：两个数据源 交 并 差 拉链

/**
 * 两个数据源 交 并 差 拉链
 */
object intersection_union_subtract_zip {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 交集，并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))

    // 交集 : 【3，4】
    val rdd3: RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)
    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)
    println(rdd6.collect().mkString(","))

    // 拉链操作两个数据源的类型可以不一致，但要求分区中数据数量保持一致
    val rdd7 = sc.makeRDD(List("a", "b", "c", "d"))
    val rdd8 = rdd1.zip(rdd7)
    println(rdd8.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }
}

partitionBy算子：数据按照指定规则重新进行分区

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}

/**
 * partitionBy：数据按照指定规则重新进行分区。Spark 默认的分区器是 HashPartitioner
 * repartition coalesce：将分区增加或缩小，数据是无规则的
 */
object partitionBy {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)

    // PairRDDFunctions才支持partitionBy，所以需要先转换成mapRDD
    val mapRDD: RDD[(Int, Int)] = rdd.map(num => (num, 1))

    // 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()
  }
}

reduceByKey算子：按相同key聚合

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合
 */
object reduceByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    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
    // 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算子：根据key对数据分组

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}

/**
 * 将数据源的数据根据 key 对 value 进行分组
 *
 *
 * reduceByKey 和 groupByKey的区别？
 *
 * 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。
 */
object groupByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    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 groupRDD2: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = rdd.groupBy(_._1)
    groupRDD2.collect().foreach(println)


    val groupRDD3 = rdd.groupByKey(2)
    val groupRDD4 = rdd.groupByKey(new HashPartitioner(2))

    sc.stop()
  }
}

aggregateByKey算子：将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算
 *
 */
object aggregateByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(
      ("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("a", 4)
    ), 2)

    // 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

    //  取出每个分区内相同key的最大值 然后分区间相加
    rdd.aggregateByKey(0)((x, y) => math.max(x, y), (x, y) => x + y)
      .collect.foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

foldByKey算子：和aggregateByKey类似

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 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
 */
object foldByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    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，用下面的替换上面的
    rdd.foldByKey(0)(_ + _).collect.foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

combineByKey算子：和aggregateByKey类似

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 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。
 */
object combineByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd = sc.makeRDD(List(
      ("a", 1), ("a", 2), ("b", 3),
      ("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)
    ), 2)

    // combineByKey : 方法需要三个参数
    // 第一个参数表示：将相同key的第一个数据进行结构的转换，实现操作
    // 第二个参数表示：分区内的计算规则
    // 第三个参数表示：分区间的计算规则
    val newRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = rdd.combineByKey(
      v => (v, 1),
      (t: (Int, Int), v) => {
        (t._1 + v, t._2 + 1)
      },
      (t1: (Int, Int), t2: (Int, Int)) => {
        (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()
  }
}

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

join算子：相同key连接

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 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
 */
object join {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd1 = sc.makeRDD(List(
      ("a", 1), ("a", 2), ("c", 3), ("b", 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()
  }
}

leftOuterJoin rightOuterJoin：左外连接 右外连接

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 左外连接 右外连接
 */
object leftOuterJoin_rightOuterJoin {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    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()
  }
}

cogroup算子：分组 连接

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * 分组 连接
 */
object cogroup {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    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()
  }
}

参考资料：Spark中文文档     尚硅谷Spark教程