- map()
- filter()
- flatMap()
- groupByKey()
- reduceByKey()
- sortByKey()
- join()
- cogroup()
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import scala.Tuple2;
/**
* transformation操作实战
* @author Administrator
*
*/
@SuppressWarnings(value = {"unused", "unchecked"})
public class TransformationOperation {
public static void main(String[] args) {
// map();
// filter();
// flatMap();
// groupByKey();
// reduceByKey();
// sortByKey();
// join();
cogroup();
}
/**
* map算子案例：将集合中每一个元素都乘以2
*/
private static void map() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("map")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 构造集合
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
// 并行化集合，创建初始RDD
JavaRDD numberRDD = sc.parallelize(numbers);
// 使用map算子，将集合中的每个元素都乘以2
// map算子，是对任何类型的RDD，都可以调用的
// 在java中，map算子接收的参数是Function对象
// 创建的Function对象，一定会让你设置第二个泛型参数，这个泛型类型，就是返回的新元素的类型
// 同时call()方法的返回类型，也必须与第二个泛型类型同步
// 在call()方法内部，就可以对原始RDD中的每一个元素进行各种处理和计算，并返回一个新的元素
// 所有新的元素就会组成一个新的RDD
JavaRDD multipleNumberRDD = numberRDD.map(
new Function() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
// 传入call()方法的，就是1,2,3,4,5
// 返回的就是2,4,6,8,10
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
return v1 * 2;
}
});
// 打印新的RDD
multipleNumberRDD.foreach(new VoidFunction() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Integer t) throws Exception {
System.out.println(t);
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
/**
* filter算子案例：过滤集合中的偶数
*/
private static void filter() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("filter")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 模拟集合
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 并行化集合，创建初始RDD
JavaRDD numberRDD = sc.parallelize(numbers);
// 对初始RDD执行filter算子，过滤出其中的偶数
// filter算子，传入的也是Function，其他的使用注意点，实际上和map是一样的
// 但是，唯一的不同，就是call()方法的返回类型是Boolean
// 每一个初始RDD中的元素，都会传入call()方法，此时你可以执行各种自定义的计算逻辑
// 来判断这个元素是否是你想要的
// 如果你想在新的RDD中保留这个元素，那么就返回true；否则，不想保留这个元素，返回false
JavaRDD evenNumberRDD = numberRDD.filter(
new Function() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
// 在这里，1到10，都会传入进来
// 但是根据我们的逻辑，只有2,4,6,8,10这几个偶数，会返回true
// 所以，只有偶数会保留下来，放在新的RDD中
@Override
public Boolean call(Integer v1) throws Exception {
return v1 % 2 == 0; // 注意返回的是Boolean
}
});
// 打印新的RDD
evenNumberRDD.foreach(new VoidFunction() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Integer t) throws Exception {
System.out.println(t);
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
/**
* flatMap案例：将文本行拆分为多个单词
*/
private static void flatMap() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("flatMap")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 构造集合
List lineList = Arrays.asList("hello you", "hello me", "hello world");
// 并行化集合，创建RDD
JavaRDD lines = sc.parallelize(lineList);
// 对RDD执行flatMap算子，将每一行文本，拆分为多个单词
// flatMap算子，在java中，接收的参数是FlatMapFunction
// 我们需要自己定义FlatMapFunction的第二个泛型类型，即，代表了返回的新元素的类型
// call()方法，返回的类型，不是U，而是Iterable，这里的U也与第二个泛型类型相同
// flatMap其实就是，接收原始RDD中的每个元素，并进行各种逻辑的计算和处理，返回可以返回多个元素
// 多个元素，即封装在Iterable集合中，可以使用ArrayList等集合
// 新的RDD中，即封装了所有的新元素；也就是说，新的RDD的大小一定是 >= 原始RDD的大小
JavaRDD words = lines.flatMap(new FlatMapFunction() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
// 在这里会，比如，传入第一行，hello you
// 返回的是一个Iterable(hello, you)
@Override
public Iterable call(String t) throws Exception {
return Arrays.asList(t.split(" "));
}
});
// 打印新的RDD
words.foreach(new VoidFunction() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(String t) throws Exception {
System.out.println(t);
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
/**
* groupByKey案例：按照班级对成绩进行分组
*/
private static void groupByKey() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("groupByKey")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 模拟集合
List> scoreList = Arrays.asList(
new Tuple2("class1", 80),
new Tuple2("class2", 75),
new Tuple2("class1", 90),
new Tuple2("class2", 65));
// 并行化集合，创建JavaPairRDD
JavaPairRDD scores = sc.parallelizePairs(scoreList);
// 针对scores RDD，执行groupByKey算子，对每个班级的成绩进行分组
// groupByKey算子，返回的还是JavaPairRDD
// 但是，JavaPairRDD的第一个泛型类型不变，第二个泛型类型变成Iterable这种集合类型
// 也就是说，按照了key进行分组，那么每个key可能都会有多个value，此时多个value聚合成了Iterable
// 那么接下来，我们是不是就可以通过groupedScores这种JavaPairRDD，很方便地处理某个分组内的数据
JavaPairRDD> groupedScores = scores.groupByKey();
// 打印groupedScores RDD
groupedScores.foreach(new VoidFunction>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Tuple2> t)
throws Exception {
System.out.println("class: " + t._1);
Iterator ite = t._2.iterator();
while(ite.hasNext()) {
System.out.println(ite.next());
}
System.out.println("==============================");
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
/**
* reduceByKey案例：统计每个班级的总分
*/
private static void reduceByKey() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("reduceByKey")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 模拟集合
List> scoreList = Arrays.asList(
new Tuple2("class1", 80),
new Tuple2("class2", 75),
new Tuple2("class1", 90),
new Tuple2("class2", 65));
// 并行化集合，创建JavaPairRDD
JavaPairRDD scores = sc.parallelizePairs(scoreList);
// 针对scores RDD，执行reduceByKey算子
// reduceByKey，接收的参数是Function2类型，它有三个泛型参数，实际上代表了三个值
// 第一个泛型类型和第二个泛型类型，代表了原始RDD中的元素的value的类型
// 因此对每个key进行reduce，都会依次将第一个、第二个value传入，将值再与第三个value传入
// 因此此处，会自动定义两个泛型类型，代表call()方法的两个传入参数的类型
// 第三个泛型类型，代表了每次reduce操作返回的值的类型，默认也是与原始RDD的value类型相同的
// reduceByKey算法返回的RDD，还是JavaPairRDD
JavaPairRDD totalScores = scores.reduceByKey(
new Function2() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
// 对每个key，都会将其value，依次传入call方法
// 从而聚合出每个key对应的一个value
// 然后，将每个key对应的一个value，组合成一个Tuple2，作为新RDD的元素
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
// 打印totalScores RDD
totalScores.foreach(new VoidFunction>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Tuple2 t) throws Exception {
System.out.println(t._1 + ": " + t._2);
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
/**
* sortByKey案例：按照学生分数进行排序
*/
private static void sortByKey() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("sortByKey")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 模拟集合
List> scoreList = Arrays.asList(
new Tuple2(65, "leo"),
new Tuple2(50, "tom"),
new Tuple2(100, "marry"),
new Tuple2(80, "jack"));
// 并行化集合，创建RDD
JavaPairRDD scores = sc.parallelizePairs(scoreList);
// 对scores RDD执行sortByKey算子
// sortByKey其实就是根据key进行排序，可以手动指定升序，或者降序
// 返回的，还是JavaPairRDD，其中的元素内容，都是和原始的RDD一模一样的
// 但是就是RDD中的元素的顺序，不同了
JavaPairRDD sortedScores = scores.sortByKey(false);
// 打印sortedScored RDD
sortedScores.foreach(new VoidFunction>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Tuple2 t) throws Exception {
System.out.println(t._1 + ": " + t._2);
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
/**
* join案例：打印学生成绩
*/
private static void join() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("join")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 模拟集合
List> studentList = Arrays.asList(
new Tuple2(1, "leo"),
new Tuple2(2, "jack"),
new Tuple2(3, "tom"));
List> scoreList = Arrays.asList(
new Tuple2(1, 100),
new Tuple2(2, 90),
new Tuple2(3, 60));
// 并行化两个RDD
JavaPairRDD students = sc.parallelizePairs(studentList);
JavaPairRDD scores = sc.parallelizePairs(scoreList);
// 使用join算子关联两个RDD
// join以后，还是会根据key进行join，并返回JavaPairRDD
// 但是JavaPairRDD的第一个泛型类型，之前两个JavaPairRDD的key的类型，因为是通过key进行join的
// 第二个泛型类型，是Tuple2的类型，Tuple2的两个泛型分别为原始RDD的value的类型
// join，就返回的RDD的每一个元素，就是通过key join上的一个pair
// 什么意思呢？比如有(1, 1) (1, 2) (1, 3)的一个RDD
// 还有一个(1, 4) (2, 1) (2, 2)的一个RDD
// join以后，实际上会得到(1 (1, 4)) (1, (2, 4)) (1, (3, 4))
JavaPairRDD> studentScores = students.join(scores);
// 打印studnetScores RDD
studentScores.foreach(
new VoidFunction>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Tuple2> t)
throws Exception {
System.out.println("student id: " + t._1);
System.out.println("student name: " + t._2._1);
System.out.println("student score: " + t._2._2);
System.out.println("===============================");
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
/**
* cogroup案例：打印学生成绩
*/
private static void cogroup() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("cogroup")
.setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 模拟集合
List> studentList = Arrays.asList(
new Tuple2(1, "leo"),
new Tuple2(2, "jack"),
new Tuple2(3, "tom"));
List> scoreList = Arrays.asList(
new Tuple2(1, 100),
new Tuple2(2, 90),
new Tuple2(3, 60),
new Tuple2(1, 70),
new Tuple2(2, 80),
new Tuple2(3, 50));
// 并行化两个RDD
JavaPairRDD students = sc.parallelizePairs(studentList);
JavaPairRDD scores = sc.parallelizePairs(scoreList);
// cogroup与join不同
// 相当于是，一个key join上的所有value，都给放到一个Iterable里面去了
// cogroup，不太好讲解，希望大家通过动手编写我们的案例，仔细体会其中的奥妙
JavaPairRDD, Iterable>> studentScores =
students.cogroup(scores);
// 打印studnetScores RDD
studentScores.foreach(
new VoidFunction,Iterable>>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(
Tuple2, Iterable>> t)
throws Exception {
System.out.println("student id: " + t._1);
System.out.println("student name: " + t._2._1);
System.out.println("student score: " + t._2._2);
// student id: 1
// student name: [leo]
// student score: [100, 70]
System.out.println("===============================");
}
});
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
/**
* @author Administrator
*/
object TransformationOperation {
def main(args: Array[String]) {
// map()
// filter()
// flatMap()
// groupByKey()
// reduceByKey()
// sortByKey()
join()
}
def map() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("map")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numbers = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val numberRDD = sc.parallelize(numbers, 1)
val multipleNumberRDD = numberRDD.map { num => num * 2 }
multipleNumberRDD.foreach { num => println(num) }
}
def filter() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("filter")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numbers = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val numberRDD = sc.parallelize(numbers, 1)
val evenNumberRDD = numberRDD.filter { num => num % 2 == 0 }
evenNumberRDD.foreach { num => println(num) }
}
def flatMap() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("flatMap")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val lineArray = Array("hello you", "hello me", "hello world")
val lines = sc.parallelize(lineArray, 1)
val words = lines.flatMap { line => line.split(" ") }
words.foreach { word => println(word) }
}
def groupByKey() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("groupByKey")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val scoreList = Array(Tuple2("class1", 80), Tuple2("class2", 75),
Tuple2("class1", 90), Tuple2("class2", 60))
val scores = sc.parallelize(scoreList, 1)
val groupedScores = scores.groupByKey()
groupedScores.foreach(score => {
println(score._1);
score._2.foreach { singleScore => println(singleScore) };
println("=============================")
})
}
def reduceByKey() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("groupByKey")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val scoreList = Array(Tuple2("class1", 80), Tuple2("class2", 75),
Tuple2("class1", 90), Tuple2("class2", 60))
val scores = sc.parallelize(scoreList, 1)
val totalScores = scores.reduceByKey(_ + _)
totalScores.foreach(classScore => println(classScore._1 + ": " + classScore._2))
}
def sortByKey() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("sortByKey")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val scoreList = Array(Tuple2(65, "leo"), Tuple2(50, "tom"),
Tuple2(100, "marry"), Tuple2(85, "jack"))
val scores = sc.parallelize(scoreList, 1)
val sortedScores = scores.sortByKey(false)
sortedScores.foreach(studentScore => println(studentScore._1 + ": " + studentScore._2))
}
def join() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("join")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val studentList = Array(
Tuple2(1, "leo"),
Tuple2(2, "jack"),
Tuple2(3, "tom"));
val scoreList = Array(
Tuple2(1, 100),
Tuple2(2, 90),
Tuple2(3, 60));
val students = sc.parallelize(studentList);
val scores = sc.parallelize(scoreList);
val studentScores = students.join(scores)
studentScores.foreach(studentScore => {
println("student id: " + studentScore._1);
println("student name: " + studentScore._2._1)
println("student socre: " + studentScore._2._2)
println("=======================================")
})
}
def cogroup() {
}
}
