Spark深入解析（八）：SparkCore之RDD的转换-Value类型

RDD整体上分为Value类型和Key-Value类型

map(func)案例

作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成

需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD

（1）创建
scala> var source  = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:24

（2）打印
scala> source.collect()
res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

（3）将所有元素*2
scala> val mapadd = source.map(_ * 2)
mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at <console>:26

（4）打印最终结果
scala> mapadd.collect()
res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

mapPartitions(func) 案例

作用：类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。

需求：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

（2）使每个元素*2组成新的RDD
scala> rdd.mapPartitions(x=>x.map(_*2))
res3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at mapPartitions at <console>:27

（3）打印新的RDD
scala> res3.collect
res4: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

mapPartitionsWithIndex(func) 案例

作用：类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]；

需求：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

（2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD
scala> val indexRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_))))
indexRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[5] at mapPartitionsWithIndex at <console>:26

（3）打印新的RDD
scala> indexRdd.collect
res2: Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (0,2), (1,3), (1,4))

flatMap(func) 案例

作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）

需求：创建一个元素为1-5的RDD，运用flatMap创建一个新的RDD，新的RDD为原RDD的每个元素的2倍（2，4，6，8，10）

（1）创建
scala> val sourceFlat = sc.parallelize(1 to 5)
sourceFlat: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:24

（2）打印
scala> sourceFlat.collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

（3）根据原RDD创建新RDD（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）
scala> val flatMap = sourceFlat.flatMap(1 to _)
flatMap: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[13] at flatMap at <console>:26

（4）打印新RDD
scala> flatMap.collect()
res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

map()和mapPartition()的区别

• map()：每次处理一条数据。
• mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。
• 开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

glom案例

作用：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]

需求：创建一个4个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组

（1）创建
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24

（2）将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印
scala> rdd.glom().collect()
res25: Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3, 4), Array(5, 6, 7, 8), Array(9, 10, 11, 12), Array(13, 14, 15, 16))

groupBy(func)案例

作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。

需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。

（1）创建
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24

（2）按照元素模以2的值进行分组
scala> val group = rdd.groupBy(_%2)
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[2] at groupBy at <console>:26

（3）打印结果
scala> group.collect
res0: Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(2, 4)), (1,CompactBuffer(1, 3)))

filter(func) 案例

作用：过滤。返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。

需求：创建一个RDD（由字符串组成），过滤出一个新RDD（包含”xiao”子串）

（1）创建
scala> var sourceFilter = sc.parallelize(Array("xiaoming","xiaojiang","xiaohe","dazhi"))
sourceFilter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24

（2）打印
scala> sourceFilter.collect()
res9: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe, dazhi)

（3）过滤出含” xiao”子串的形成一个新的RDD
scala> val filter = sourceFilter.filter(_.contains("xiao"))
filter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[11] at filter at <console>:26

（4）打印新RDD
scala> filter.collect()
res10: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe)

sample(withReplacement, fraction, seed) 案例

作用：以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样，seed用于指定随机数生成器种子。

需求：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样

（1）创建RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at parallelize at <console>:24

（2）打印
scala> rdd.collect()
res15: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

（3）放回抽样
scala> var sample1 = rdd.sample(true,0.4,2)
sample1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[21] at sample at <console>:26

（4）打印放回抽样结果
scala> sample1.collect()
res16: Array[Int] = Array(1, 2, 2, 7, 7, 8, 9)

（5）不放回抽样
scala> var sample2 = rdd.sample(false,0.2,3)
sample2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[22] at sample at <console>:26

（6）打印不放回抽样结果
scala> sample2.collect()
res17: Array[Int] = Array(1, 9)

distinct([numTasks])) 案例

作用：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。默认情况下，只有8个并行任务来操作，但是可以传入一个可选的numTasks参数改变它。

需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。

（1）创建一个RDD
scala> val distinctRdd = sc.parallelize(List(1,2,1,5,2,9,6,1))
distinctRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[34] at parallelize at <console>:24

（2）对RDD进行去重（不指定并行度）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct()
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[37] at distinct at <console>:26

（3）打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res20: Array[Int] = Array(1, 9, 5, 6, 2)

（4）对RDD（指定并行度为2）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct(2)
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[40] at distinct at <console>:26

（5）打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res21: Array[Int] = Array(6, 2, 1, 9, 5)

coalesce(numPartitions) 案例

作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。

需求：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at <console>:24

（2）查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res20: Int = 4

（3）对RDD重新分区
scala> val coalesceRDD = rdd.coalesce(3)
coalesceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[55] at coalesce at <console>:26

（4）查看新RDD的分区数
scala> coalesceRDD.partitions.size
res21: Int = 3

repartition(numPartitions) 案例

作用：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。

需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at <console>:24

（2）查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res22: Int = 4

（3）对RDD重新分区
scala> val rerdd = rdd.repartition(2)
rerdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[60] at repartition at <console>:26

（4）查看新RDD的分区数
scala> rerdd.partitions.size
res23: Int = 2

coalesce和repartition的区别

1. coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。

2. repartition实际上是调用的coalesce，默认是进行shuffle的。源码如下：

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

sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例

作用：使用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序，默认为正序。

需求：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(2,1,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:24

（2）按照自身大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x).collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)

（3）按照与3余数的大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect()
res12: Array[Int] = Array(3, 4, 1, 2)

pipe(command, [envVars]) 案例

作用：管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD。
注意：脚本需要放在Worker节点可以访问到的位置

需求：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。

（1）编写一个脚本
Shell脚本
#!/bin/sh
echo "AA"
while read LINE; do
   echo ">>>"${LINE}
done

（2）创建一个只有一个分区的RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),1)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[50] at parallelize at <console>:24

（3）将脚本作用该RDD并打印
scala> rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh").collect()
res18: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, >>>how, >>>are, >>>you)

（4）创建一个有两个分区的RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at <console>:24

（5）将脚本作用该RDD并打印
scala> rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh").collect()
res19: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, AA, >>>how, >>>are, >>>you)

RDD的分区原则

1、启动的时候指定的CPU核数 确定了一个参数值：

• spark.default.parallelism=指定的CPU核数(集群模式最小2)

2、对于Scala集合调用parallelize(集合,分区数)方法

• 如果没有指定分区数,就使用spark.default.parallelism,
• 如果指定了就使用指定的分区数(不要指定大于spark.default.parallelism)

3、对于textFile(文件,分区数) defaultMinPartitions

• 如果没有指定分区数sc.defaultMinPartitions=min(defaultParallelism,2)
• 如果指定了就使用指定的分区数sc.defaultMinPartitions=指定的分区数

4、rdd的分区数

对于本地文件:

• rdd的分区数 = max(本地file的分片数， sc.defaultMinPartitions)

对于HDFS文件:

• rdd的分区数 = max(hdfs文件的block数目， sc.defaultMinPartitions)

  所以如果分配的核数为多个，且从文件中读取数据创建RDD，即使hdfs文件只有1个切片，最后的Spark的RDD的partition数也有可能是2