Spark的TopN解决方案（键唯一的情况、键不唯一的情况）

TopN问题：上星期访问次数最多的10个URL是哪些？所有猫中体重最大的10只猫是哪些？

本文使用 MapReduce/Hadoop的TopN解决方案，假设所有输入键都是唯一的。也就是说，对于一个给定的输入集合{}，所有K都是唯一的。

例如对于下面的猫，cat1不会再出现第二次

输入：

top10data.txt

cat1,12
cat2,13
cat3,14
cat4,15
cat5,10
cat100,100
cat200,200
cat300,300
cat1001,1001
cat67,67
cat22,22
cat23,23
cat1000,1000
cat2000,2000
cat400,400
cat500,500

top10data2.txt:

cat8,8
cat9,9
cat7,7
cat6,6
cat450,450
cat350,350
cat150,150
cat3000,3000
cat1500,1500
cat1601,1601
cat201,201
cat222,222

Spark解决方案：使用mapPartitions()函数对每一个分区求top10()，最后使用collect()创建最终的top10列表

键唯一的情况：

//导入必要的类
import java.util.{SortedMap, TreeMap}

import akka.io.Udp.SO.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object TopN_1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //连接SparkMaster
    val conf = new SparkConf().setAppName("Chenjie's first spark App").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //从HDFS中读取输入文件并创建RDD
    val lines = sc.textFile("hdfs://pc1:9000/input/top10data*.txt")
    lines.foreach(println)//输出观察


    val broadcastTopN = sc.broadcast[Integer](10)//指定TopN的N值
    val broadcastDirection = sc.broadcast("top")//指定取最大的还是最小的，top/bottom

    val pairs = lines.map { line =>
      val tokens = line.split(",")
      (tokens(0), tokens(1).toInt)
    }//将每一行按照猫名和体重分开，并映射为以猫名为key，体重为value的键值对

    val partitions:RDD[SortedMap[Integer, String]] = pairs.mapPartitions {iter =>
      //对于每一个分区应用map
      println("-----------------------开始处理一个分区---------------------------")
      import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
      val arrayBuffer = ArrayBuffer[SortedMap[Integer, String]]()
      var top10: SortedMap[Integer, String] = new TreeMap[Integer, String]()//为各输入分区创建一个本地top10列表
      while (iter.hasNext) {
        val tuple = iter.next
        top10.put(tuple._2, tuple._1)
        if (top10.size() > broadcastTopN.value) {
          if(broadcastDirection.value.equals("top")) 
            top10.remove(top10.firstKey())
          else
            top10.remove(top10.lastKey())
        }
      }
      arrayBuffer += (top10)
      println("这个分区的top10如下：")
      arrayBuffer.foreach(println)
      arrayBuffer.iterator
    }

    var finaltop10: SortedMap[Integer, String] = new TreeMap[Integer, String]()
    val alltop10:Array[SortedMap[Integer, String]] = partitions.collect()//使用collect()创建最终的top10列表
    for(localtop10:SortedMap[Integer, String] <- alltop10){
      localtop10.entrySet().toArray.foreach{entry=>
        finaltop10.put(entry.toString.split("=")(0).toInt,entry.toString.split("=")(1))
        if(finaltop10.size() > 10){
          finaltop10.remove(finaltop10.firstKey())
        }
      }
    }
    println("总的top10如下：")
    finaltop10.entrySet().toArray().foreach(println)
  }
}

键不唯一的情况：仅仅只需要对键值对集合运用reduceByKey操作即可

//导入必要的类
import java.util.{SortedMap, TreeMap}

import akka.io.Udp.SO.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object TopN_1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //连接SparkMaster
    val conf = new SparkConf().setAppName("Chenjie's first spark App").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //从HDFS中读取输入文件并创建RDD
    val lines = sc.textFile("hdfs://pc1:9000/input/top10data*.txt")
    lines.foreach(println)//输出观察


    val broadcastTopN = sc.broadcast[Integer](10)//指定TopN的N值
    val broadcastDirection = sc.broadcast("top")//指定取最大的还是最小的，top/bottom

    val pairs = lines.map { line =>
      val tokens = line.split(",")
      (tokens(0), tokens(1).toInt)
    }//将每一行按照猫名和体重分开，并映射为以猫名为key，体重为value的键值对

    val partitions:RDD[SortedMap[Integer, String]] =  pairs.reduceByKey(_+_).mapPartitions {iter =>
      //对于每一个分区应用map
      println("-----------------------开始处理一个分区---------------------------")
      import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
      val arrayBuffer = ArrayBuffer[SortedMap[Integer, String]]()
      var top10: SortedMap[Integer, String] = new TreeMap[Integer, String]()//为各输入分区创建一个本地top10列表
      while (iter.hasNext) {
        val tuple = iter.next
        top10.put(tuple._2, tuple._1)
        if (top10.size() > broadcastTopN.value) {
          if(broadcastDirection.value.equals("top"))
            top10.remove(top10.firstKey())
          else
            top10.remove(top10.lastKey())
        }
      }
      arrayBuffer += (top10)
      println("这个分区的top10如下：")
      arrayBuffer.foreach(println)
      arrayBuffer.iterator
    }

    var finaltop10: SortedMap[Integer, String] = new TreeMap[Integer, String]()
    val alltop10:Array[SortedMap[Integer, String]] = partitions.collect()//使用collect()创建最终的top10列表
    for(localtop10:SortedMap[Integer, String] <- alltop10){
      localtop10.entrySet().toArray.foreach{entry=>
        finaltop10.put(entry.toString.split("=")(0).toInt,entry.toString.split("=")(1))
        if(finaltop10.size() > 10){
          finaltop10.remove(finaltop10.firstKey())
        }
      }
    }
    println("总的top10如下：")
    finaltop10.entrySet().toArray().foreach(println)
  }
}

此外，还可以用takeOrdered()方法实现

//导入必要的类
import java.util.{SortedMap, TreeMap}

import akka.io.Udp.SO.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object TopN_1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //连接SparkMaster
    val conf = new SparkConf().setAppName("Chenjie's first spark App").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //从HDFS中读取输入文件并创建RDD
    val lines = sc.textFile("hdfs://pc1:9000/input/top10data*.txt")
    lines.foreach(println) //输出观察

    val broadcastTopN = sc.broadcast[Integer](10)
    //指定TopN的N值
    val broadcastDirection = sc.broadcast("top") //指定取最大的还是最小的，top/bottom

    val pairs = lines.map { line =>
      val tokens = line.split(",")
      (tokens(0), tokens(1).toInt)
    } //将每一行按照猫名和体重分开，并映射为以猫名为key，体重为value的键值对

    pairs.reduceByKey(_ + _).takeOrdered(10)(new Ordering[(String,Int)]{
      override def compare(x: (String, Int), y: (String, Int)): Int = - x._2.compareTo(y._2)
    }).foreach(println)
  }
}