本博文的主要内容是：
1、rdd基本操作实战
2、transformation和action流程图
3、典型的transformation和action
RDD有3种操作：
1、 Trandformation 对数据状态的转换，即所谓算子的转换
2、 Action 触发作业，即所谓得结果的
3、 Contoller 对性能、效率和容错方面的支持，如cache、persist、checkpoint
Contoller包括cache、persist、checkpoint。
/**
* Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
*/
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}
传入类型是T，返回类型是U。
元素之间，为什么reduce操作，要符合结合律和交换律？
答：因为，交换律，不知，哪个数据先过来。所以，必须符合交换律。
在交换律基础上，想要reduce操作，必须要符合结合律。
/**
* Reduces the elements of this RDD using the specified commutative and
* associative binary operator.
*/
def reduce(f: (T, T) => T): T = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
val reducePartition: Iterator[T] => Option[T] = iter => {
if (iter.hasNext) {
Some(iter.reduceLeft(cleanF))
} else {
None
}
}
var jobResult: Option[T] = None
val mergeResult = (index: Int, taskResult: Option[T]) => {
if (taskResult.isDefined) {
jobResult = jobResult match {
case Some(value) => Some(f(value, taskResult.get))
case None => taskResult
}
}
}
sc.runJob(this, reducePartition, mergeResult)
// Get the final result out of our Option, or throw an exception if the RDD was empty
jobResult.getOrElse(throw new UnsupportedOperationException("empty collection"))
}
RDD.scala（源码）
这里，新建包com.zhouls.spark.cores
package com.zhouls.spark.cores
/**
* Created by Administrator on 2016/9/27.
*/
object TextLines {
}
下面，开始编代码
本地模式
自动 ，会写好
源码来看，
所以， val lines = sc.textFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\textlines.txt") //通过HadoopRDD以及MapPartitionsRDD获取文件中每一行的内容本身
val lineCount = lines.map(line => (line,1)) //每一行变成行的内容与1构成的Tuple
val textLines = lineCount.reduceByKey(_+_)
textLines.collect.foreach(pair => println(pair._1 + ":" + pair._2))
成功！
现在，将此行代码，
textLines.collect.foreach(pair => println(pair._1 + ":" + pair._2))
改一改
textLines.foreach(pair => println(pair._1 + ":" + pair._2))
总结：
本地模式里，
textLines.collect.foreach(pair => println(pair._1 + ":" + pair._2))
改一改
textLines.foreach(pair => println(pair._1 + ":" + pair._2))
运行正常，因为在本地模式下，是jvm，但这样书写，是不正规的。
集群模式里，
textLines.collect.foreach(pair => println(pair._1 + ":" + pair._2))
改一改
textLines.foreach(pair => println(pair._1 + ":" + pair._2))
运行无法通过，因为结果是分布在各个节点上。
collect源码：
/**
* Return an array that contains all of the elements in this RDD.
*/
def collect(): Array[T] = withScope {
val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray)
Array.concat(results: _*)
}
得出，collect后array中就是一个元素，只不过这个元素是一个Tuple。
Tuple是元组。通过concat合并！
foreach源码：
/**
* Applies a function f to all elements of this RDD.
*/
def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.foreach(cleanF))
}
rdd实战（rdd基本操作实战）至此！
rdd实战（transformation流程图）
拿wordcount为例！
启动hdfs集群
spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh
启动spark集群
spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh
启动spark-shell
spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin$ ./spark-shell --master spark://SparkSingleNode:7077 --executor-memory 1g
scala> val partitionsReadmeRdd = sc.textFile("hdfs://SparkSingleNode:9000/README.md").flatMap(_.split(" ")).map(word =>(word,1)).reduceByKey(_+_,1).saveAsTextFile("~/partition1README.txt")
或者
scala> val readmeRdd = sc.textFile("hdfs://SparkSingleNode:9000/README.md")
scala> val partitionsReadmeRdd = readmeRdd.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey(_+_,1)
.saveAsTextFile("~/partition1README.txt")
注意，~目录，不是这里。
为什么，我的，不是这样的显示呢？
RDD的transformation和action执行的流程图
典型的transformation和action
