Spark-RDD常用算子

算子的分类

spark的rdd的算子可以分为两大类：Transformation算子和 Action算子，其中Transformation算子是惰性的，只有rdd触发 Action算子时，才会执行Transformation算子；并且每个Transformation算子都会生成一个Task，每个Action算子都会生成一个job。

Transformation算子

parallelize：将Scala的数值和集合创建成RDD。

makeRDD：将Scala的数值和集合创建成RDD。

partitions.length：查看RDD的分区数量。
filter：过滤RDD中满足条件的数据。

map：对RDD数据进行某种逻辑操作。

sortBy：对RDD的数据进行排序，"true"为升序，"false"为降序。

union：对两个RDD数据求并集。

intersection：对两个RDD数据求交集。

diff：对两个RDD数据求差集。
注：对RDD进行，并、交和差集时，两个RDD的数据类型必须一致。

distinct：对RDD数据进行去重。

join：对两个RDD数据进行join(连接)操作。

leftOuterJoin：对两个RDD数据进行左连接。

rightOuterJoin：对两个RDD数据进行右连接。
注：左、右连接操作时，使用"None"带替"null"

cogroup：对两个RDD数据进行协分布操作。
注：协分布是将两个RDD集合中数据为"null"的数据使用"CompactBuffer()"代替。

mapValues：将RDD数据(以"key-value"的形式存储)中Value值进行某种操作。

groupByKey：将RDD数据(以"key-value"的形式存储)中key值相同的value分配到一组中。

reduceByKey：将RDD数据(以"key-value"的形式存储)中key值相同的value先局部聚合，在全局聚合。

cartesian：将两个RDD进行笛卡尔积。

mapPartitionsWithIndex：一次拿出一个分区的数据，并且可以将分区的编号取出来。

//逻辑操作：
val func = (index: Int, iter: Iterator[Int]) => {
  iter.map(x => "[partID:" +  index + ", val: " + x + "]")
}

mapPartition：一次拿出一个分区的数据。

//逻辑操作：
var  func = (iter: Iterator[Int])=>{
      iter.map(x => s"val:$x")
    }

aggregateByKey：先将相同key的数据进行分组，然后在局部操作，最后再全局操作，可以指定初始值，指定的初始值会在每个分区都使用一次，但是在最后的全局操作时，初始值不进行操作。

aggregate：先局部操作，再全局操作，可以指定初始值，指定的初始值会在每个分区都使用一次，并且也会在最后的全局操作时，在使用一次。

filterByRange：过滤某个范围的数据，前后都是闭区间。

flatMapValues：对RDD中的value值进行flatMap操作。

foldByKey：同aggregateByKey。

combineByKey：该算子是一个底层的算子，他会向将key进行分组，他需要传递三个函数，第一个函数是将分好的key的第一个value取出来进行某种操作；第二个函数是在每个分区中，将value中的其他元素进行某种操作。第三个函数是将每个分区中的数据汇总后，相同的key进行某种操作。并且可以给他传递一个HashPartition来修改他的分区数量。

mapPartitions：对一个分区进行map操作，参数是一个迭代器，返回值也是一个迭代器。
partitionBy：将数据按照指定的分区器进行分区，参数是一个分区器。

cache：将RDD中的数据存储放到spark的内存中，他与其他的Transformation算子不同，他不会生成新的RDD，而是将调用他的RDD标记，当第一次触发Action算子时，会将该RDD放入到spark的内存中，之后再使用该RDD中的数据时，就直接在内存中读取，速度非常快；当要缓存到内存的数据太大时，调用该方法并且触发Action算子后，会将一部分数据存储到内存中(存储到Executor端)。一旦将数据存储在内存中后，必须使用方法来讲内存中的数据释放掉，或者将该RDD的应用终止。

unpersist(Boolean)：将内存中的数据释放掉，"true"表示同步释放，"false"表示异步释放。

checkpint：将spark的中间数据存储到指定的目录中，用于切断RDD的血缘关系，确保RDD数据能够快速恢复。

setCheckpointDir：指定RDD中间数据存储的目录。

Action算子

collect：将RDD的结果以数组的形式返回。

reduce：返回RDD数据进行某种逻辑操作("+"、"-"等)后的结果。

top(n)：返回RDD中最大的前n个数据(此算子会先将RDD进行降序排列)。

take(n)：返回RDD中前n个数据。

first：返回RDD中第一个数据。

takeOrdered(n)：返回RDD中最小的前n个数据(此算子会先将RDD进行升序排列)。

count：返回RDD中数据的个数。

collectAsMap：将RDD的结果以map的形式返还。

saveAsTextFile：将RDD的结果以Text格式存储到HDFS系统中。

countByKey：统计RDD中同一key出现的次数，与key的value值无关。

countByValue：统计RDD中相同数据出现的次数，即key值与value值都相同。

foreach：将RDD的数据一条一条输出到spark的worker节点管理的Executor中。

foreachPartition：将RDD的数据一个分区的数据输出到spark的worker节点管理的Executor中。

rdd.foreachPartition(x => x.foreach(y=>println(y*100)))

注：只要是算子中带有"By"的，他操作的RDD的数据类型都是以"key-value"的形式，并且他是分区器默认是"Hash-Partition"。