Spark优化操作_自定义distinct

因为默认的distinct算子操作效率太低，自己改写一下。

很简单

def mydistinct(iter: Iterator[(String, Int)]): Iterator[String] = {
  iter.foldLeft(Set[String]())((CurS, item) => CurS + item._1).toIterator
}

//mydistinct的使用过程如下

val rdd2 = rdd1.
  map(x => (x._1 + SPLIT + x._2 + SPLIT + x._3 + SPLIT + x._4, 1)).
  partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(100)).
  mapPartitions(SetProcess.mydistinct).
  map(key => {
    val strs = key.split(SPLIT)
    (strs(0), strs(1), strs(2), strs(3))
  })

说明：

1.mydistinct的实现是利用set的特性实现的，在一个partition内实现，再reduce各个partition，从而实现全量去重。

2.mydistinct实现之前，先做partitionBy，因为key值发生变化，父rdd的分区不适用新的rdd，若不做partitionBy,分区与分区之间可能存在一样的，最后reduce的时候还有可能出现重复。

3.做partitionBy就是为了让相同key值的数据，刷新到同一个分区内。再在partition内去重，大大提高的效率。