【3天掌握Spark】--RDD概念及WordCount案例

Spark之RDD

RDD 概念

对于大量的数据，Spark 在内部保存计算的时候，都是用一种叫做弹性分布式数据集（ResilientDistributed Datasets，RDD）的数据结构来保存的，所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上

在Spark框架中，将数据封装到集合中：RDD，如果要处理数据，调用集合RDD中函数即可。

（论文找不到想看的私我私我私我）
也就是说RDD设计的核心点为：

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

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拆分核心要点三个方面：

可以认为RDD是分布式的列表List或数组Array，抽象的数据结构，RDD是一个抽象类AbstractClass和泛型Generic Type：

RDD弹性分布式数据集核心点示意图如下：

RDD 概念之5大特性

RDD 数据结构内部有五个特性（摘录RDD 源码）：前3个特性，必须包含的；后2个特性，可选的。

第一个：a list of partitions

• 每个RDD由一系列分区Partitions组成，一个RDD包含多个分区

• 
  第二个：A function for computing each split

• 对RDD中数据处理时，每个分区（分片）数据应用函数进行处理

• 
  第三个：A list of dependencies on other RDDs

• 一个RDD依赖于一些列RDD

• 
  在RDD类中，对应一个方法：
  
  第四个：Optionally, a Partitioner for key-value RDDs

• 当RDD中数据类型为Key/Value（二元组），可以设置分区器Partitioner

• 
  第五个：Optionally, a list of preferred locations to compute each split on

• 对RDD中每个分区数据进行计算时，找到最佳位置列表

• 对数据计算时，考虑数据本地行，数据在哪里，尽量将Task放在哪里，快速读取数据进行处理

• 
  RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来、如何计算，主要属性包括五个方面（必须牢记，通过编码加深理解，面试常问）：
  

词频统计WordCount中RDD

以词频统计WordCount程序为例，查看整个Job中各个RDD类型及依赖关系，WordCount程序

运行程序结束后，查看WEB UI监控页面，此Job（RDD调用foreach触发）执行DAG图

RDD 创建的两种方式

如何将数据封装到RDD集合中，主要有两种方式：并行化本地集合（Driver Program中）和引用加载外部存储系统（如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Elasticsearch等）数据集。

• 并行化集合：

  • 由一个已经存在的 Scala 集合创建，集合并行化，集合必须时Seq本身或者子类对象。
  • 
    只能将Scala中Seq对象或者子类对象，并行化RDD

/**
 * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD
	 * - 将Scala集合转换为RDD
	 *      sc.parallelize(seq)
	 * - 将RDD转换为Scala中集合
		 * rdd.collect() -> Array
		 * rdd.collectAsMap() - Map,要求RDD数据类型为二元组
 */
object _01SparkParallelizeTest {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		
		val sc: SparkContext = {
			// sparkConf对象
			val sparkConf = new SparkConf()
				// _01SparkParallelizeTest$  ->(.stripSuffix("$"))   ->  _01SparkParallelizeTest
    			.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    			.setMaster("local[2]")
			// sc 实例对象
			SparkContext.getOrCreate(sparkConf)
		}
		
		// TODO: 1、Scala中集合Seq序列存储数据
		val linesSeq: Seq[String] = Seq(
			"hadoop scala hive spark scala sql sql", //
			"hadoop scala spark hdfs hive spark", //
			"spark hdfs spark hdfs scala hive spark" //
		)
		
		// TODO: 2、并行化集合
		val inputRDD: RDD[String] = sc.parallelize(linesSeq, numSlices = 2)
		
		// TODO: 3、词频统计
		val resultRDD = inputRDD
			.flatMap(line => line.split("\\s+"))
			.map(word => (word, 1))
			.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
		
		// TODO: 4、输出结果
		resultRDD.foreach(println)
		
		// 应用结束，关闭资源
		sc.stop()
	}
	
	
}

• 外部存储系统

实际使用最多的方法：textFile，读取HDFS或LocalFS上文本文件，指定文件路径和RDD分区数目。

实际项目中如果从HDFS读取海量数据，应用运行在YARN上，默认情况下，RDD分区数目等于HDFS上Block块数目。

创建RDD时小文件读取

在实际项目中，有时往往处理的数据文件属于小文件（每个文件数据数据量很小，比如KB，几十MB等），文件数量又很大，如果一个个文件读取为RDD的一个个分区，计算数据时很耗时性能低下，使用SparkContext中提供：wholeTextFiles类，专门读取小文件数据。

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范例演示：读取100个小文件数据，每个文件大小小于1MB，设置RDD分区数目为2。

/**
 * 采用SparkContext#wholeTextFiles()方法读取小文件
 */
object _02SparkWholeTextFileTest {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		val sc: SparkContext = {
			// sparkConf对象
			val sparkConf = new SparkConf()
				// _01SparkParallelizeTest$  ->(.stripSuffix("$"))   ->  _01SparkParallelizeTest
				.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
				.setMaster("local[2]")
			// sc 实例对象
			SparkContext.getOrCreate(sparkConf)
		}
		
		/*
		  def wholeTextFiles(
		      path: String,
		      minPartitions: Int = defaultMinPartitions
		  ): RDD[(String, String)]
		  Key: 每个小文件名称路径
		  Value：每个小文件的内容
		 */
		val inputRDD: RDD[(String, String)] = sc.wholeTextFiles("datas/ratings100", minPartitions = 2)
		
		println(s"RDD 分区数目 = ${inputRDD.getNumPartitions}")
		
		inputRDD.take(2).foreach(tuple => println(tuple))
		
		// 应用结束，关闭资源
		sc.stop()
		
	}
	
}

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