Spark中RDD常见的算子：Value 类型、双 Value 类型、Key - Value 类型

一、RDD转换算子

RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value类型

Value 类型

【map】
函数签名
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] ➢ 函数说明
将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。

val dataRDD: RDD[Int] = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
//将dataRDD中的数据逐条乘以2再返回给新的dataRDD1，map函数参数和返回结果的数量一定是保持不变的，也就是说传入多少个，返回就一定是多少个
val dataRDD1: RDD[Int] = dataRDD.map(
 num => {
 num * 2
 } )
 //将dataRDD1中的数据类型由int类型数据逐条转化为String
val dataRDD2: RDD[String] = dataRDD1.map(
 num => {
 "" + num
 } )

【小结】：map函数是将RDD中的数据进行逐条转化，输入参数数量一定和输出参数数量相等。

【flatMap】
函数签名
def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U]
函数说明
将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射

//构建RDD，泛型为List，List中的单个元素也为List，相当于List(List(元素1,元素2),List(元素3,元素4))
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
 List(1,2),List(3,4)
),1)
//将数据List(List(元素1,元素2),List(元素3,元素4)) 变成List(元素1,元素2,元素3,元素4)
//相当于把多层嵌套的整体拆分成当个个体，最后对单个的个体进行一层封装，所以输入值时list，输出值也是list，但是底层确是进行了数据的先拆分解除嵌套，再封装合并。
val dataRDD1 = dataRDD.flatMap(
 list => list
)

扁平化映射可以不仅仅是直接的拆分，还可以定义对数据的操作，如分切，过滤等，输入数据数量和输出数据数量可以不相当

案例一：将list中的元素进行切分

    val rdd: RDD[String] = sparkcontext.makeRDD(List("Hello,Scala", "Hello,Spark"))

    val rdd2: RDD[String] = rdd.flatMap(
/*      elemet=>{
        elemet.split(",")
      }*/
      //两种写法都一样，函数的至简原则，当参数只出现一次，则参数省略，函数体中用下划线代替，匿名函数只有一行，则大括号省略
      _.split(",")
    )
   rdd2.collect().foreach(println)

打印的结果为

Hello
Scala
Hello
Spark

案例二：flatMap中只能将两层的数据做扁平化，如果数据有三层，则视最里层的集合数据为单个元素

例如：

    val dataRDD = sparkcontext.makeRDD(List(
      List(List("法外狂徒张三","神舟十五号"),List("法外狂徒张三","神舟十五号")),List(List("法外狂徒张三","神舟十五号"),List("法外狂徒张三","神舟十五号"))
    ),1)
    val dataRDD1 = dataRDD.flatMap(
      list => list
    )

   dataRDD1.collect().foreach(println)

输出结果为

List(法外狂徒张三, 神舟十五号)
List(法外狂徒张三, 神舟十五号)
List(法外狂徒张三, 神舟十五号)
List(法外狂徒张三, 神舟十五号)

案例三：当不能满足直接扁平化映射的需求，则需要在flatMap中自定义逻辑，将参数按照自己的需求进行转化

    val rdd2: RDD[Any] = rdd1.flatMap(
      //将最外层List中的元素List(1, 2), 3, List(4, 5)做模式匹配，
      datas => {
        datas match {
            //当参数符合list类型时，返回list
          case list: List[_] => list
            //当参数datas参数符合int类型时，将int类型的参数datas封装到list中去
          case data:Int => List(data)
        }
      }
      //将外层list中的元素3，通过match模式匹配之后，转化为了list(3),在直接通过flatmap做扁平映射
    )

    rdd2.collect().foreach(println)

输出结果为

1
2
3
4
5

案例四：案例二中list有三层，可以先将第二层和第三层看做一个，用flatmap解析，再将返回结果用模式匹配match中的case封装成一个list，此时第二层和第三层返回结果集与最外层的list就成了一个新的符合flatmap解析的双层嵌套，符合扁平化对格式的要求，这样就可以成功解析三层list的嵌套问题。

val dataRDD = sparkcontext.makeRDD(List(
          List(List("法外狂徒张三1","神舟十五号1"),List("法外狂徒张三2","神舟十五号2")),List(List("法外狂徒张三3","神舟十五号3"),List("法外狂徒张三4","神舟十五号4"))
        ))
        val dataRDD1 = dataRDD.flatMap(
          datas => {
            datas match {
            //将第二层的元素做match模式匹配，case中再次调用flatmap算子，并将解析后的数据再次封装成list
              case list => list.flatMap(
                list=>list
              ) 
            }
          }
        )
         dataRDD1.collect().foreach(println)

打印出来的结果

法外狂徒张三1
神舟十五号1
法外狂徒张三2
神舟十五号2
法外狂徒张三3
神舟十五号3
法外狂徒张三4
神舟十五号4

【小结】：flatmap的解析数据格式必须符合双层list嵌套，如果不符合则需要用match模式匹配，用case进行转换，使其符合list(list()，list())双层list类型才可以扁平化解析，flatmap还可以嵌套使用，用于解析多层list嵌套问题。返回结果数量和输入参数数量无关。

【glom】
函数签名
def glom(): RDD[Array[T]]
函数说明
将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理，分区不变
原因：因为数组封装了很多的方法，如最大值，最小值，升序，降序，求和等等，所以将数据转化为内存数组，就可以直接调用数组中已经封装好的方法。类似于Java中将数据映射封装成对象，直接调用对象的方法既可实现功能。
需求：求分区间最大值之和

    val rdd: RDD[Int] = sparkcontext.makeRDD(List(10, 20, 30, 40), 2)

    val golmRDD: RDD[Array[Int]] = rdd.glom()

    val maxRDD: RDD[Int] = golmRDD.map(
/*      array => {
        array.max
      }*/
      //Scala中的简化写法
      _.max
    )
    println(maxRDD.collect().sum)

结果为：60

【小结】:glom()是将数据转化为数组，以便转化后能方便调用数组中的方法

【groupBy】
函数签名
def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])]
函数说明
将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中
案例一：根据取余数进行分组

    val rdd1: RDD[Int] = sparkcontext.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)
    val rdd2: RDD[(Int, Iterable[Int])] = rdd1.groupBy(_ % 2)
    val rdd3: RDD[(Int, Iterable[Int])] = rdd1.groupBy(_ % 3)

    rdd2.collect().foreach(println)
    rdd3.collect().foreach(println)

rdd2.collect().foreach(println)输出结果为

(0,CompactBuffer(2, 4))
(1,CompactBuffer(1, 3))

rdd3.collect().foreach(println)输出结果为

(0,CompactBuffer(3))
(2,CompactBuffer(2))
(1,CompactBuffer(1, 4))

注意：构建的rdd1通过groupBy()分组之后，新的RDD分组数量是由分组规则决定，与rdd1中定义的分组数量没有关系

案例二：根据首字母分组

    val rdd4: RDD[String] = sparkcontext.makeRDD(List("Hello", "Spark", "Scala", "Hadoop", "法外狂徒张三"), 2)
    val groupRDD: RDD[(Char, Iterable[String])] = rdd4.groupBy(_.charAt(0))
    
    groupRDD.collect().foreach(println)

结果为

(H,CompactBuffer(Hello, Hadoop))
(S,CompactBuffer(Spark, Scala))
(法,CompactBuffer(法外狂徒张三))

案例三：从服务器日志数据 apache.log 中获取每个时间段访问量。
方式一：

    val rdd1: RDD[String] = sparkcontext.textFile("datas/apache.log")

    //map 将逐行数据做映射
    val timeRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = rdd1.map(
      line => {
        //将一行数据按照空格进行切分，返回的是一行数据切分后的数组
        val datas: Array[String] = line.split(" ")
        //去数组中的第三个元素，返回值为字符串类型的17/05/2015:10:05:47
        val timestring: String = datas(3)
        //对返回值的字符串进行时间格式化,参数是字符串中的时间格式
        val dateformatdemo = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss")
        //解析
        val dates: Date = dateformatdemo.parse(timestring)

        /*
        方式一：通过dates中直接get出小时数字
        val hours: Int = dates.getHours
        */

        //方式二：通过格式化方法拿到小时数字
        val hours: String = new SimpleDateFormat("HH").format(dates)

        //进行数据封装，封装成kv类型方便统计，表示每来一行，出现一次
        (hours, 1)
      }
    ).groupBy(_._1)

    val countRDD: RDD[(String, Int)] = timeRDD.map {
      case (hour, iter) => {
        (hour, iter.size)
      }
    }
    
    countRDD.collect.foreach(println)

方式二：

    val rdd1: RDD[String] = sparkcontext.textFile("datas/apache.log")

    //map 将逐行数据做映射
    val countRDD: RDD[(String, Int)] = rdd1.map(
      line => {
        //将一行数据按照空格进行切分，返回的是一行数据切分后的数组
        val datas: Array[String] = line.split(" ")
        //去数组中的第三个元素，返回值为字符串类型的17/05/2015:10:05:47
        val timestring: String = datas(3)
        //对返回值的字符串进行时间格式化,参数是字符串中的时间格式
        val dateformatdemo = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss")
        //解析
        val dates: Date = dateformatdemo.parse(timestring)

        /*
        方式一：通过dates中直接get出小时数字
        val hours: Int = dates.getHours
        */

        //方式二：通过格式化方法拿到小时数字
        val hours: String = new SimpleDateFormat("HH").format(dates)

        //进行数据封装，封装成kv类型方便统计，表示每来一行，出现一次
        (hours, 1)
      }

    ).reduceByKey(_ + _)

    countRDD.collect.foreach(println)

方式一是单value类型的groupBy实现，方式二是双value类型的reduceByKey(_ + _)实现，双value类型的groupByKey也可以实现

【小结】：分组主要是定义分组规则，分多少组取决于分组规则，与输入参数的RDD组数无关。

【filter】
filter
函数签名
def filter(f: T => Boolean): RDD[T]
函数说明
将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出现数据倾斜

val rdd1: RDD[Int] = sparkcontext.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)
val filterRDD: RDD[Int] = rdd1.filter(_ % 2 != 0)
filterRDD.collect().foreach(println)

打印结果为：1 3

【小结】：filter是过滤器，自定义过滤规则，会将数据打乱，可能会导致数据倾斜

【coalesce】
函数签名

def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,
 partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
 (implicit ord: Ordering[T] = null)
 : RDD[T]

    val rdd1: RDD[Int] = sparkcontext.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4), 4)

	//数据直接进行缩减分区
    val rdd2: RDD[Int] = rdd1.coalesce(2)
    //数据进行了缩减分区，同时进行重新均衡，默认flase，需要时出入true即可重新进行shuffle的数据均衡
    val rdd3: RDD[Int] = rdd1.coalesce(2,true)
    rdd2.saveAsTextFile("output")

函数说明
根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本

【小结】：coalesce并不是将数据平均分配，只是缩减分区，会导致数据倾斜，如果想要数据均衡，则需要shuffle处理。coalesce是可以扩大分区，但是需要进行shuffle操作，如果不shuffle操作，则扩大的分区没有数据

优化使用repartition代替coalesce
【repartition】
函数签名
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
函数说明
该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。无论是将分区数多的
RDD 转换为分区数少的 RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的 RDD，repartition
操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程

【小结】：对分区的操作都使用repartition，底层是采用coalesce默认shuffle，实际开发中使用repartition即可

【sortBy】
sortBy
➢ 函数签名
def sortBy[K](
f: (T) => K,
ascending: Boolean = true,
numPartitions: Int = this.partitions.length)
(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T]
➢ 函数说明
该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过 f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理
的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原 RDD 的分区数一
致。中间存在 shuffle 的过程

val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
 1,2,3,4,1,2
),2)
val dataRDD1 = dataRDD.sortBy(num=>num, false, 4)

【小结】：sortBy是对分区内排序，分区数量保持不变

双value类型

对两个RDD求交集，并集、差集和拉链

Key - Value 类型

【partitionBy】
函数签名
def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)]
函数说明
将数据按照指定 Partitioner 重新进行分区。Spark 默认的分区器是 HashPartitioner

    val rdd1: RDD[Int] = sparkcontext.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)

    //将list中的元素通过map映射成key-value类型数据
    val mapRDD: RDD[(Int, Int)] = rdd1.map((_, 1))

    val rdd3: RDD[(Int, Int)] = mapRDD.partitionBy(new HashPartitioner(2))

    rdd3.saveAsTextFile("output")

默认分区为HashPartitioner

【reduceByKey】
函数签名
def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]
def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)]
函数说明
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合

    val dataRDD1 = sparkcontext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3),("a",10)))
    //scala语言中一般操作都是两两聚合，spark是基于scala开发，所以他的聚合也是两两聚合
    val dataRDD2 = dataRDD1.reduceByKey(_+_)
    //参数2位numpartions 即分区数
    val dataRDD3 = dataRDD1.reduceByKey(_+_, 2)

    dataRDD3.collect().foreach(println)

打印结果

(b,2)
(a,11)
(c,3)

【小结】：reduceByKey是对相同元素进行两两聚合，函数体中_+_表示相同类型key的value1+value2
【总结】：reduceByKey 和 groupByKey 的区别
从 shuffle 的角度：reduceByKey 和 groupByKey 都存在 shuffle 的操作，但是 reduceByKey可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合（combine）功能，这样会减少落盘的数据量，而 groupByKey 只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey 性能比较
高。
从功能的角度：reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能。GroupByKey 只能分组，不能聚合，所以在分组聚合的场合下，推荐使用 reduceByKey，如果仅仅是分组而不需要聚合。那么还是只能使用 groupByKey

【aggregateByKey】
函数签名
def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) => U,
combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]
函数说明
将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算

    val dataRDD1 = sparkcontext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3),("a",10),("b",20),("c",30)),2)
    //需求一：分区内聚合，分区间聚合，聚合逻辑定义在aggregateByKey的第二个参数中
    //aggregateByKey存在函数的柯理化，有两个参数列表，aggregateByKey()()
    //第一个参数列表，需要传递一个参数，表示初始值，即zeroValue=0，初始值用于第一次的两两操作，案例中为聚合，实际中可以使求最大值、求最小值
    //第二个参数列表需要传递2个参数，第一个参数表示分区内计算规则，第二个参数表示分区间计算规则
    val dataRDD2 = dataRDD1.aggregateByKey(0)(_+_,_+_)

    dataRDD2.collect().foreach(println)

    //需求二：分区内求最大值，分区间做聚合。运算逻辑定义在aggregateByKey的第二个参数中
    val dataRDD3: RDD[(String, Int)] = dataRDD1.aggregateByKey(0)(
      //(x,y)=>math.max(x,y)  简化后的写法在下方
      math.max(_, _),
      //(x,y)=>x+y  下方为简化后的写法
      _ + _
    )
    dataRDD3.collect().foreach(println)

【小结】：aggregateByKey可以自定义分区内的逻辑和分区间的逻辑，aggregateByKey的函数柯理化的第一个参数一般默认是0，第二个参数是实现具体的自定义逻辑，第二个参数中又包含两个参数，第二个参数中的参数一是定义分区内的逻辑，第二个参数中的参数二是定义分区间的逻辑

【 foldByKey】
函数签名
def foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]
函数说明
当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为 foldByKey
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List((“a”,1),(“b”,2),(“c”,3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKey(0)(+)
【小结】：当aggregateByKey分区内逻辑和分区间逻辑相同时，可以简化为foldByKey(0)(+)

【combineByKey】
函数签名
def combineByKey[C](
createCombiner: V => C,
mergeValue: (C, V) => C,
mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]
函数说明
最通用的对 key-value 型 rdd 进行聚集操作的聚集函数（aggregation function）。类似于aggregate()，combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致

RDD 行动算子

行动算子：是触发RDD的计算，返回值不是RDD，一般是具体的值

【reduce】
函数签名
def reduce(f: (T, T) => T): T
函数说明
聚集 RDD 中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 聚合数据，聚合逻辑在函数体中自定义
val reduceResult: Int = rdd.reduce(_+_)

【小结】：reduce算子是触发计算，返回值不再是RDD

【 collect】
函数签名
def collect(): Array[T]
函数说明
在驱动程序中，以数组 Array 的形式返回数据集的所有元素

    val rdd: RDD[Int] = sparkcontext.makeRDD(List(1,2,3,4))
    // 收集数据到 Driver,从返回值类型可以看出，是一个int类型的数组
    val actions: Array[Int] = rdd.collect()
    actions.foreach(println)

【count】
函数签名
def count(): Long
函数说明
返回 RDD 中元素的个数

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 返回 RDD 中元素的个数
val countResult: Long = rdd.count()

【take】
函数签名
def take(num: Int): Array[T]
函数说明
返回一个由 RDD 的前 n 个元素组成的数组

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 返回 RDD 中元素的个数
val takeResult: Array[Int] = rdd.take(2)
println(takeResult.mkString(","))

【takeOrdered】
函数签名
def takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T]
函数说明
返回该 RDD 排序后的前 n 个元素组成的数组

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,2,4))
// 返回 RDD 中元素的个数
val result: Array[Int] = rdd.takeOrdered(2)

【aggregate】
函数签名
def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U
函数说明
分区的数据通过初始值和分区内的数据进行聚合，然后再和初始值进行分区间的数据聚合

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 8)
// 将该 RDD 所有元素相加得到结果
//val result: Int = rdd.aggregate(0)(_ + _, _ + _)
val result: Int = rdd.aggregate(10)(_ + _, _ + _)

【fold】
函数签名
def fold(zeroValue: T)(op: (T, T) => T): T
函数说明
折叠操作，aggregate 的简化版操作

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
val foldResult: Int = rdd.fold(0)(_+_)

【countByKey】
函数签名
def countByKey(): Map[K, Long]
函数说明
统计每种 key 的个数

val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2, 
"b"), (3, "c"), (3, "c")))
// 统计每种 key 的个数
val result: collection.Map[Int, Long] = rdd.countByKey()

【save 相关算子】
函数签名
def saveAsTextFile(path: String): Unit
def saveAsObjectFile(path: String): Unit
def saveAsSequenceFile(
path: String,
codec: Option[Class[_ <: CompressionCodec]] = None): Unit
函数说明
将数据保存到不同格式的文件中

// 保存成 Text 文件
rdd.saveAsTextFile("output")
// 序列化成对象保存到文件
rdd.saveAsObjectFile("output1")
// 保存成 Sequencefile 文件
rdd.map((_,1)).saveAsSequenceFile("output2")

【foreach】
函数签名
def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.foreach(cleanF))
}
函数说明
分布式遍历 RDD 中的每一个元素，调用指定函数

val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 收集后打印
rdd.map(num=>num).collect().foreach(println)
println("****************")
// 分布式打印
rdd.foreach(println)