Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子

该文章主要为完成实训任务,详细实现过程及结果见【http://t.csdn.cn/FArNP】

文章目录

  • 一、准备工作
    • 1.1 准备文件
      • 1. 准备本地系统文件
      • 2. 把文件上传到
    • 1.2 启动Spark Shell
      • 1. 启动HDFS服务
      • 2. 启动Spark服务
      • 3. 启动Spark Shell
  • 二、掌握转换算子
    • 2.1 映射算子 - map()
      • 1. 映射算子功能
      • 2. 映射算子案例
        • 任务1、将rdd1每个元素翻倍得到rdd2
        • 任务2、将rdd1每个元素平方得到rdd2
        • 任务3、利用映射算子打印菱形
    • 2.2 过滤算子 - filter()
      • 1. 过滤算子功能
      • 2. 过滤算子案例
        • 任务1、过滤出列表中的偶数
        • 任务2、过滤出文件中包含spark的行
        • 任务3、利用过滤算子输出[2000, 2500]之间的全部闰年
        • 任务4、利用过滤算子输出[10, 100]之间的全部素数
    • 2.3 扁平映射算子 - flatMap()
      • 1. 扁平映射算子功能
      • 2. 扁平映射算子案例
        • 任务1、统计文件中单词个数
          • 方法一、利用Scala来实现
          • 方法二、利用Spark RDD来实现
    • 2.4 按键归约算子 - reduceByKey()
      • 1. 按键归约算子功能
      • 2. 按键归约算子案例
        • 任务1、在Spark Shell里计算学生总分
        • 任务2、在IDEA里计算学生总分
    • 2.5 合并算子 - union()
      • 1. 合并算子功能
      • 2. 合并算子案例
    • 2.6 排序算子 - sortBy()
      • 1. 排序算子功能
      • 2. 排序算子案例
    • 2.7 按键排序算子 - sortByKey()
      • 1. 按键排序算子功能
      • 2. 按键排序算子案例
    • 2.8 连接算子
      • 1. 内连接算子 - join()
      • 2. 左外连接算子 - leftOuterJoin()
      • 3. 右外连接算子 - rightOuterJoin()
      • 4. 全外连接算子 - fullOuterJoin()
    • 2.9 交集算子 - intersection()
    • 2.10 去重算子 - distinct()
      • 1. 去重算子案例
      • 2. IP地址去重案例
    • (十一)组合分组算子 - cogroup()


一、准备工作

1.1 准备文件

1. 准备本地系统文件

  • \home目录里创建words.txt
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第1张图片

2. 把文件上传到

  • words.txt上传到HDFS系统的/park目录里
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  • 查看文件内容
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1.2 启动Spark Shell

1. 启动HDFS服务

  • 执行命令:start-dfs.sh
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2. 启动Spark服务

  • 执行命令:start-all.sh
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第5张图片

3. 启动Spark Shell

  • 执行名命令: spark-shell --master spark://master:7077
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第6张图片

二、掌握转换算子

2.1 映射算子 - map()

1. 映射算子功能

  • map()是一种转换算子,它接收一个函数作为参数,并把这个函数应用于RDD的每个元素,最后将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。

2. 映射算子案例

  • 预备工作:创建一个RDD - rdd1
  • 执行命令:val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第7张图片

任务1、将rdd1每个元素翻倍得到rdd2

  • 对rdd1应用map()算子,将rdd1中的每个元素平方并返回一个名为rdd2的新RDD
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第8张图片
  • 查看结果
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第9张图片

任务2、将rdd1每个元素平方得到rdd2

  • 方法一、采用普通函数作为参数传给map()算子
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第10张图片
  • 方法二、采用下划线表达式作为参数传给map()算子
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第11张图片

任务3、利用映射算子打印菱形

(1)Spark Shell里实现

  • 右半菱形

  • 加上前导空格,左半菱形

  • 前导空格折半,显示菱形
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    (2)在IDEA里创建项目实现

  • 创建Maven项目
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  • java目录改成scala目录
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  • pom.xml文件里添加相关依赖和设置源程序目录
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第15张图片


<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0modelVersion>

    <groupId>cn.kox.rddgroupId>
    <artifactId>SparkRDDDemoartifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOTversion>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-langgroupId>
            <artifactId>scala-libraryartifactId>
            <version>2.12.15version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.sparkgroupId>
            <artifactId>spark-core_2.12artifactId>
            <version>3.1.3version>
        dependency>
    dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scalasourceDirectory>
    build>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>
    properties>



project>
  • 添加日志属性文件
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第16张图片
log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/rdd.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

  • 创建hdfs-site.xml文件,允许客户端访问集群数据节点
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第17张图片

<configuration>
    <property>
        <description>only config in clientsdescription>
        <name>dfs.client.use.datanode.hostnamename>
        <value>truevalue>
    property>
configuration>

  • 创建cn.kox.rdd.day01
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第18张图片
  • cn.kox.rdd.day01包里创建Example01单例对象
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第19张图片
package cn.kox.rdd.day01

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.mutable.ListBuffer
import scala.io.StdIn

/**
 * @ClassName: Example01
 * @Author: Kox
 * @Data: 2023/6/12
 * @Sketch:
 */
object Example01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("PrintDiamond") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置(本地调试)
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 输入一个奇数
    print("输入一个奇数:")
    val n = StdIn.readInt()
    //判断n的奇偶性
    if (n % 2 == 0) {
      println("温馨提示:你输入的不是奇数")
      return 
    }
    // 创建一个可变列表
    val list = new ListBuffer[Int]()
    // 给列表赋值
    (1 to n by 2).foreach(list.append(_))
    (n - 2 to 1 by -2).foreach(list.append(_))
    // 基于列表创建rdd
    val rdd = sc.makeRDD(list)
    // 对rdd进行映射操作
    val rdd1 = rdd.map(i => " " * ((n - i) / 2) + "*" * i)
    // 输出rdd1结果
    rdd1.collect.foreach(println)
  }
}
  • 运行程序,查看结果
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第20张图片

2.2 过滤算子 - filter()

1. 过滤算子功能

  • filter(func):通过函数func对源RDD的每个元素进行过滤,并返回一个新RDD,一般而言,新RDD元素个数会少于原RDD。

2. 过滤算子案例

任务1、过滤出列表中的偶数

  • 整数(Integer):奇数(odd number)+ 偶数(even number)
  • 基于列表创建RDD,然后利用过滤算子得到偶数构成的新RDD
  • 方法一、将匿名函数传给过滤算子
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第21张图片
  • 方法二、用神奇占位符改写传入过滤算子的匿名函数
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第22张图片

任务2、过滤出文件中包含spark的行

  • 查看源文件/park/words.txt内容
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第23张图片
  • 执行命令: val lines= sc.textFile("/park/words.txt"),读取文件 /park/words.txt生成RDD - lines
    在这里插入图片描述
  • 执行命令:val sparkLines = lines.filter(_.contains("spark")),过滤包含spark的行生成RDD - sparkLines
    在这里插入图片描述
  • 执行命令:sparkLines.collect,查看sparkLines内容,可以采用遍历算子,分行输出内容

Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第24张图片

  • 输出长度超过20的行
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第25张图片

任务3、利用过滤算子输出[2000, 2500]之间的全部闰年

  • 传统做法,利用循环结构嵌套选择结构来实现
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第26张图片
  • 要求每行输出10个数
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第27张图片
  • 采用过滤算子来实现
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第28张图片
  • 要求每行输出10个数

任务4、利用过滤算子输出[10, 100]之间的全部素数

  • 过滤算子:filter(n => !(n % 2 == 0 || n % 3 == 0 || n % 5 == 0 || n % 7 == 0))
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第29张图片

2.3 扁平映射算子 - flatMap()

1. 扁平映射算子功能

  • flatMap()算子与map()算子类似,但是每个传入给函数func的RDD元素会返回0到多个元素,最终会将返回的所有元素合并到一个RDD。

2. 扁平映射算子案例

任务1、统计文件中单词个数

  • 读取文件,生成RDD - rdd1,查看其内容和元素个数
  • Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第30张图片
  • 对于rdd1按空格拆分,做映射,生成新RDD - rdd2
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第31张图片
  • 对于rdd1按空格拆分,做扁平映射,生成新RDD - rdd3,有一个降维处理的效果
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第32张图片
  • 统计结果:文件里有25个单词
方法一、利用Scala来实现
  • 利用列表的flatten函数
  • cn.kox.rdd.day01包里创建Example02单例对象
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第33张图片
package cn.kox.rdd.day01

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @ClassName: Example02
 * @Author: Kox
 * @Data: 2023/6/12
 * @Sketch:
 */
object Example02 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建不规则二维列表
    val mat = List(
      List(7, 8, 1, 5),
      List(10, 4, 9),
      List(7, 2, 8, 1, 4),
      List(21, 4, 7, -4)
    )
    // 输出二维列表
    println(mat)
    // 将二维列表扁平化为一维列表
    val arr = mat.flatten
    // 输出一维列表
    println(arr)
    // 输出元素个数
    println("元素个数:" + arr.size)
  }
}

  • 运行程序,查看结果
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第34张图片
方法二、利用Spark RDD来实现
  • 利用flatMap算子
  • cn.kox.rdd.day01包里创建Example03单例对象
package cn.kox.rdd.day01

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
 * @ClassName: Example03
 * @Author: Kox
 * @Data: 2023/6/12
 * @Sketch:
 */
object Example03 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("PrintDiamond") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置(本地调试)
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 创建不规则二维列表
    val mat = List(
      List(7, 8, 1, 5),
      List(10, 4, 9),
      List(7, 2, 8, 1, 4),
      List(21, 4, 7, -4)
    )
    // 基于二维列表创建rdd1
    val rdd1 = sc.makeRDD(mat)
    // 输出rdd1
    rdd1.collect.foreach(x => print(x + " "))
    println()
    // 进行扁平化映射
    val rdd2 = rdd1.flatMap(x => x.toString.substring(5, x.toString.length - 1).split(", "))
    // 输出rdd2
    rdd2.collect.foreach(x => print(x + " "))
    println()
    // 输出元素个数
    println("元素个数:" + rdd2.count)
  }
}

  • 运行程序,查看结果
    在这里插入图片描述

2.4 按键归约算子 - reduceByKey()

1. 按键归约算子功能

  • reduceByKey()算子的作用对像是元素为(key,value)形式(Scala元组)的RDD,使用该算子可以将相同key的元素聚集到一起,最终把所有相同key的元素合并成一个元素。该元素的key不变,value可以聚合成一个列表或者进行求和等操作。最终返回的RDD的元素类型和原有类型保持一致。

2. 按键归约算子案例

任务1、在Spark Shell里计算学生总分

Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第35张图片

  • 创建成绩列表scores,基于成绩列表创建rdd1,对rdd1按键归约得到rdd2,然后查看rdd2内容Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第36张图片
  • agg: aggregation 聚合值
  • cur: current 当前值
val scores = List(("张钦林", 78), ("张钦林", 90), ("张钦林", 76),
                  ("陈燕文", 95), ("陈燕文", 88), ("陈燕文", 98),
                  ("卢志刚", 78), ("卢志刚", 80), ("卢志刚", 60))
val rdd1 = sc.makeRDD(scores)
val rdd2 = rdd1.reduceByKey((x, y) => x + y)
rdd2.collect.foreach(println)
  • 可以采用神奇的占位符
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第37张图片

任务2、在IDEA里计算学生总分

Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第38张图片
第一种方式:读取二元组成绩列表

  • cn.kox.rdd.day02包里创建CalculateScoreSum01单例对象
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第39张图片
package cn.kox.rdd.day02

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @ClassName: CalculateScoreSum01
 * @Author: Kox
 * @Data: 2023/6/12
 * @Sketch:
 */
object CalculateScoreSum01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("PrintDiamond") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置(本地调试)
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 创建二元组成绩列表
    val scores = List(
      ("张钦林", 78), ("张钦林", 90), ("张钦林", 76),
      ("陈燕文", 95), ("陈燕文", 88), ("陈燕文", 98),
      ("卢志刚", 78), ("卢志刚", 80), ("卢志刚", 60))
    // 基于二元组成绩列表创建RDD
    val rdd1 = sc.makeRDD(scores)
    // 对成绩RDD进行按键归约处理
    val rdd2 = rdd1.reduceByKey(_ + _)
    // 输出归约处理结果
    rdd2.collect.foreach(println)
  }
}

  • 运行程序,查看结果
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第40张图片
    第二种方式:读取四元组成绩列表
  • cn.kox.rdd.day02包里创建CalculateScoreSum02单例对象
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第41张图片
package cn.kox.rdd.day02

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.mutable.ListBuffer
/**
 * @ClassName: CalculateScoreSum02
 * @Author: Kox
 * @Data: 2023/6/12
 * @Sketch:
 */
object CalculateScoreSum02 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("PrintDiamond") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置(本地调试)
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 创建四元组成绩列表
    val scores = List(
      ("张钦林", 78, 90, 76),
      ("陈燕文", 95, 88, 98),
      ("卢志刚", 78, 80, 60)
    )
    // 将四元组成绩列表转化成二元组成绩列表
    val newScores = new ListBuffer[(String, Int)]()
    // 通过遍历算子遍历四元组成绩列表
    scores.foreach(score => {
      newScores.append(Tuple2(score._1, score._2))
      newScores.append(Tuple2(score._1, score._3))
      newScores.append(Tuple2(score._1, score._4))
    }
    )
    // 基于二元组成绩列表创建RDD
    val rdd1 = sc.makeRDD(newScores)
    // 对成绩RDD进行按键归约处理
    val rdd2 = rdd1.reduceByKey(_ + _)
    // 输出归约处理结果
    rdd2.collect.foreach(println)
  }
}

  • 运行程序,查看结果
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第42张图片

2.5 合并算子 - union()

1. 合并算子功能

  • union()算子将两个RDD合并为一个新的RDD,主要用于对不同的数据来源进行合并,两个RDD中的数据类型要保持一致。

2. 合并算子案例

  • 创建两个RDD,合并成一个新RDD
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第43张图片
  • 课堂练习:将两个二元组成绩表合并
  • 在集合运算里,并集符号:∪ \cup∪,并集运算:A ∪ B A \cup BA∪B
  • 在集合运算里,交集符号:∩ \cap∩,交集运算:A ∩ B A \cap BA∩B
  • 在集合运算里,补集运算:A ˉ \bar A

2.6 排序算子 - sortBy()

1. 排序算子功能

  • sortBy()算子将RDD中的元素按照某个规则进行排序。该算子的第一个参数为排序函数,第二个参数是一个布尔值,指定升序(默认)或降序。若需要降序排列,则需将第二个参数置为false。

2. 排序算子案例

  • 一个数组中存放了三个元组,将该数组转为RDD集合,然后对该RDD按照每个元素中的第二个值进行降序排列。
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第44张图片
  • sortBy(x=>x._2,false)中的x代表rdd1中的每个元素。由于rdd1的每个元素是一个元组,因此使用x._2取得每个元素的第二个值。当然,sortBy(x=>x.2,false)也可以直接简化为sortBy(._2,false)。
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第45张图片

2.7 按键排序算子 - sortByKey()

1. 按键排序算子功能

  • sortByKey()算子将(key, value)形式的RDD按照key进行排序。默认升序,若需降序排列,则可以传入参数false。

2. 按键排序算子案例

  • 将三个二元组构成的RDD按键先降序排列,然后升序排列
  • 其实,用排序算子也是可以搞定的

2.8 连接算子

1. 内连接算子 - join()

  • join()算子将两个(key, value)形式的RDD根据key进行连接操作,相当于数据库的内连接(Inner Join),只返回两个RDD都匹配的内容。
  • 将rdd1与rdd2进行内连接
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第46张图片

2. 左外连接算子 - leftOuterJoin()

  • leftOuterJoin()算子与数据库的左外连接类似,以左边的RDD为基准(例如rdd1.leftOuterJoin(rdd2),以rdd1为基准),左边RDD的记录一定会存在。例如,rdd1的元素以(k,v)表示,rdd2的元素以(k, w)表示,进行左外连接时将以rdd1为基准,rdd2中的k与rdd1的k相同的元素将连接到一起,生成的结果形式为(k, (v, Some(w))。rdd1中其余的元素仍然是结果的一部分,元素形式为(k,(v, None)。Some和None都属于Option类型,Option类型用于表示一个值是可选的(有值或无值)。若确定有值,则使用Some(值)表示该值;若确定无值,则使用None表示该值。
  • rdd1与rdd2进行左外连接
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第47张图片

3. 右外连接算子 - rightOuterJoin()

  • rightOuterJoin()算子的使用方法与leftOuterJoin()算子相反,其与数据库的右外连接类似,以右边的RDD为基准(例如rdd1.rightOuterJoin(rdd2),以rdd2为基准),右边RDD的记录一定会存在。
  • rdd1与rdd2进行右外连接
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第48张图片

4. 全外连接算子 - fullOuterJoin()

  • fullOuterJoin()算子与数据库的全外连接类似,相当于对两个RDD取并集,两个RDD的记录都会存在。值不存在的取None。
  • rdd1与rdd2进行全外连接
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第49张图片

2.9 交集算子 - intersection()

  • intersection()算子对两个RDD进行交集操作,返回一个新的RDD。要求两个算子类型要一致。
  • rdd1与rdd2进行交集操作,满足交换律
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第50张图片
  • A ∩ B ≠ ϕ
    Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第51张图片

2.10 去重算子 - distinct()

  • distinct()算子对RDD中的数据进行去重操作,返回一个新的RDD。有点类似与集合的不允许重复元素。

1. 去重算子案例

  • 去掉rdd中重复的元素
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2. IP地址去重案例

  • 在项目根目录创建ips.txt文件
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  • cn.kox.rdd.day03包里创建DistinctIPs单例对象
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package cn.kox.rdd.day03

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @ClassName: DistinctIPs
 * @Author: Kox
 * @Data: 2023/6/12
 * @Sketch:
 */
object DistinctIPs {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("DistinctIPs ") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置(本地调试)
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 读取本地IP地址文件,得到RDD
    val ips = sc.textFile("D:\\Major\\BigData\\Spark\\SparkLesson2023U\\SparkRDDDemo\\ips.txt")
    // rdd去重再输出
    ips.distinct.collect.foreach(println)
  }
}


  • 运行程序,查看结果
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  • 修改代码,保存去重结果到本地目录Spark大数据处理学习笔记(3.2.1)掌握RDD算子_第56张图片

(十一)组合分组算子 - cogroup()

  • cogroup()算子对两个(key, value)形式的RDD根据key进行组合,相当于根据key进行并集操作。例如,rdd1的元素以(k, v)表示,rdd2的元素以(k, w)表示,执行rdd1.cogroup(rdd2)生成的结果形式为(k, (Iterable, Iterable))。
  • rdd1与rdd2进行组合分组操作
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