Spark-RDD

1.RDD是什么

RDD：弹性分布式数据集(Resillient Distributed Dataset)，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

2.RDD的主要特征：

1）RDD是由一系列的partition组成的。
2）函数是作用在每一个partition(split)上的。
3）RDD之间有一系列的依赖关系。
4）RDD提供一系列最佳的计算位置。
5）RDD是只读的，类似于Java中的String。

3.RDD的创建：

(下面的代码都是在spark-shell中完成，后面会写在idea里面完成的)

1）从集合中创建RDD：

利用SparkContext类中的两个方法：parallelize和makeRDD。

2）从外部存储创建RDD：

从外部存储创建RDD是指从内部读取数据文件创建RDD。
利用SparkContext对象的textFile方法读取数据集。 用 sc.textFile(“路径”),在路径前面加上"file:///"

3）从其它RDD创建：

4.RDD两种类型操作：

1）转换操作(lazy模式)：

基于现有的数据集创建一个新的数据集。（map、filter、faltMap、sortBy、groupby、distinct、union、groupByKey、reduceByKey）
①map：通过转换已有的RDD生成新的RDD。

②filter：过滤RDD中的元素。
rdd.filter(x=>x.2>1) 也可以写成rdd.filter(._2>1) 2是表示第二个元素。

③flatMap：扁平化(压成同一级别，常用来用来切分单词)。
flatMap其实相当于先Map后flatten。(Map+flatten)

④sortBy：排序。
第1、2、3个参数为：进行排序的值、降序、分区设置

groupBy：分组。

⑤distinct：去重。
直接用即可。
⑥Union：将两个RDD元素合并成一个，不进行去重操作。
⑦intersection：求交集。
⑧subtract：求并集。
◉cartesian：笛卡儿积。（将两个集合的元素两两组合成一组，A,B两个RDD有2个元素，则使用cartesian求则会得到4个元组的RDD）

2）行动操作：

在数据集上进行运算，返回计算值。（collect、count、first、take、reduce、sample、saveAsTestFile、foreach）
①collect：以数组的形式返回RDD中所有元素。
②count：RDD中元素的个数。
③first：返回RDD中的第一个元素。
④take(N)：取RDD中的前N个元素。
⑤reduce：并行整合RDD中所有数据

⑥sample(withReplacement : scala.Boolean, fraction : scala.Double，seed scala.Long)

sample算子时用来抽样用的，其有3个参数
	withReplacement：表示抽出样本后是否在放回去，true表示会放回去，这也就意味着抽出的样本可能有重复
	fraction ：抽出多少，这是一个double类型的参数,0-1之间，eg:0.3表示抽出30%
	seed：表示一个种子，根据这个seed随机抽取，一般情况下只用前两个参数就可以，那么这个参数是干嘛的呢，这个参数一般用于调试，有时候不知道是程序出问题还是数据出了问题，就可以将这个参数设置为定值

⑦saveAsTextFile(path)
将数据集的元素以textfile的形式保存到本地文件系统–HDFS或者任何其他Hadoop支持的文件系统。对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它转换为文件中的文本行。

3）键值对RDD（PairRDD）：

keys和values：
keys返回一个只包含键的RDD，values返回一个包含值的RDD。
①zip：
将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,这里默认两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。

②join：
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD

4）转化操作与行动操作区别：

转化操作返回的是 RDD，而行动操作返回的是其他的数据类型；
RDD的所有转换操作都是懒执行的，只有当行动操作出现的时候Spark才会去真的执行。

5）map()和mapPartition()的区别：

map()：每次处理一条数据。
mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。
建议：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

6）reduceByKey和groupByKey的区别

reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]。
groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。
注意：reduceByKey比groupByKey，效率更高一些，建议使用。