spark：学习杂记--29

从前两天开始跟着写spark官网上的例子，期间遇到很多函数和方法，这篇博客基本上都是从网上各位牛人那里东拼西凑copy过来的，在写例子的时候遇到不会的函数或方法就去google或百度然后贴在这里为读懂例子做准备···接下来会写一些spark的例子以及我个人对例子中语句的理解

1.map
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> val b = a.map(x => x*2)
scala> a.collect
res10: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
scala> b.collect
res11: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)

上述例子中把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD。

2.mapPartitions
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。 它的函数定义为：
def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]
f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> def myfunc[T](iter: Iterator[T]) : Iterator[(T, T)] = {
  var res = List[(T, T)]() 
  var pre = iter.next while (iter.hasNext) {
    val cur = iter.next; 
    res .::= (pre, cur) pre = cur;
  } 
  res.iterator
}
scala> a.mapPartitions(myfunc).collect
res0: Array[(Int, Int)] = Array((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7,8))

上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。 mapPartitions还有些变种，比如mapPartitionsWithContext，它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。

3.mapValues

mapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value，原RDD中的Key保持不变，与新的Value一起组成新的RDD中的元素。因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD。

scala> val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", " eagle"), 2)
scala> val b = a.map(x => (x.length, x))
scala> b.mapValues("x" + _ + "x").collect
res5: Array[(Int, String)] = Array((3,xdogx), (5,xtigerx), (4,xlionx),(3,xcatx), (7,xpantherx), (5,xeaglex))

4.mapWith
mapWith是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数，