2023_Spark_实验十二：Spark高级算子使用
掌握Spark高级算子在代码中的使用
相同点分析
三个函数的共同点，都是Transformation算子。惰性的算子。
不同点分析
map函数是一条数据一条数据的处理，也就是，map的输入参数中要包含一条数据以及其他你需要传的参数。
mapPartitions函数是一个partition数据一起处理，也即是说，mapPartitions函数的输入是一个partition的所有数据构成的“迭代器”，然后函数里面可以一条一条的处理，在把所有结果，按迭代器输出。也可以结合yield使用效果更优。
rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。
两者的主要区别是调用的粒度不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。
mapPartitionsWithIndex函数，其实和mapPartitions函数区别不大，因为mapPartitions背后调的就是mapPartitionsWithIndex函数，只是一个参数被close了。mapPartitionsWithIndex的函数可以或得partition索引号；
假设一个rdd有10个元素，分成3个分区。如果使用map方法，map中的输入函数会被调用10次；而使用mapPartitions方法的话，其输入函数会只会被调用3次，每个分区调用1次。
mapPartitionsWithIndex则是带上分区下标进行操作。
1、mapPartitionWithIndex
import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}
object mapPartitionWithIndex {
def getPartInfo:(Int,Iterator[Int]) => Iterator[String] = (index:Int,iter:Iterator[Int]) =>{
iter.map(x =>"[ PartId " + index +", elems: " + x + " ]")
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("RddMapPartitionsWithIndexDemo")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,9,6,7,8),numSlices =3 )
val rdd2 = rdd1.mapPartitionsWithIndex(getPartInfo)
rdd2.collect().foreach(println)
}
}
2、aggregate
首先我们来创建一个 RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at :24
scala> rdd1.collect
warning: there was one feature warning; re-run with -feature for details
res24: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5) 这个 RDD 仅有 1 个分片，包含 5 个数据： 1, 2, 3, 4, 5 。
然后我们来应用一下 aggregate 方法。
在使用 aggregate 之前，我们还是先定义两个要给 aggregate 当作输入参数的函数吧。
scala>
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)
def pfun1(p1: Int, p2: Int): Int = {
p1 * p2
}
// Exiting paste mode, now interpreting.
pfun1: (p1: Int, p2: Int)Int
scala>
scala>
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)
def pfun2(p3: Int, p4: Int): Int = {
p3 + p4
}
// Exiting paste mode, now interpreting.
pfun2: (p3: Int, p4: Int)Int
scala> 接着是第 2 个函数。就不再解释什么了。
然后终于可以开始应用我们的 aggregate 方法了。
scala> rdd1.aggregate(3)(pfun1, pfun2)
res25: Int = 363
scala> 输出结果是 363 ！这个结果是怎么算出来的呢？
首先我们的 zeroValue 即初值是 3 。然后通过上面小节的介绍，我们知道首先会应用 pfun1 函数，因为我们这个 RDD 只有 1 个分片，所以整个运算过程只会有一次 pfun1 函数调用。它的计算过程如下：
首先用初值 3 作为 pfun1 的参数 p1 ，然后再用 RDD 中的第 1 个值，即 1 作为 pfun1 的参数 p2 。由此我们可以得到第一个计算值为 3 * 1 = 3 。接着这个结果 3 被当成 p1 参数传入，RDD 中的第 2 个值即 2 被当成 p2 传入，由此得到第二个计算结果为 3 * 2 = 6 。以此类推，整个 pfun1 函数执行完成以后，得到的结果是 3 * 1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 360 。这个 pfun1 的应用过程有点像是 “在 RDD 中滑动计算” 。
在 aggregate 方法的第 1 个参数函数 pfun1 执行完毕以后，我们得到了结果值 360 。于是，这个时候就要开始执行第 2 个参数函数 pfun2 了。
pfun2 的执行过程与 pfun1 是差不多的，同样会将 zeroValue 作为第一次运算的参数传入，在这里即是将 zeroValue 即 3 当成 p3 参数传入，然后是将 pfun1 的结果 360 当成 p4 参数传入，由此得到计算结果为 363 。因为 pfun1 仅有一个结果值，所以整个 aggregate 过程就计算完毕了，最终的结果值就是 363 。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object RddAggregateDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("RddDemos")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),numSlices = 2)
//下面代码等价与rdd1.aggregate("")(x+y) => math.min(x.length,y.length)),(x,y)=>x+y))
val result = rdd1.aggregate("")(func1,func2)
println(result)
}
//(x,y)=>math.min(x.Length,y.length)
def func1:(String,String) => String =(x:String,y:String) =>{
println(",")
val ret =math.min(x.length,y.length).toString
println("func1 ret:" +ret)
ret
}
//(x+y) => x+y
def func2:(String,String)=>String=(x:String,y:String) =>{
println("========" +(x+y))
x+y
}
} 
3、aggregateByKey
通过scala集合以并行化方式创建一个RDD
scala> val pairRdd = sc.parallelize(List((“cat”,2),(“cat”,5),(“mouse”,4),(“cat”,12),(“dog”,12),(“mouse”,2)),2)
pairRdd 这个RDD有两个区，一个区中存放的是：
(“cat”,2),(“cat”,5),(“mouse”,4)
另一个分区中存放的是：
(“cat”,12),(“dog”,12),(“mouse”,2)
然后，执行下面的语句
scala > pairRdd.aggregateByKey(100)(math.max(_ , _), _ + _ ).collect
结果：
res0: Array[(String,Int)] = Array((dog,100),(cat,200),(mouse,200)
下面是以上语句执行的原理详解：
aggregateByKey的意思是：按照key进行聚合
第一步：将每个分区内key相同数据放到一起
分区一
(“cat”,(2,5)),(“mouse”,4)
分区二
(“cat”,12),(“dog”,12),(“mouse”,2)
第二步：局部求最大值
对每个分区应用传入的第一个函数，math.max(_ , _)，这个函数的功能是求每个分区中每个key的最大值
这个时候要特别注意，aggregateByKe(100)(math.max(_ , _),_+_)里面的那个100，其实是个初始值
在分区一中求最大值的时候,100会被加到每个key的值中，这个时候每个分区就会变成下面的样子
分区一
(“cat”,(2,5，100)),(“mouse”,(4，100))
然后求最大值后变成：
(“cat”,100), (“mouse”,100)
分区二
(“cat”,(12,100)),(“dog”,(12.100)),(“mouse”,(2,100))
求最大值后变成：
(“cat”,100),(“dog”,100),(“mouse”,100)
第三步：整体聚合
将上一步的结果进一步的合成，这个时候100不会再参与进来
最后结果就是：
(dog,100),(cat,200),(mouse,200)
对PairRDD中相同的Key值进行聚合操作，在聚合过程中同样使用了一个中立的初始值。和aggregate函数类似，aggregateByKey返回值的类型不需要和RDD中value的类型一致。因为aggregateByKey是对相同Key中的值进行聚合操作，所以aggregateByKey'函数最终返回的类型还是PairRDD，对应的结果是Key和聚合后的值，而aggregate函数直接返回的是非RDD的结果。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object RddAggregateByKeyDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf =new SparkConf().setMaster("local").setAppName("RddAggregateByKeyDemo")
val sc = new SparkContext(conf)
val pairRDD = sc.parallelize(List(("cat",2),("cat",5),("mouse",4),("cat",12),("dog",12),("mouse",2)),numSlices = 2)
val rdd = pairRDD.aggregateByKey(100)(func2,func2)
val resultArray = rdd.collect
resultArray.foreach(println)
sc.stop()
}
def func2(index:Int,iter:Iterator[(String,Int)]):Iterator[String] = {
iter.map(x=>"[partID:" + index + ",val: " +x +"]")
}
//(x,y)=>math.max(x+y)
def func1:(Int,Int) => Int =(x:Int,y:Int) =>{
println("")
val ret =math.max(x,y)
println("func1 max:" +ret)
ret
}
//(x+y) => x+y
def func2:(Int,Int)=>Int=(x:Int,y:Int) =>{
println("========func2 x :" + x + ",y:"+y)
println("========func2 ret =====" +(x+y))
x+y
}
} 