Spark PG4. RDD 操作二 常用的 Transformations 与 Actions 方法

RDD 操作二 常用的 Transformations 与 Actions 方法

原文地址： http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#transformations
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Henvealf/译

Transformations 转换

这里只有 Scala 的API，Java 与 Python 请看官方API。

Transformation	啥意思啊
map(func)	返回每个元素经过 func 方法处理后，所生成的新元素所组成的分布式数据集合(RDD)。
filter(func)	返回一个通过了方法 func 筛选的元素所组成的数据集合；func 返回 true，即代表通过筛选。
flatMap(func)	与 map 相似，不过每一个输入项能够被映射为0个或多个输出项(所以 func 应该返回一个Seq(队列) 而不是一个单项)。
mapPartitions(func)	与 map 相似，但是他是单独运行在 RDD 的每一个分区(块)上，所以假如 RDD 是类型 T 时，则 func 的类型必须为 Iterator => Iterator 。
mapPartitionsWithIndex(func)	与 mapPartitions 相似，但是会另外提供一个整数值代表分区的下标(index), 所以假如 RDD 是类型 T 时，func 的类型必须为 (Int, Iterator) => Iterator.
sample(withReplacement, fraction, seed)	第一参数是指明是否放回，第二个参数是抽取数量，第三个是随机种子。
union(otherDataset)	返回一个包含了源数据集和参数的新数据集
intersection(otherDataset)	返回一个元数据集与参数的相交之后的新的 RDD(就是交集)。
distinct([numTasks])	对数据集进行去重操作
groupByKey([numTasks])	当在一个(K,V)数据集上调用他，会返回一个 (K, Iterator) 数据集。 注意 :当你分组他们是为了在每个Key上聚合他们(比如求和或者平均值)，使用 reduceByKey 或者 aggregateByKey 将会收益到更高的性能。注意 ：输出的并发水平依赖于父 RDD 分区的个数。你能通过可选的 numTasks 参数设置不同的 task 数目。
reduceByKey(func, [numTasks])	当在一个(K,V)数据集上调用他时，将会返回一个在不同的key上进行了聚合了Value的新的 (K,V) 数据集，聚合的方式是使用 func 方法指定，且必须是 (V,V) => V 类型的。 与 groupByKey 很像，reduce task 的个数是使用第二个可选参数指定的。
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [NumTasks])	当在一个(K,V)类型的数据集上调用他时，他就会返回一个按照 key 来进行聚合后生成的 (K,U) 对，聚合的方式是通过提供一个合并方法和一个中立的“零”值来完成的。允许被聚合的 value 的类型与输入的 value 的类型不一样，这样可以禁止没必要的分配。和 groupByKey相似，reduce task 的个数是使用第二个可选参数指定的。
sortByKey([ascending],[numTasks])	在（K，V）类型上调用他以实现按 K 排序。返回排序后的键值对。使用第一参数（boolean）值来决定是否为升序。
join(otherDataset, [numTasks])	通过该方法可以按照 K 来将源数据集合与另一数据集合进行 join 操作。(K, V) 和 (K, W) join结果就是 (K,(V,W))。outer join 就直接使用 leftOuterJoin，rightOuterJoin，fullOuterJoin 。
cogroup(otherDataset,[numTasks])	当在 (K, V) 类型与 (K, W)类型调用该方法时，会返回一个元祖 (K, (Iterable, Iterable)) 。也可以使用 groupWith 来调用。
cartesian(otherDataset)	当在 T 类型与 U类型 的数据集上调用他，就返回一个 (T,U) 类型的数据集(所有元素组成的键值对)。
pipe(command,[envVars])	通过 shell 命令将 RDD 的每个分区进行导流， RDD 元素就可以写入到进程的 stdin(标准输入) ，也可以按照字符串的形式将其来按行输出的 stdout(标准输入)
repatition(numPartitions)	通过重新修改 partition 的个数来对 RDD 中的数据重新进行洗牌，以平衡分区。他总是对网络上的所有数据进行重洗。

Actions 动作

Action	用法
reduce(func)	使用一个 func 来聚合一个数据集，方法应该为两个参数，一个返回值。这个方法必须能够翻转与连接，以至于能够在并发运行时的计算是正确的。
collect()	以数组的形式返回在驱动器上的数据集的所有元素。当一个过滤器或者其他操作返回了一个小的子集时，使用这个方法会变得非常高效。
first()	返回数据集行的第一个元素。
take(n)	以数组的形式返回数据集上的前 n 个元素。
takeSample(withReplacement, num, [seed])	返回抽样后的数据组成的数组，第一个参数是时候放回取样，第二个就是取样的个数，第三个可选的参数是取样种子。
takeOrdered(n, [ordering])	返回 RDD 排序后的前 n 个元素。排序方式要么就使用原生的排序方式，要么使用自定义的比较器排序，使用第二个可选参数传入。
saveAsTextFile(path)	将数据集中的元素写成一个文本文件，或者多个文本问价，参数就是文件路径，可以写在本地文件系统，HDFS，或者其他 Hadoop 支持的文件系统中。Spark 会在每一个元素上调用 toString 方法，转成文本文件中的一行文本。
saveAsSequenceFile(path) –Java and Scala	就是将 RDD 中的元素写成 Hadoop SequenceFile到本地文件系统，HDFS，或者其他 Hadoop 支持的文件系统。 且 RDDs 中可用的的键值对必须实现 Hadoop 的 Writable 接口。在 Scala 中，也有许多可用的能够隐含的转型为 Writable 的类型，例如 Int， Double， String。
savaAsObjectFile(path) –Java and Scala	使用 Java 简单的序列化方式，将 RDD 中的元素进行序列化。 可以使用 SparkContext.objectFile() 方法来加载。
countByKey()	按照 数据集中的 Key 进行分组，计算各个 K 的对应的个数。（K,V）返回 (K,Int)
foreach(func)	在数据集上的每个元素上运行 func 方法。上面提到了。

Spark RDD API 也提供了一些 action 的异步版本，比如 foreach 对应的 foreachAsync 。