Spark的常用算子大总结

文章目录

• Transformation算子Value类型
  • 1 、map(func)案例
  • 2、mapPartitions(func) 案例
  • 3、mapPartitionsWithIndex(func) 案例
  • 4、map()和mapPartition()的区别
  • 5、flatMap(func) 案例
  • 6、sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例
  • 7、 groupBy(func)案例
  • 8、filter(func) 案例
  • 9、sample(withReplacement, fraction, seed) 案例
  • 10、stinct([numTasks])) 案例
  • 11、coalesce(numPartitions) 案例
  • 12、repartition(numPartitions) 案例
• Action算子
  • 1、 reduce(func)案例
  • 2、countByKey()案例
  • 3、foreach(func)案例
  • 4、 sortByKey([ascending], [numTasks]) 案例
  • 5、collect()案例
  • 6、 count()案例
  • 7、 first()案例
  • 8、 take(n)案例

Transformation算子Value类型

1 、map(func)案例

作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD （1）创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at :24 （2）打印 scala> source.collect() res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) （3）将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at :26 （4）打印最终结果 scala> mapadd.collect() res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

2、mapPartitions(func) 案例

1.作用：类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func 的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。 2.需求：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD

（1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at :24 （2）使每个元素*2组成新的RDD scala> rdd.mapPartitions(x=>x.map(_*2)) res3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at mapPartitions at :27 （3）打印新的RDD scala> res3.collect res4: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

3、mapPartitionsWithIndex(func) 案例

1.作用：类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD 上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]； 2.需求：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at :24 （2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD scala> val indexRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_)))) indexRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[5] at mapPartitionsWithIndex at :26 （3）打 印 新 的 RDD scala> indexRdd.collect res2: Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (0,2), (1,3), (1,4))

4、map()和mapPartition()的区别

1.map()：每次处理一条数据。 2.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。 3.开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

5、flatMap(func) 案例

1.作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个 序列，而不是单一元素） 2.需求：创建一个元素为1-5的RDD，运用flatMap创建一个新的RDD，新的RDD为原RDD的每个元 素的扩展（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5） （1）创建 scala> val sourceFlat = sc.parallelize(1 to 5) sourceFlat: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at :24 （2）打印

scala> sourceFlat.collect() res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5) （3）根据原RDD创建新RDD（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5） scala> val flatMap = sourceFlat.flatMap(1 to _) flatMap: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[13] at flatMap at :26 （4）打 印 新 RDD scala> flatMap.collect() res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

6、sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例

1.作用；使用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序，默认为正序。 2.需求：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(List(2,1,3,4)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at :24 （2）按照自身大小排序 scala> rdd.sortBy(x => x).collect() res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4) （3）按照与3余数的大小排序 scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect() res12: Array[Int] = Array(3, 4, 1, 2)

7、 groupBy(func)案例

1.作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。 2.需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。 （1）创建 scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at :24 （2）按照元素模以2的值进行分组 scala> val group = rdd.groupBy(_%2) group: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[2] at groupBy at :26 （3）打印结果 scala> group.collect res0: Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(2, 4)), (1,CompactBuffer(1, 3)))

8、filter(func) 案例

1.作用：过滤。返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。 2.需求：创建一个RDD（由字符串组成），过滤出一个新RDD（包含”xiao”子串） （1）创建 scala> var sourceFilter = sc.parallelize(Array(“xiaoming”,“xiaojiang”,“xiaohe”,“dazhi”)) sourceFilter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at :24 （2）打印 scala> sourceFilter.collect() res9: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe, dazhi) （3）过滤出含” xiao”子串的形成一个新的RDD scala> val filter = sourceFilter.filter(_.contains(“xiao”)) filter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[11] at filter at :26 （4）打 印 新 RDD scala> filter.collect() res10: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe)

9、sample(withReplacement, fraction, seed) 案例

1.作用：以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，withReplacement表示是抽出的数据 是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样，seed用于指定随机数生成器种子。 2.需求：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样 （1）创建RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at parallelize at :24 （2）打印 scala> rdd.collect() res15: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) （3）放回抽样 scala> var sample1 = rdd.sample(true,0.4,2) sample1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[21] at sample at :26 （4）打印放回抽样结果 scala> sample1.collect() res16: Array[Int] = Array(1, 2, 2, 7, 7, 8, 9) （5）不放回抽样 scala> var sample2 = rdd.sample(false,0.2,3) sample2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[22] at sample at :26 （6）打印不放回抽样结果

scala> sample2.collect() res17: Array[Int] = Array(1, 9)

10、stinct([numTasks])) 案例

1.作用：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。 2.需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。 （1）创建一个RDD scala> val distinctRdd = sc.parallelize(List(1,2,1,5,2,9,6,1)) distinctRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[34] at parallelize at :24 （2）对RDD进行去重 scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct() unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[37] at distinct at :26 （3）打印去重后生成的新RDD scala> unionRDD.collect() res20: Array[Int] = Array(1, 9, 5, 6, 2) （4）对RDD scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct(2) unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[40] at distinct at :26 （5）打印去重后生成的新RDD scala> unionRDD.collect() res21: Array[Int] = Array(6, 2, 1, 9, 5)

11、coalesce(numPartitions) 案例

1.作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。 2.需求：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at :24 （2）查看RDD的分区数 scala> rdd.partitions.size res20: Int = 4 （3）对RDD重新分区 scala> val coalesceRDD = rdd.coalesce(3) coalesceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[55] at coalesce at :26 （4）查看新RDD的分区数 scala> coalesceRDD.partitions.size

res21: Int = 3

12、repartition(numPartitions) 案例

1.作用：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。 2.需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at :24 （2）查看RDD的分区数scala> rdd.partitions.size res22: Int = 4 （3）对RDD重新分区 scala> val rerdd = rdd.repartition(2) rerdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[60] at repartition at :26 （4）查看新RDD的分区数 scala> rerdd.partitions.size res23: Int = 2 coalesce和repartition的区别 1.coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。 2.repartition实际上是调用的coalesce，进行shuffle。源码如下：

Action算子

1、 reduce(func)案例

1.作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。 2.需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果 （1）创建一个RDD[Int] scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[85] at makeRDD at :24 （2）聚合RDD[Int]所有元素 scala> rdd1.reduce(+) res50: Int = 55 （3）创建一个RDD[String] scala> val rdd2 = sc.makeRDD(Array((“a”,1),(“a”,3),(“c”,3),(“d”,5))) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at :24

（4）聚合RDD[String]所有数据 scala> rdd2.reduce((x,y)=>(x.1 + y.1,x.2 + y.2)) res51: (String, Int) = (adca,12)

2、countByKey()案例

1.作用：针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 2.需求：创建一个PairRDD，统计每种key的个数 （1）创建一个PairRDD scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[95] at parallelize at :24 （2）统计每种key的个数 scala> rdd.countByKey res63: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(3 -> 2, 1 -> 3, 2 -> 1)

3、foreach(func)案例

1.作用：在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 2.需求：创建一个RDD，对每个元素进行打印 （1）创建一个RDD scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 5,2) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[107] at makeRDD at :24 （2）对该RDD每个元素进行打印

scala> rdd.foreach(println(_)) 3
4
5
1
2

4、 sortByKey([ascending], [numTasks]) 案例

1.作用：在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的 RDD 2.需求：创建一个pairRDD，按照key的正序和倒序进行排序 （1）创建一个pairRDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array((3,“aa”),(6,“cc”),(2,“bb”),(1,“dd”))) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at :24 （2）按照key的正序 scala> rdd.sortByKey(true).collect() res9: Array[(Int, String)] = Array((1,dd), (2,bb), (3,aa), (6,cc))

（3）按照key的倒序 scala> rdd.sortByKey(false).collect() res10: Array[(Int, String)] = Array((6,cc), (3,aa), (2,bb), (1,dd))

5、collect()案例

1.作用：在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素。 2.需求：创建一个RDD，并将RDD内容收集到Driver端打印 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 （2）将结果收集到Driver端 scala> rdd.collect res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

6、 count()案例

1.作用：返回RDD中元素的个数 2.需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 （2）统计该RDD的条数 scala> rdd.count res1: Long = 10

7、 first()案例

1.作用：返回RDD中的第一个元素 2.需求：创建一个RDD，返回该RDD中的第一个元素 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 （2）统计该RDD的条数 scala> rdd.first res2: Int = 1

8、 take(n)案例

1.作用：返回一个由RDD的前n个元素组成的数组 2.需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at :24 （2）统计该RDD的条数 scala> rdd.take(3) res10: Array[Int] = Array(2, 5, 4)