spark RDD基本操作

Spark里的计算都是操作RDD进行，那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD，构建RDD从数据来源角度分为两类：

第一类是从内存里直接读取数据，

第二类就是从文件系统里读取，当然这里的文件系统种类很多常见的就是HDFS以及本地文件系统了

/* 使用makeRDD创建RDD */

/* List */

val rdd01 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6))

val r01 = rdd01.map { x => x * x }

println(r01.collect().mkString(","))

/* Array */

val rdd02 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6))

val r02 = rdd02.filter { x => x < 5}

println(r02.collect().mkString(","))

val rdd03 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1)

val r03 = rdd03.map { x => x + 1 }

println(r03.collect().mkString(","))

/* Array */

val rdd04 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1)

val r04 = rdd04.filter { x => x > 3 }

println(r04.collect().mkString(","))

大家看到了RDD本质就是一个数组，因此构造数据时候使用的是List（链表）和Array（数组）类型。

第二类方式是通过文件系统构造RDD，代码如下所示：

val rdd:RDD[String] = sc.textFile("file:///D:/sparkdata.txt", 1)

val r:RDD[String] = rdd.flatMap { x => x.split(",") }

println(r.collect().mkString(","))

这里例子使用的是本地文件系统，所以文件路径协议前缀是file://。

　　构造了RDD对象了，接下来就是如何操作RDD对象了，RDD的操作分为转化操作（transformation）和行动操作（action），RDD之所以将操作分成这两类这是和RDD惰性运算有关，当RDD执行转化操作时候，实际计算并没有被执行，只有当RDD执行行动操作时候才会促发计算任务提交，执行相应的计算操作。区别转化操作和行动操作也非常简单，转化操作就是从一个RDD产生一个新的RDD操作，而行动操作就是进行实际的计算。

　　下面是RDD的基础操作API介绍：

操作类型	函数名	作用
转化操作	map()	参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，返回值是新的RDD
	flatMap()	参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，将元素数据进行拆分，变成迭代器，返回值是新的RDD
	filter()	参数是函数，函数会过滤掉不符合条件的元素，返回值是新的RDD
	distinct()	没有参数，将RDD里的元素进行去重操作
	union()	参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD
	intersection()	参数是RDD，求出两个RDD的共同元素
	subtract()	参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉
	cartesian()	参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积
行动操作	collect()	返回RDD所有元素
	count()	RDD里元素个数
	countByValue()	各元素在RDD中出现次数
	reduce()	并行整合所有RDD数据，例如求和操作
	fold(0)(func)	和reduce功能一样，不过fold带有初始值
	aggregate(0)(seqOp,combop)	和reduce功能一样，但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样
	foreach(func)	对RDD每个元素都是使用特定函数

spark是一个计算框架，是对mapreduce计算框架的改进，mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式，之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算。但是Spark里的计算模型却是数组形式，RDD如何处理Map的数据格式了？本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式。

Pair RDD及键值对RDD，Spark里创建Pair RDD也是可以通过两种途径，一种是从内存里读取，一种是从文件读取。

首先是从文件读取，上篇里我们看到使用textFile方法读取文件，读取的文件是按行组织成一个数组，要让其变成map格式就的进行转化，代码如下所示

/*
 * 测试文件数据:

 * x01,1,4

   x02,11,1
x01,3,9
x01,2,6

   x02,18,12

   x03,7,9

 *

 * */

val rddFile:RDD[(String,String)] = sc.textFile("file:///F:/sparkdata01.txt", 1).map { x => (x.split(",")(0),x.split(",")(1) + "," + x.split(",")(2)) }

val rFile:RDD[String] = rddFile.keys

println("=========createPairMap File=========")

println(rFile.collect().mkString(","))// x01,x02,x01,x01,x02,x03

println("=========createPairMap File=========")
我们由此可以看到以读取文件方式构造RDD，我们需要使用map函数进行转化，让其变成map的形式。
　　下面是通过内存方式进行创建，代码如下：
val rdd:RDD[(String,Int)] = sc.makeRDD(List(("k01",3),("k02",6),("k03",2),("k01",26)))

val r:RDD[(String,Int)] = rdd.reduceByKey((x,y) => x + y)

println("=========createPairMap=========")

println(r.collect().mkString(","))// (k01,29),(k03,2),(k02,6)

println("=========createPairMap=========")
 
下面是Pair RDD的API讲解，同样我们先说转化操作的API：
reduceByKey：合并具有相同键的值；groupByKey：对具有相同键的值进行分组；
keys：返回一个仅包含键值的RDD；
values：返回一个仅包含值的RDD；
sortByKey：返回一个根据键值排序的RDD；
flatMapValues：针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数，然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录；
mapValues：对Pair RDD里每一个值应用一个函数，但是不会对键值进行操作；
combineByKey：使用不同的返回类型合并具有相同键的值；

subtractByKey：操作的RDD我们命名为RDD1，参数RDD命名为参数RDD，剔除掉RDD1里和参数RDD中键相同的元素；
join：对两个RDD进行内连接；
rightOuterJoin：对两个RDD进行连接操作，第一个RDD的键必须存在，第二个RDD的键不再第一个RDD里面有那么就会被剔除掉，相同键的值会被合并；
leftOuterJoin：对两个RDD进行连接操作，第二个RDD的键必须存在，第一个RDD的键不再第二个RDD里面有那么就会被剔除掉，相同键的值会被合并；
cogroup：将两个RDD里相同键的数据分组在一起
 
countByKey：对每个键的元素进行分别计数；collectAsMap：将结果变成一个map；
lookup：在RDD里使用键值查找数据

spark RDD基本操作

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