RDD(弹性分布式数据集)及常用算子

• 2022 年 10 月 31 日
• 笔记
• spark

RDD(弹性分布式数据集)及常用算子

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据

处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行

计算的集合。

弹性

• 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；

• 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；

• 计算的弹性：计算出错重试机制；

• 分片的弹性：可根据需要重新分片。

分布式：数据存储在大数据集群不同节点上

数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据

数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现

不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在

• 新的 RDD 里面封装计算逻辑

可分区、并行计算

五大特性:
A list of partitions
A function for computing each split
A list of dependencies on other RDDs
Optionally, a Partitioner for key-value RDDs
Optionally, a list of preferred locations to compute each split on

基础编程

RDD 创建

从集合中创建 RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD

val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("spark")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1 = sc.parallelize(
 List(1,2,3,4)
)
val rdd2 = sc.makeRDD(
 List(1,2,3,4)
)
rdd1.collect().foreach(println)
rdd2.collect().foreach(println)
sc.stop()

从外部存储（文件）创建 RDD

val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("spark")
val sc = new SparkContext(conf)
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input")
fileRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()

RDD 转换算子

RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value

类型

/**
     * 在Spark所有的操作可以分为两类：
     * 1、Transformation操作（算子）
     * 2、Action操作（算子）
     *
     * 转换算子是懒执行的，需要由Action算子触发执行
     * 每个Action算子会触发一个Job
     *
     * Spark的程序的层级划分：
     * Application --> Job --> Stage --> Task
     *
     * 怎么区分Transformation算子和Action算子？
     * 看算子的返回值是否还是RDD，如果是由一个RDD转换成另一个RDD，则该算子是转换算子
     * 如果由一个RDD得到其他类型（非RDD类型或者没有返回值），则该算子是行为算子
     *
     * 在使用Spark处理数据时可以大体分为三个步骤：
     * 1、加载数据并构建成RDD
     * 2、对RDD进行各种各样的转换操作，即调用转换算子
     * 3、使用Action算子触发Spark任务的执行
     */

map算子

/**
     * map算子：转换算子
     * 需要接受一个函数f
     * 函数f：参数的个数只有一个，类型为RDD中数据的类型 => 返回值类型自己定义
     * 可以将函数f作用在RDD中的每一条数据上，需要函数f必须有返回值，最终会得到一个新的RDD
     * 传入一条数据得到一条数据
     */
	def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo03map")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)


    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/words.txt")

    linesRDD.map(line => {
      println("执行了map方法")
      line
    }).foreach(println)

    linesRDD.map(line => {
      println("执行了map方法")
      line
    }).foreach(println)

    linesRDD.map(line => {
      println("执行了map方法")
      line
    }).foreach(println)
    linesRDD.map(line => {
      println("执行了map方法")
      line
    }).foreach(println)

    List(1,2,3,4).map(line=>{
      println("List的map方法不需要什么Action算子触发")
      line
    })
    }

flatMap:转换算子

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * flatMap:转换算子
     * 同map算子类似，只不过所接受的函数f需要返回一个可以遍历的类型
     * 最终会将函数f的返回值进行展开（扁平化处理），得到一个新的RDD
     * 传入一条数据 会得到 多条数据
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo04flatMap")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    // 另一种构建RDD的方式：基于Scala本地的集合例如List
    val intRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
    intRDD.foreach(println)

    val strRDD: RDD[String] = sc.parallelize(List("java,java,scala", "scala,scala,python", "python,python,python"))

    strRDD.flatMap(_.split(",")).foreach(println)


  }

filter:转换算子

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * filter:转换算子
     * 用于过滤数据，需要接受一个函数f
     * 函数f：参数只有一个，类型为RDD中每一条数据的类型 => 返回值类型必须为Boolean
     * 最终会基于函数f返回的Boolean值进行过滤，得到一个新的RDD
     * 如果函数f返回的Boolean为true则保留数据
     * 如果函数f返回的Boolean为false则过滤数据
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo05filter")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val seqRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 100, 4)
    println(seqRDD.getNumPartitions) // getNumPartitions并不是算子，它只是RDD的一个属性
    //    seqRDD.foreach(println)

    // 将奇数过滤出来
    seqRDD.filter(i => i % 2 == 1).foreach(println)
    // 将偶数过滤出来
    seqRDD.filter(i => i % 2 == 0).foreach(println)

  }

sample：转换算子

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * sample：转换算子
     * 用于对数据进行取样
     * 总共有三个参数：
     * withReplacement：有无放回
     * fraction：抽样的比例（这个比例并不是精确的，因为抽样是随机的）
     * seed：随机数种子
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo06sample")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")
    stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.1).foreach(println)

    // 如果想让每次抽样的数据都一样，则可以将seed进行固定
    stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.01, 10).foreach(println)

  }

mapValues：转换算子

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * mapValues：转换算子
     * 同map类似，只不过mapValues需要对KV格式的RDD的Value进行遍历处理
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo07mapValues")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val kvRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List("k1" -> 1, "k2" -> 2, "k3" -> 3))
    // 对每个Key对应的Value进行平方
    kvRDD.mapValues(i => i * i).foreach(println)
    // 使用map方法实现
    kvRDD.map(kv => (kv._1, kv._2 * kv._2)).foreach(println)
  }

join:转换算子

def main(args: Array[String]): Unit = {

    /**
     * join:转换算子
     * 需要作用在两个KV格式的RDD上，会将相同的Key的数据关联在一起
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo08join")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    // 加载学生数据，并转换成KV格式，以ID作为Key，其他数据作为Value
    val stuKVRDD: RDD[(String, String)] = sc.textFile("Spark/data/students.txt").map(line => {
      val id: String = line.split(",")(0)
      // split 指定分割符切分字符串得到Array
      // mkString 指定拼接符将Array转换成字符串
      val values: String = line.split(",").tail.mkString("|")
      (id, values)
    })

    // 加载分数数据，并转换成KV格式，以ID作为Key，其他数据作为Value
    val scoKVRDD: RDD[(String, String)] = sc.textFile("Spark/data/score.txt").map(line => {
      val id: String = line.split(",")(0)
      val values: String = line.split(",").tail.mkString("|")
      (id, values)
    })

    // join : 内连接
    val joinRDD1: RDD[(String, (String, String))] = stuKVRDD.join(scoKVRDD)

    //    joinRDD1.foreach(println)

    //    stuKVRDD.leftOuterJoin(scoKVRDD).foreach(println)
    //    stuKVRDD.rightOuterJoin(scoKVRDD).foreach(println)
    stuKVRDD.fullOuterJoin(scoKVRDD).foreach(println)

  }

union：转换算子，用于将两个相类型的RDD进行连接

def main(args: Array[String]): Unit = {
    // union：转换算子，用于将两个相类型的RDD进行连接
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo09union")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")
    val sample01RDD: RDD[String] = stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.01, 1)
    val sample02RDD: RDD[String] = stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.01, 1)
    println(s"sample01RDD的分区数：${sample01RDD.getNumPartitions}")
    println(s"sample02RDD的分区数：${sample02RDD.getNumPartitions}")
    // union 操作最终得到的RDD的分区数等于两个RDD分区数之和
    println(s"union后的分区数：${sample01RDD.union(sample02RDD).getNumPartitions}")

    val intRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))

    //    sample01RDD.union(intRDD) // 两个RDD的类型不一致无法进行union

    // union 等同于SQL中的union all
    sample01RDD.union(sample02RDD).foreach(println)

    // 如果要进行去重 即等同于SQL中的union 则可以在 union后再进行distinct
    sample01RDD.union(sample02RDD).distinct().foreach(println)

  }

groupBy：按照某个字段进行分组

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * groupBy：按照某个字段进行分组
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo10groupBy")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")

    // 统计班级人数
    stuRDD.groupBy(s => s.split(",")(4)).map(kv => s"${kv._1},${kv._2.size}").foreach(println)
  }

groupByKey：转换算子，需要作用在KV格式的RDD上

 def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * groupByKey：转换算子，需要作用在KV格式的RDD上
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo11groupByKey")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")
    // 使用groupByKey统计班级人数
    // 将学生数据变成KV格式的RDD，以班级作为Key，1作为Value
    val clazzKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), 1))

    val grpRDD: RDD[(String, Iterable[Int])] = clazzKVRDD.groupByKey()

    grpRDD.map(kv => s"${kv._1},${kv._2.size}").foreach(println)
  }

reduceByKey：转换算子，需要作用在KV格式的RDD上，不仅能实现分组，还能实现聚合

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * reduceByKey：转换算子，需要作用在KV格式的RDD上，不仅能实现分组，还能实现聚合
     * 需要接受一个函数f
     * 函数f：两个参数，参数的类型同RDD的Value的类型一致，最终需要返回同RDD的Value的类型一致值
     * 实际上函数f可以看成一个聚合函数
     * 常见的聚合函数（操作）：max、min、sum、count、avg
     * reduceByKey可以实现Map端的预聚合，类似MR中的Combiner
     * 并不是所有的操作都能使用预聚合，例如avg就无法实现
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo11groupByKey")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")
    // 使用reduceByKey统计班级人数
    // 将学生数据变成KV格式的RDD，以班级作为Key，1作为Value
    val clazzKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), 1))

    clazzKVRDD.reduceByKey((i1: Int, i2: Int) => i1 + i2).foreach(println)
    // 简写形式
    clazzKVRDD.reduceByKey((i1, i2) => i1 + i2).foreach(println)
    clazzKVRDD.reduceByKey(_ + _).foreach(println)

  }

aggregateByKey：转换算子，可以实现将多个聚合方式放在一起实现，并且也能对Map进行预聚合

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * aggregateByKey：转换算子，可以实现将多个聚合方式放在一起实现，并且也能对Map进行预聚合
     * 可以弥补reduceByKey无法实现avg操作
     *
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo13aggregateByKey")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")
    val ageKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), s.split(",")(2).toInt))
    val clazzCntKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), 1))

    // 统计每个班级年龄之和
    val ageSumRDD: RDD[(String, Int)] = ageKVRDD.reduceByKey(_ + _)

    // 统计每个班级人数
    val clazzCntRDD: RDD[(String, Int)] = clazzCntKVRDD.reduceByKey(_ + _)

    // 统计每个班级的平均年龄
    ageSumRDD.join(clazzCntRDD).map {
      case (clazz: String, (ageSum: Int, cnt: Int)) =>
        (clazz, ageSum.toDouble / cnt)
    }.foreach(println)


    /**
     * zeroValue：初始化的值，类型自定义，可以是数据容器
     * seqOp：在组内（每个分区内部即每个Map任务）进行的操作，相当是Map端的预聚合操作
     * combOp：在组之间（每个Reduce任务之间）进行的操作，相当于就是最终每个Reduce的操作
     */

    // 使用aggregateByKey统计班级年龄之和
    ageKVRDD.aggregateByKey(0)((age1: Int, age2: Int) => {
      age1 + age2 // 预聚合
    }, (map1AgeSum: Int, map2AgeSum: Int) => {
      map1AgeSum + map2AgeSum // 聚合
    }).foreach(println)

    // 使用aggregateByKey统计班级人数
    clazzCntKVRDD.aggregateByKey(0)((c1: Int, c2: Int) => {
      c1 + 1 // 预聚合
    }, (map1Cnt: Int, map2Cnt: Int) => {
      map1Cnt + map2Cnt // 聚合
    }).foreach(println)

    // 使用aggregateByKey统计班级的平均年龄
    ageKVRDD.aggregateByKey((0, 0))((t2: (Int, Int), age: Int) => {
      val mapAgeSum: Int = t2._1 + age
      val mapCnt: Int = t2._2 + 1
      (mapAgeSum, mapCnt)
    }, (map1U: (Int, Int), map2U: (Int, Int)) => {
      val ageSum: Int = map1U._1 + map2U._1
      val cnt: Int = map1U._2 + map2U._2
      (ageSum, cnt)
    }).map {
      case (clazz: String, (sumAge: Int, cnt: Int)) =>
        (clazz, sumAge.toDouble / cnt)
    }.foreach(println)



  }

cartesian：转换算子，可以对两个RDD做笛卡尔积

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * cartesian：转换算子，可以对两个RDD做笛卡尔积
     *
     * 当数据重复时 很容易触发笛卡尔积 造成数据的膨胀
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo14cartesian")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val idNameKVRDD: RDD[(String, String)] = sc.parallelize(List(("001", "zs"), ("002", "ls"), ("003", "ww")))
    val genderAgeKVRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("男", 25), ("女", 20), ("男", 22)))

    idNameKVRDD.cartesian(genderAgeKVRDD).foreach(println)

  }

sortBy：转换算子 可以指定一个字段进行排序 默认升序

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * sortBy：转换算子 可以指定一个字段进行排序 默认升序
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo15sortBy")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val intRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 3, 6, 5, 2, 4, 6, 8, 9, 7))

    intRDD.sortBy(i => i).foreach(println) // 升序
    intRDD.sortBy(i => -i).foreach(println) // 降序
    intRDD.sortBy(i => i, ascending = false).foreach(println) // 降序

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")

    // 按照年龄进行降序
    stuRDD.sortBy(s => -s.split(",")(2).toInt).foreach(println)

  }

常见的Action算子

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 常见的Action算子：foreach、take、collect、count、reduce、save相关
     * 每个Action算子都会触发一个job
     *
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo16Action")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")

    /**
     * foreach：对每条数据进行处理，跟map算子的区别在于，foreach算子没有返回值
     */

    stuRDD.foreach(println)

    // 将stuRDD中的每条数据保存到MySQL中
    /**
     * 建表语句：
     * CREATE TABLE `stu_rdd` (
     * `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     * `name` char(5) DEFAULT NULL,
     * `age` int(11) DEFAULT NULL,
     * `gender` char(2) DEFAULT NULL,
     * `clazz` char(4) DEFAULT NULL,
     * PRIMARY KEY (`id`)
     * ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
     */

    // 每一条数据都会创建一次连接，频繁地创建销毁连接效率太低，不合适
    //    stuRDD.foreach(line => {
    //      val splits: Array[String] = line.split(",")
    //      // 1、建立连接
    //      val conn: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false", "root", "123456")
    //      println("建立了一次连接")
    //      // 2、创建prepareStatement
    //      val pSt: PreparedStatement = conn.prepareStatement("insert into stu_rdd(id,name,age,gender,clazz) values(?,?,?,?,?)")
    //
    //      // 3、传入参数
    //      pSt.setInt(1, splits(0).toInt)
    //      pSt.setString(2, splits(1))
    //      pSt.setInt(3, splits(2).toInt)
    //      pSt.setString(4, splits(3))
    //      pSt.setString(5, splits(4))
    //
    //      // 4、执行SQL
    //      pSt.execute()
    //
    //      // 5、关闭连接
    //      conn.close()
    //
    //    })

    /**
     * take : Action算子，可以将指定条数的数据转换成Scala中的Array
     *
     */
    // 这里的foreach是Array的方法，不是算子
    stuRDD.take(5).foreach(println)

    /**
     * collect : Action算子，可以将RDD中所有的数据转换成Scala中的Array
     */
    // 这里的foreach是Array的方法，不是算子
    stuRDD.collect().foreach(println)

    /**
     * count : Action算子，统计RDD中数据的条数
     */
    println(stuRDD.count())

    /**
     * reduce : Action算子，将所有的数据作为一组进行聚合操作
     */
    // 统计所有学生的年龄之和
    println(stuRDD.map(_.split(",")(2).toInt).reduce(_ + _))

    /**
     * save相关:
     * saveAsTextFile、saveAsObjectFile
     */
  }