spark transformation算子

一、什么是RDD算子

答：所谓RDD算子，就是RDD中定义的函数，可以对RDD中的元素进行转换和操作。

二.算子的分类

算子分为两类：转换算子（Transformation）和行动算子（Action）。

转换算子（Transformation）：操作时延迟计算的，也就是一个RDD转换为另外一个RDD不是马上执行的，需要等到行动算子（Action）执行的时候，才会真正触发。
行动算子（Action）：Action算子的执行会触发Spark提交作业。

三.导包

本地导入目前spark最新版本，spark1.6进行测试

<dependency>
			<groupId>org.apache.spark</groupId>
			<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
			<version>1.6.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.spark</groupId>
			<artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
			<version>1.6.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-client</artifactId>
			<version>2.5.2</version>
		</dependency>

四.转换算子（Transformation）

温馨提示：这里演示使用javaAPI来使用算子，在javaAPI中目前没有处理key-value的算子，只有处理value数据类型的算子，也就是说如下API没有提供

mapValues()
combineByKey()
reduceByKey()
partitionBy()
Cogroup()
Join()

4.1.输入分区与输出分区一对一型

4.1.1.map()

将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素。源码中的map算子相当于初始化一个RDD，新RDD叫作MappedRDD(this, sc.clean(f))。

图（4-1-1）中的每个方框表示一个RDD分区，左侧的分区经过用户自定义函数f:T->U映射为右侧的新的RDD分区。但是实际只有等到Action算子触发后，这个f函数才会和其他函数在一个Stage中对数据进行运算。V1输入f转换输出V’1。

spark transformation算子
图（4-1-1）

演示代码如下：

/**
 * 通过Map算子，将RDD中json字符串对象转换为java对象
 * 
 * @author Ickes
 *
 */
public class MapDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("map").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<String> data = Arrays.asList(
				"{'id':1,'name':'xl1','pwd':'xl123','sex':2}",
				"{'id':2,'name':'xl2','pwd':'xl123','sex':1}",
				"{'id':3,'name':'xl3','pwd':'xl123','sex':2}");
		JavaRDD<String> rddData = sc.parallelize(data);
		rddData.map(new Function<String, User>() {
			@Override
			public User call(String v) throws Exception {
				Gson gson = new Gson();
				return gson.fromJson(v, User.class);
			}
		}).foreach(System.out::println);
	}
}

打印结果如下：

User [id=1, name=xl1, pwd=xl123, sex=2]
User [id=2, name=xl2, pwd=xl123, sex=1]
User [id=3, name=xl3, pwd=xl123, sex=2]

4.1.2.flatMap()

将原来RDD中的每个元素通过函数f转换为新的集合，并将生成的RDD的每个集合中的元素合并为一个集合。内部创建 FlatMappedRDD(this, sc.clean(f))。

如下图（4-1-2）中所示：

spark transformation算子
图（4-1-2）

演示代码如下：

/**
 * 将rdd中的元素，通过逗号分隔；
 * 原始RDD中仅有三个元素，通过flatMap后，新的RDD中有9个元素
 * @author Ickes
 *
 */
public class FlatMapDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("flatMap").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<String> data = Arrays.asList(
				"aa,bb,cc",
				"cxf,spring,struts2",
				"java,C++,javaScript");
		JavaRDD<String> rddData = sc.parallelize(data);
		rddData.flatMap(new FlatMapFunction<String,String>() {
			@Override
			public Iterable<String> call(String t) throws Exception {
				List<String> list= Arrays.asList(t.split(","));
				return list;
			}
		}).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下：

aa
bb
cc
cxf
spring
struts2
java
C++
javaScript

4.1.3.mapPartitions()

mapPartitions函数获取到每个分区的迭代器，在函数中通过这个分区整体的迭代器对整个分区的元素进行操作。内部实现是生成MapPartitionsRDD。图（4-1-3）中的方框代表一个RDD分区。

图（4-1-3）中，用户通过函数f (iter )=>iter.filter(_>=3)对分区中的所有数据进行过滤，>=3的数据保留。一个方块代表一个RDD分区，含有1、2、3的分区过滤只剩下元素3。

spark transformation算子
图（4-1-3）

演示代码如下：

/**
 * MapPartitions 算子
 * @author Ickes
 */
public class MapPartitionsDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("MapPartitions").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8);
		JavaRDD<Integer> rddData = sc.parallelize(data);
		rddData.mapPartitions(new FlatMapFunction<Iterator<Integer>,Integer>() {
			/**
			 * 其实他跟map的作用一样，区别在于他的输入是RDD中分区的迭代器。
			 */
			@Override
			public Iterable<Integer> call(Iterator<Integer> t) throws Exception {
				List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
				while(t.hasNext()){
					int num = t.next();
					if(num > 3){
						list.add(num);
					}
				}
				return list;
			}
		 }).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果：

4.2.输入分区与输出分区多对一型

4.2.1.union()

使用union函数时需要保证两个RDD元素的数据类型相同，返回的RDD数据类型和被合并的RDD元素数据类型相同，并不进行去重操作，保存所有元素。如果想去重，可以使用distinct()。

图（4-2-1）中左侧的大方框代表两个RDD，大方框内的小方框代表RDD的分区。右侧大方框代表合并后的RDD，大方框内的小方框代表分区。含有V1，V2…U4的RDD和含有V1，V8…U8的RDD合并所有元素形成一个RDD。V1、V1、V2、V8形成一个分区，其他元素同理进行合并。

spark transformation算子
图（4-2-1）

演示代码如下：

/**
 * Union算子,合并算子
 * @author Ickes
 */
public class UnionDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Union").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data1 = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
		List<Integer> data2 = Arrays.asList(4,5,6,7,8);
		JavaRDD<Integer> rddData1 = sc.parallelize(data1);
		JavaRDD<Integer> rddData2 = sc.parallelize(data2);
		
		rddData1.union(rddData2).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下：

4.2.2.cartesian()

对两个RDD内的所有元素进行笛卡尔积操作。操作后，内部实现返回CartesianRDD。图（4-2-2）中左侧的大方框代表两个RDD，大方框内的小方框代表RDD的分区。右侧大方框代表合并后的RDD，大方框内的小方框代表分区。

图（4-2-2）中的大方框代表RDD，大方框中的小方框代表RDD分区。例如，V1和另一个RDD中的W1、W2、Q5进行笛卡尔积运算形成(V1,W1)、(V1,W2)、(V1,Q5)。

spark transformation算子
图（4-2-2）

演示代码如下：

/**
 * Cartesian 算子，或者笛卡尔积算子
 * @author Ickes
 */
public class CartesianDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Cartesian").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data1 = Arrays.asList(1,2,3);
		List<String> data2 = Arrays.asList("aa","bb","cc");
		JavaRDD<Integer> rddData1 = sc.parallelize(data1);
		JavaRDD<String> rddData2 = sc.parallelize(data2);
		
		rddData1.cartesian(rddData2).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下：

(1,aa)
(1,bb)
(1,cc)
(2,aa)
(2,bb)
(2,cc)
(3,aa)
(3,bb)
(3,cc)

4.3.输入分区与输出分区多对多型

4.3.1.groupBy()

将元素通过函数生成相应的Key，数据就转化为Key-Value 格式，之后将Key相同的元素分为一组。

图（4-3-1）中的方框代表一个RDD分区，相同key的元素合并到一个组。例如，V1，V2合并为一个Key-Value对，其中key为“V”，Value为“V1,V2”，形成V,Seq(V1,V2)。

spark transformation算子

图（4-3-1）

演示代码如下所示：

/**
 * GroupBy算子:分组算子
 * @author Ickes
 *
 */
public class GroupByDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("GroupBy").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data1 = Arrays.asList(1,2,3,1,2,1);
		JavaRDD<Integer> rddData = sc.parallelize(data1);
		//jdk1.7
		rddData.groupBy(new Function<Integer,String>() {
			@Override
			public String call(Integer v) throws Exception {
				String s = "key"+v;
				return s;
			}
		}).foreach(System.out::println);
		//jdk1.8
		rddData.groupBy(e -> {return "key"+e;}).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下所示：

(key2,[2, 2])
(key3,[3])
(key1,[1, 1, 1])

4.4.输出分区为输入分区子集型

4.4.1.filter()

filter的功能是对元素进行过滤，对每个元素应用f函数，返回值为true的元素在RDD中保留，返回为false的将过滤掉。内部实现相当于生成FilteredRDD(this，sc.clean(f))。

图4-4-1中的每个方框代表一个RDD分区。T可以是任意的类型。通过用户自定义的过滤函数f，对每个数据项进行操作，将满足条件，返回结果为true的数据项保留。例如，过滤掉V2、V3保留了V1，将区分命名为V1'。

spark transformation算子
图（4-4-1）

演示代码如下：

/**
 * Filter算子，过滤算子
 * 
 * @author Ickes
 *
 */
public class FilterDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("GroupBy").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 7, 4, 5, 8);
		JavaRDD<Integer> rddData = sc.parallelize(data);
		// 将RDD中小于3的元素进行过滤
		// jdk1.8以下
		rddData.filter(new Function<Integer, Boolean>() {
			@Override
			public Boolean call(Integer v) throws Exception {
				if (v >= 3) {
					return true;
				}
				return false;
			}
		}).foreach(System.out::println);
		// jdk1.8
		rddData.filter(e -> e >= 3).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下所示：

4.4.2.distinct()

distinct将RDD中的元素进行去重操作。图（4-4-2）中的方框代表RDD分区。

图（4-4-2）中的每个方框代表一个分区，通过distinct函数，将数据去重。例如，重复数据V1、V1去重后只保留一份V1。

spark transformation算子

图（4-4-2）

演示代码如下所示：

/**
 * distinct算子，去重操作
 * @author Ickes
 *
 */
public class DistinctDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Distinct").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data = Arrays.asList(1,2,3,1,2,1);
		JavaRDD<Integer> rddData = sc.parallelize(data);
		rddData.distinct().foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如所示：

1
3
2

4.4.3.subtract()

subtract相当于进行集合的差操作，RDD 1去除RDD 1和RDD 2交集中的所有元素。

图（4-4-3）中左侧的大方框代表两个RDD，大方框内的小方框代表RDD的分区。右侧大方框代表合并后的RDD，大方框内的小方框代表分区。V1在两个RDD中均有，根据差集运算规则，新RDD不保留，V2在第一个RDD有，第二个RDD没有，则在新RDD元素中包含V2。

spark transformation算子
图（4-4-3）

演示代码如下所示：

/**
 * Subtract算子，用于求两个集合的差集,要求两个集合中的元素类型保持一致
 * @author Ickes
 *
 */
public class SubtractDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Subtract").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data1 = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
		List<Integer> data2 = Arrays.asList(4,5,6,7,8);
		JavaRDD<Integer> rddData1 = sc.parallelize(data1);
		JavaRDD<Integer> rddData2 = sc.parallelize(data2);
		
		rddData1.subtract(rddData2).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下所示：

1
2
3

4.4.4.sample()

sample将RDD这个集合内的元素进行采样，获取所有元素的子集。用户可以设定是否有放回的抽样、百分比、随机种子，进而决定采样方式。

* @第一个参数：withReplacement

* true:表示有放回的抽样;false:表示无放回的抽样;

* @第二个参数：fraction

* 抽取的百分比，例如0.5就是抽取的50%的数据;

* @第三个参数：seed

* 随机种子;

图（4-4-4）中的每个方框是一个RDD分区。通过sample函数，采样50%的数据。V1、V2、U1、U2、U3、U4采样出数据V1和U1、U2，形成新的RDD。

spark transformation算子
图（4-4-4）

演示代码如下所示：

/**
 * Sample算子,抽取样本的算子
 * @author Ickes
 * 
 */
public class SampleDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Sample").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6);
		JavaRDD<Integer> rddData = sc.parallelize(data);
		/*
		 * @第一个参数：withReplacement
		 * true:表示有放回的抽样;false:表示无放回的抽样;
		 * @第二个参数：fraction
		 * 抽取的百分比，例如下面的0.5就是抽取的50%的数据;
		 * @第三个参数：seed
		 * 随机种子;
		 */
		rddData.sample(true,0.5,9).foreach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下所示：

4.4.5.takeSample()

takeSample()函数和上面的sample函数是一个原理，但是不使用相对比例采样，而是按设定的采样个数进行采样，同时返回结果不再是RDD，而是相当于对采样后的数据进行Collect()，返回结果的集合为单机的数组。

图（4-4-5）中左侧的方框代表分布式的各个节点上的分区，右侧方框代表单机上返回的结果数组。通过takeSample对数据采样，设置为采样一份数据，返回结果为V1。

spark transformation算子
图（4-4-5）

演示代码如下所示：

/**
 * TakeSample算子
 * @author Ickes
 */
public class TakeSampleDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("TakeSample").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6);
		JavaRDD<Integer> rddData = sc.parallelize(data);
		/*
		 * @第一个参数：withReplacement
		 * true:表示有放回的抽样;false:表示无放回的抽样;
		 * @第二个参数：num
		 * 抽取样本的个数
		 */
		rddData.takeSample(true,2).forEach(System.out::println);
	}
}

返回结果如下所示：

6
1

4.5.Cache型

4.5.1.cache()

cache将RDD元素从磁盘缓存到内存，相当于persist(MEMORY_ONLY)函数的功能。

4.5.2.persist()

persist函数对RDD进行缓存操作。数据缓存在哪里由StorageLevel枚举类型确定。有以下几种类型的组合，如图（4-5-2），DISK代表磁盘，MEMORY代表内存，SER代表数据是否进行序列化存储。

spark transformation算子

图（4-5-2）

例如，MEMORY_AND_DISK_SER代表数据可以存储在内存和磁盘，并且以序列化的方式存储。其他同理。

图（4-5-3）中的方框代表RDD分区。disk代表存储在磁盘，mem代表存储在内存。数据最初全部存储在磁盘，通过persist(MEMORY_AND_DISK)将数据缓存到内存，但是有的分区无法容纳在内存，例如：图（4-5-3）中将含有V1,V2,V3的RDD存储到磁盘，将含有U1，U2的RDD仍旧存储在内存

spark transformation算子

图（4-5-3）

缓存的演示代码如下所示：

/**
 * Cache算子，缓存算子
 * @author Ickes
 *
 */
public class CacheDemo {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Cache").setMaster(
				"local");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		List<Integer> data = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6);
		JavaRDD<Integer> rddData1 = sc.parallelize(data);
		JavaRDD<Integer> rddData2 = sc.parallelize(data);
		//cache缓存
		rddData1.cache().foreach(System.out::println);
		//persist缓存
		rddData2.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK()).foreach(System.out::println);
	}
}

spark transformation算子

一、什么是RDD算子

二.算子的分类

三.导包

四.转换算子（Transformation）

4.1.输入分区与输出分区一对一型

4.1.1.map()

4.1.2.flatMap()

4.1.3.mapPartitions()

4.2.输入分区与输出分区多对一型

4.2.1.union()

4.2.2.cartesian()

4.3.输入分区与输出分区多对多型

4.3.1.groupBy()

4.4.输出分区为输入分区子集型

4.4.1.filter()

4.4.2.distinct()

4.4.3.subtract()

4.4.4.sample()

4.4.5.takeSample()

4.5.Cache型

4.5.1.cache()

4.5.2.persist()

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