predictwise 2014-12-23
RDD是什么?
RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理。因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分,将介绍SparkRDD中与Map和Reduce相关的API中。
如何创建RDD?
RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。
举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。
scala>vala=sc.parallelize(1to9,3)
a:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[1]atparallelizeat<console>:12
举例:读取文件README.md来创建RDD,文件中的每一行就是RDD中的一个元素
scala>valb=sc.textFile("README.md")
b:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=MappedRDD[3]attextFileat<console>:12
虽然还有别的方式可以创建RDD,但在本文中我们主要使用上述两种方式来创建RDD以说明RDD的API。
map
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
举例:
scala>vala=sc.parallelize(1to9,3)
scala>valb=a.map(x=>x*2)
scala>a.collect
res10:Array[Int]=Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
scala>b.collect
res11:Array[Int]=Array(2,4,6,8,10,12,14,16,18)
上述例子中把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD。
mapPartitions
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素,而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区,也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。
它的函数定义为:
defmapPartitions[U:ClassTag](f:Iterator[T]=>Iterator[U],preservesPartitioning:Boolean=false):RDD[U]
f即为输入函数,它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f,f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。
举例:
scala>vala=sc.parallelize(1to9,3)
scala>defmyfunc[T](iter:Iterator[T]):Iterator[(T,T)]={
varres=List[(T,T)]()
varpre=iter.nextwhile(iter.hasNext){
valcur=iter.next;
res.::=(pre,cur)pre=cur;
}
res.iterator
}
scala>a.mapPartitions(myfunc).collect
res0:Array[(Int,Int)]=Array((2,3),(1,2),(5,6),(4,5),(8,9),(7,8))
上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了,所以(3,4)和(6,7)不在结果中。
mapPartitions还有些变种,比如mapPartitionsWithContext,它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex,它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。
mapValues
mapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value,原RDD中的Key保持不变,与新的Value一起组成新的RDD中的元素。因此,该函数只适用于元素为KV对的RDD。
举例:
scala>vala=sc.parallelize(List("dog","tiger","lion","cat","panther","eagle"),2)
scala>valb=a.map(x=>(x.length,x))
scala>b.mapValues("x"+_+"x").collect
res5:Array[(Int,String)]=Array((3,xdogx),(5,xtigerx),(4,xlionx),(3,xcatx),(7,xpantherx),(5,xeaglex))
mapWith
mapWith是map的另外一个变种,map只需要一个输入函数,而mapWith有两个输入函数。它的定义如下:
defmapWith[A:ClassTag,U:](constructA:Int=>A,preservesPartitioning:Boolean=false)(f:(T,A)=>U):RDD[U]
第一个函数constructA是把RDD的partitionindex(index从0开始)作为输入,输出为新类型A;
第二个函数f是把二元组(T,A)作为输入(其中T为原RDD中的元素,A为第一个函数的输出),输出类型为U。
举例:把partitionindex乘以10,然后加上2作为新的RDD的元素。
valx=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),3)
x.mapWith(a=>a*10)((a,b)=>(b+2)).collect
res4:Array[Int]=Array(2,2,2,12,12,12,22,22,22,22)
flatMap
与map类似,区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素,而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。
举例:对原RDD中的每个元素x产生y个元素(从1到y,y为元素x的值)
scala>vala=sc.parallelize(1to4,2)
scala>valb=a.flatMap(x=>1tox)
scala>b.collect
res12:Array[Int]=Array(1,1,2,1,2,3,1,2,3,4)
flatMapWith
flatMapWith与mapWith很类似,都是接收两个函数,一个函数把partitionIndex作为输入,输出是一个新类型A;另外一个函数是以二元组(T,A)作为输入,输出为一个序列,这些序列里面的元素组成了新的RDD。它的定义如下:
defflatMapWith[A:ClassTag,U:ClassTag](constructA:Int=>A,preservesPartitioning:Boolean=false)(f:(T,A)=>Seq[U]):RDD[U]
举例:
scala>vala=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9),3)
scala>a.flatMapWith(x=>x,true)((x,y)=>List(y,x)).collect
res58:Array[Int]=Array(0,1,0,2,0,3,1,4,1,5,1,6,2,7,2,
8,2,9)
flatMapValues
flatMapValues类似于mapValues,不同的在于flatMapValues应用于元素为KV对的RDD中Value。每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值,然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。
举例
scala>vala=sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))
scala>valb=a.flatMapValues(x=>x.to(5))
scala>b.collect
res3:Array[(Int,Int)]=Array((1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(3,4),(3,5))
上述例子中原RDD中每个元素的值被转换为一个序列(从其当前值到5),比如第一个KV对(1,2),其值2被转换为2,3,4,5。然后其再与原KV对中Key组成一系列新的KV对(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)。
reduce
reduce将RDD中元素两两传递给输入函数,同时产生一个新的值,新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。
举例
scala>valc=sc.parallelize(1to10)
scala>c.reduce((x,y)=>x+y)
res4:Int=55
上述例子对RDD中的元素求和。
reduceByKey
顾名思义,reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce,因此,Key相同的多个元素的值被reduce为一个值,然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
举例:
scala>vala=sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))
scala>a.reduceByKey((x,y)=>x+y).collect
res7:Array[(Int,Int)]=Array((1,2),(3,10))
上述例子中,对Key相同的元素的值求和,因此Key为3的两个元素被转为了(3,10)。