RDD之四：Value型Transformation算子

处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型:

1）输入分区与输出分区一对一型 
2）输入分区与输出分区多对一型 
3）输入分区与输出分区多对多型 
4）输出分区为输入分区子集型 
5）还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型：Cache型。 Cache算子对RDD分区进行缓存

输入分区与输出分区一对一型

（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MapPartitionsRDD(this,sc.clean(f))。

图中，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。

源码：

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1. /**  
2.  * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.  
3.  */  
4. def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = {  
5.   val cleanF = sc.clean(f)  
6.   new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))  
7. }  

（2）flatMap

将原来RDD中的每个元素通过函数f转换为新的元素，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））。

图中，小方框表示RDD的一个分区，对分区进行flatMap函数操作，flatMap中传入的函数为f:T->U，T和U可以是任意的数据类型。将分区中的数据通过用户自定义函数f转换为新的数据。外部大方框可以认为是一个RDD分区，小方框代表一个集合。 V1、 V2、 V3在一个集合作为RDD的一个数据项，转换为V’ 1、 V’ 2、 V’ 3后，将结合拆散，形成为RDD中的数据项。

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1. /**  
2.  *  Return a new RDD by first applying a function to all elements of this  
3.  *  RDD, and then flattening the results.  
4.  */  
5. def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] = {  
6.   val cleanF = sc.clean(f)  
7.   new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.flatMap(cleanF))  
8. }  

（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。

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1. /**  
2.  * Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD.  
3.  *  
4.  * `preservesPartitioning` indicates whether the input function preserves the partitioner, which  
5.  * should be `false` unless this is a pair RDD and the input function doesn‘t modify the keys.  
6.  */  
7. def mapPartitions[U: ClassTag](  
8.    f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] = {  
9.    val func = (context: TaskContext, index: Int, iter: Iterator[T]) => f(iter)  
10.    new MapPartitionsRDD(this, sc.clean(func), preservesPartitioning)  
11. }  

（4）glom

glom函数将每个分区形成一个数组，内部实现是返回的RDD[Array[T]]。 

图中，方框代表一个分区。 该图表示含有V1、 V2、 V3的分区通过函数glom形成一个数组Array[(V1),(V2),(V3)]。

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1. /**  
2.  * Return an RDD created by coalescing all elements within each partition into an array.  
3.  */  
4. def glom(): RDD[Array[T]] = {  
5.   new MapPartitionsRDD[Array[T], T](this, (context, pid, iter) => Iterator(iter.toArray))  
6. }  

输入分区与输出分区多对一型

（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（）。++符号相当于uion函数操作。

图中，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。

源码：

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1. /**  
2.  * Return the union of this RDD and another one. Any identical elements will appear multiple  
3.  * times (use `.distinct()` to eliminate them).  
4.  */  
5. def union(other: RDD[T]): RDD[T] = {  
6.   if (partitioner.isDefined && other.partitioner == partitioner) {  
7.     new PartitionerAwareUnionRDD(sc, Array(this, other))  
8.   } else {  
9.     new UnionRDD(sc, Array(this, other))  
10.   }  
11. }  

（2）certesian

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。 

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。 
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）。

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1. /**  
2.  * Return the Cartesian product of this RDD and another one, that is, the RDD of all pairs of  
3.  * elements (a, b) where a is in `this` and b is in `other`.  
4.  */  
5. def cartesian[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)] = new CartesianRDD(sc, this, other)  

输入分区与输出分区多对多型

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。

val cleanF = sc.clean(f)中sc.clean函数将用户函数预处理； 
this.map(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p)对数据map进行函数操作，再对groupByKey进行分组操作。其中，p中确定了分区个数和分区函数，也就决定了并行化的程度。

图中，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）。

源码：

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1. /**  
2.  * Return an RDD of grouped items. Each group consists of a key and a sequence of elements  
3.  * mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and  
4.  * may even differ each time the resulting RDD is evaluated.  
5.  *  
6.  * Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an  
7.  * aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]  
8.  * or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.  
9.  */  
10. def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] =  
11.   groupBy[K](f, defaultPartitioner(this))  
12.   
13. /**  
14.  * Return an RDD of grouped elements. Each group consists of a key and a sequence of elements  
15.  * mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and  
16.  * may even differ each time the resulting RDD is evaluated.  
17.  *  
18.  * Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an  
19.  * aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]  
20.  * or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.  
21.  */  
22. def groupBy[K](f: T => K, numPartitions: Int)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] =  
23.   groupBy(f, new HashPartitioner(numPartitions))  
24.   
25. /**  
26.  * Return an RDD of grouped items. Each group consists of a key and a sequence of elements  
27.  * mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and  
28.  * may even differ each time the resulting RDD is evaluated.  
29.  *  
30.  * Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an  
31.  * aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]  
32.  * or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.  
33.  */  
34. def groupBy[K](f: T => K, p: Partitioner)(implicit kt: ClassTag[K], ord: Ordering[K] = null)  
35.     : RDD[(K, Iterable[T])] = {  
36.   val cleanF = sc.clean(f)  
37.   this.map(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p)  
38. }  

输出分区为输入分区子集型

（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))。

图中，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’。

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1. /**  
2.  * Return a new RDD containing only the elements that satisfy a predicate.  
3.  */  
4. def filter(f: T => Boolean): RDD[T] = {  
5.   val cleanF = sc.clean(f)  
6.   new MapPartitionsRDD[T, T](  
7.     this,  
8.     (context, pid, iter) => iter.filter(cleanF),  
9.     preservesPartitioning = true)  
10. }  

（2）distinct

distinct将RDD中的元素进行去重操作。 

图中，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。

源码：

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1. /**  
2.  * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.  
3.  */  
4. def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] =  
5.   map(x => (x, null)).reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1)  
6.   
7. /**  
8.  * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.  
9.  */  
10. def distinct(): RDD[T] = distinct(partitions.size)  

（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。

源码：

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1. /**  
2.  * Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.  
3.  *  
4.  * Uses `this` partitioner/partition size, because even if `other` is huge, the resulting  
5.  * RDD will be <= us.  
6.  */  
7. def subtract(other: RDD[T]): RDD[T] =  
8.   subtract(other, partitioner.getOrElse(new HashPartitioner(partitions.size)))  
9.   
10. /**  
11.  * Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.  
12.  */  
13. def subtract(other: RDD[T], numPartitions: Int): RDD[T] =  
14.   subtract(other, new HashPartitioner(numPartitions))  
15.   
16. /**  
17.  * Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.  
18.  */  
19. def subtract(other: RDD[T], p: Partitioner)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = {  
20.   if (partitioner == Some(p)) {  
21.     // Our partitioner knows how to handle T (which, since we have a partitioner, is  
22.     // really (K, V)) so make a new Partitioner that will de-tuple our fake tuples  
23.     val p2 = new Partitioner() {  
24.       override def numPartitions = p.numPartitions  
25.       override def getPartition(k: Any) = p.getPartition(k.asInstanceOf[(Any, _)]._1)  
26.     }  
27.     // Unfortunately, since we‘re making a new p2, we‘ll get ShuffleDependencies  
28.     // anyway, and when calling .keys, will not have a partitioner set, even though  
29.     // the SubtractedRDD will, thanks to p2‘s de-tupled partitioning, already be  
30.     // partitioned by the right/real keys (e.g. p).  
31.     this.map(x => (x, null)).subtractByKey(other.map((_, null)), p2).keys  
32.   } else {  
33.     this.map(x => (x, null)).subtractByKey(other.map((_, null)), p).keys  
34.   }  
35. }  

（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。 
参数说明：

withReplacement=true， 表示有放回的抽样； 
withReplacement=false， 表示无放回的抽样。

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。

源码：

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1. /**  
2.  * Return a sampled subset of this RDD.  
3.  */  
4. def sample(withReplacement: Boolean,  
5.     fraction: Double,  
6.     seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] = {  
7.   require(fraction >= 0.0, "Negative fraction value: " + fraction)  
8.   if (withReplacement) {  
9.     new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new PoissonSampler[T](fraction), true, seed)  
10.   } else {  
11.     new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new BernoulliSampler[T](fraction), true, seed)  
12.   }  
13. }  

（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。

源码：

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1. /**  
2.  * Return a fixed-size sampled subset of this RDD in an array  
3.  *  
4.  * @param withReplacement whether sampling is done with replacement  
5.  * @param num size of the returned sample  
6.  * @param seed seed for the random number generator  
7.  * @return sample of specified size in an array  
8.  */  
9. def takeSample(withReplacement: Boolean,  
10.     num: Int,  
11.     seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[T] = {  
12.   val numStDev =  10.0  
13.   
14.   if (num < 0) {  
15.     throw new IllegalArgumentException("Negative number of elements requested")  
16.   } else if (num == 0) {  
17.     return new Array[T](0)  
18.   }  
19.   
20.   val initialCount = this.count()  
21.   if (initialCount == 0) {  
22.     return new Array[T](0)  
23.   }  
24.   
25.   val maxSampleSize = Int.MaxValue - (numStDev * math.sqrt(Int.MaxValue)).toInt  
26.   if (num > maxSampleSize) {  
27.     throw new IllegalArgumentException("Cannot support a sample size > Int.MaxValue - " +  
28.       s"$numStDev * math.sqrt(Int.MaxValue)")  
29.   }  
30.   
31.   val rand = new Random(seed)  
32.   if (!withReplacement && num >= initialCount) {  
33.     return Utils.randomizeInPlace(this.collect(), rand)  
34.   }  
35.   
36.   val fraction = SamplingUtils.computeFractionForSampleSize(num, initialCount,  
37.     withReplacement)  
38.   
39.   var samples = this.sample(withReplacement, fraction, rand.nextInt()).collect()  
40.   
41.   // If the first sample didn‘t turn out large enough, keep trying to take samples;  
42.   // this shouldn‘t happen often because we use a big multiplier for the initial size  
43.   var numIters = 0  
44.   while (samples.length < num) {  
45.     logWarning(s"Needed to re-sample due to insufficient sample size. Repeat #$numIters")  
46.     samples = this.sample(withReplacement, fraction, rand.nextInt()).collect()  
47.     numIters += 1  
48.   }  
49.   
50.   Utils.randomizeInPlace(samples, rand).take(num)  
51. }  

Cache型

（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。 

图中，每个方框代表一个RDD分区，左侧相当于数据分区都存储在磁盘，通过cache算子将数据缓存在内存。

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1. /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */  
2. def cache(): this.type = persist()  

（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。 
有几种类型的组合，DISK代表磁盘，MEMORY代表内存，SER代表数据是否进行序列化存储。StorageLevel是枚举类型，代表存储模式，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。

图中，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3-18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。

源码：

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1. /**  
2.  * Set this RDD‘s storage level to persist its values across operations after the first time  
3.  * it is computed. This can only be used to assign a new storage level if the RDD does not  
4.  * have a storage level set yet..  
5.  */  
6. def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {  
7.   // TODO: Handle changes of StorageLevel  
8.   if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) {  
9.     throw new UnsupportedOperationException(  
10.       "Cannot change storage level of an RDD after it was already assigned a level")  
11.   }  
12.   sc.persistRDD(this)  
13.   // Register the RDD with the ContextCleaner for automatic GC-based cleanup  
14.   sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this))  
15.   storageLevel = newLevel  
16.   this  
17. }  
18.   
19. /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */  
20. def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)  

原文链接：http://blog.csdn.net/jasonding1354

RDD之四：Value型Transformation算子

原文：http://www.cnblogs.com/duanxz/p/6327370.html