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原文链接：http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5506822.html
本文主要是讲解Spark里RDD的基础操作。RDD是spark特有的数据模型，谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集，什么有向无环图，本文暂时不去展开这些高深概念，在阅读本文时候，大家可以就把RDD当作一个数组，这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的。本文所有示例代码都是使用Scala语言编写的。
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。
第一类方式从内存里构造RDD，使用的方法：makeRDD和parallelize方法，如下代码所示：
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/* 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：
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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：
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操作类型 |
函数名 |
作用 |
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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 |
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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 |
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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 |
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distinct() |
没有参数，将RDD里的元素进行去重操作 |
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union() |
参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD |
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intersection() |
参数是RDD，求出两个RDD的共同元素 |
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subtract() |
参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉 |
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cartesian() |
参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积 |
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行动操作 |
collect() |
返回RDD所有元素 |
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count() |
RDD里元素个数 |
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countByValue() |
各元素在RDD中出现次数 |
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reduce() |
并行整合所有RDD数据，例如求和操作 |
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fold(0)(func) |
和reduce功能一样，不过fold带有初始值 |
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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 |
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foreach(func) |
对RDD每个元素都是使用特定函数 |
下面是以上API操作的示例代码，如下：
转化操作：
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val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1))val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1)val rddFile:RDD[String] = sc.textFile(path, 1)val rdd01:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,5,3))val rdd02:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(2,4,5,1))/* map操作 */println("======map操作======")println(rddInt.map(x => x + 1).collect().mkString(","))println("======map操作======")/* filter操作 */println("======filter操作======")println(rddInt.filter(x => x > 4).collect().mkString(","))println("======filter操作======")/* flatMap操作 */println("======flatMap操作======")println(rddFile.flatMap { x => x.split(",") }.first())println("======flatMap操作======")/* distinct去重操作 */println("======distinct去重======")println(rddInt.distinct().collect().mkString(","))println(rddStr.distinct().collect().mkString(","))println("======distinct去重======")/* union操作 */println("======union操作======")println(rdd01.union(rdd02).collect().mkString(","))println("======union操作======")/* intersection操作 */println("======intersection操作======")println(rdd01.intersection(rdd02).collect().mkString(","))println("======intersection操作======")/* subtract操作 */println("======subtract操作======")println(rdd01.subtract(rdd02).collect().mkString(","))println("======subtract操作======")/* cartesian操作 */println("======cartesian操作======")println(rdd01.cartesian(rdd02).collect().mkString(","))println("======cartesian操作======") |
行动操作代码如下：
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val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1))val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1)/* count操作 */println("======count操作======")println(rddInt.count())println("======count操作======") /* countByValue操作 */println("======countByValue操作======")println(rddInt.countByValue())println("======countByValue操作======")/* reduce操作 */println("======countByValue操作======")println(rddInt.reduce((x ,y) => x + y))println("======countByValue操作======")/* fold操作 */println("======fold操作======")println(rddInt.fold(0)((x ,y) => x + y))println("======fold操作======")/* aggregate操作 */println("======aggregate操作======")val res:(Int,Int) = rddInt.aggregate((0,0))((x,y) => (x._1 + x._2,y),(x,y) => (x._1 + x._2,y._1 + y._2))println(res._1 + "," + res._2)println("======aggregate操作======")/* foeach操作 */println("======foeach操作======")println(rddStr.foreach { x => println(x) })println("======foeach操作======") |
RDD操作暂时先学习到这里，剩下的内容在下一篇里再谈了，下面我要说说如何开发spark，安装spark的内容我后面会使用专门的文章进行讲解，这里我们假设已经安装好了spark，那么我们就可以在已经装好的spark服务器上使用spark-shell进行与spark交互的shell，这里我们直接可以敲打代码编写spark程序。但是spark-shell毕竟使用太麻烦，而且spark-shell一次只能使用一个用户，当另外一个用户要使用spark-shell就会把前一个用户踢掉，而且shell也没有IDE那种代码补全，代码校验的功能，使用起来很是痛苦。
不过spark的确是一个神奇的框架，这里的神奇就是指spark本地开发调试非常简单，本地开发调试不需要任何已经装好的spark系统，我们只需要建立一个项目，这个项目可以是Java的也可以是scala，然后我们将spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar这样的jar放入项目的环境里，这个时候我们就可以在本地开发调试spark程序了。
大家请看我们装有scala插件的eclipse里的完整代码：
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package cn.com.sparktestimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.rdd.RDDobject SparkTest { val conf:SparkConf = new SparkConf().setAppName("xtq").setMaster("local[2]") val sc:SparkContext = new SparkContext(conf) /** * 创建数据的方式--从内存里构造数据(基础) */ def createDataMethod():Unit = { /* 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("===================createDataMethod:makeRDD:List=====================") println(r01.collect().mkString(",")) println("===================createDataMethod:makeRDD:List=====================") /* Array */ val rdd02 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6)) val r02 = rdd02.filter { x => x < 5} println("===================createDataMethod:makeRDD:Array=====================") println(r02.collect().mkString(",")) println("===================createDataMethod:makeRDD:Array=====================") /* 使用parallelize创建RDD */ /* List */ val rdd03 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1) val r03 = rdd03.map { x => x + 1 } println("===================createDataMethod:parallelize:List=====================") println(r03.collect().mkString(",")) println("===================createDataMethod:parallelize:List=====================") /* Array */ val rdd04 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 1) val r04 = rdd04.filter { x => x > 3 } println("===================createDataMethod:parallelize:Array=====================") println(r04.collect().mkString(",")) println("===================createDataMethod:parallelize:Array=====================") } /** * 创建Pair Map */ def createPairRDD():Unit = { val rdd:RDD[(String,Int)] = sc.makeRDD(List(("key01",1),("key02",2),("key03",3))) val r:RDD[String] = rdd.keys println("===========================createPairRDD=================================") println(r.collect().mkString(",")) println("===========================createPairRDD=================================") } /** * 通过文件创建RDD * 文件数据： * key01,1,2.3 key02,5,3.7 key03,23,4.8 key04,12,3.9 key05,7,1.3 */ def createDataFromFile(path:String):Unit = { val rdd:RDD[String] = sc.textFile(path, 1) val r:RDD[String] = rdd.flatMap { x => x.split(",") } println("=========================createDataFromFile==================================") println(r.collect().mkString(",")) println("=========================createDataFromFile==================================") } /** * 基本的RDD操作 */ def basicTransformRDD(path:String):Unit = { val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1)) val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1) val rddFile:RDD[String] = sc.textFile(path, 1) val rdd01:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,5,3)) val rdd02:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(2,4,5,1)) /* map操作 */ println("======map操作======") println(rddInt.map(x => x + 1).collect().mkString(",")) println("======map操作======") /* filter操作 */ println("======filter操作======") println(rddInt.filter(x => x > 4).collect().mkString(",")) println("======filter操作======") /* flatMap操作 */ println("======flatMap操作======") println(rddFile.flatMap { x => x.split(",") }.first()) println("======flatMap操作======") /* distinct去重操作 */ println("======distinct去重======") println(rddInt.distinct().collect().mkString(",")) println(rddStr.distinct().collect().mkString(",")) println("======distinct去重======") /* union操作 */ println("======union操作======") println(rdd01.union(rdd02).collect().mkString(",")) println("======union操作======") /* intersection操作 */ println("======intersection操作======") println(rdd01.intersection(rdd02).collect().mkString(",")) println("======intersection操作======") /* subtract操作 */ println("======subtract操作======") println(rdd01.subtract(rdd02).collect().mkString(",")) println("======subtract操作======") /* cartesian操作 */ println("======cartesian操作======") println(rdd01.cartesian(rdd02).collect().mkString(",")) println("======cartesian操作======") } /** * 基本的RDD行动操作 */ def basicActionRDD():Unit = { val rddInt:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,2,5,1)) val rddStr:RDD[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d","b","a"), 1) /* count操作 */ println("======count操作======") println(rddInt.count()) println("======count操作======") /* countByValue操作 */ println("======countByValue操作======") println(rddInt.countByValue()) println("======countByValue操作======") /* reduce操作 */ println("======countByValue操作======") println(rddInt.reduce((x ,y) => x + y)) println("======countByValue操作======") /* fold操作 */ println("======fold操作======") println(rddInt.fold(0)((x ,y) => x + y)) println("======fold操作======") /* aggregate操作 */ println("======aggregate操作======") val res:(Int,Int) = rddInt.aggregate((0,0))((x,y) => (x._1 + x._2,y),(x,y) => (x._1 + x._2,y._1 + y._2)) println(res._1 + "," + res._2) println("======aggregate操作======") /* foeach操作 */ println("======foeach操作======") println(rddStr.foreach { x => println(x) }) println("======foeach操作======") } def main(args: Array[String]): Unit = { println(System.getenv("HADOOP_HOME")) createDataMethod() createPairRDD() createDataFromFile("file:///D:/sparkdata.txt") basicTransformRDD("file:///D:/sparkdata.txt") basicActionRDD() /*打印结果*/ /*D://hadoop===================createDataMethod:makeRDD:List=====================1,4,9,16,25,36===================createDataMethod:makeRDD:List========================================createDataMethod:makeRDD:Array=====================1,2,3,4===================createDataMethod:makeRDD:Array========================================createDataMethod:parallelize:List=====================2,3,4,5,6,7===================createDataMethod:parallelize:List========================================createDataMethod:parallelize:Array=====================4,5,6===================createDataMethod:parallelize:Array================================================createPairRDD=================================key01,key02,key03===========================createPairRDD=================================key01,1,2.3,key02,5,3.7,key03,23,4.8,key04,12,3.9,key05,7,1.3=========================createDataFromFile==================================2,3,4,5,6,7,3,6,2======map操作============filter操作======5,6,5======filter操作============flatMap操作======key01======flatMap操作============distinct去重======4,6,2,1,3,5======distinct去重============union操作======1,3,5,3,2,4,5,1======union操作============intersection操作======1,5======intersection操作============subtract操作======3,3======subtract操作============cartesian操作======(1,2),(1,4),(3,2),(3,4),(1,5),(1,1),(3,5),(3,1),(5,2),(5,4),(3,2),(3,4),(5,5),(5,1),(3,5),(3,1)======cartesian操作============count操作======9======count操作============countByValue操作======Map(5 -> 2, 1 -> 2, 6 -> 1, 2 -> 2, 3 -> 1, 4 -> 1)======countByValue操作============countByValue操作======29======countByValue操作============fold操作======29======fold操作============aggregate操作======19,10======aggregate操作============foeach操作======abcdba======foeach操作======*/ }} |
Spark执行时候我们需要构造一个SparkContenxt的环境变量，构造环境变量时候需要构造一个SparkConf对象，例如代码：setAppName("xtq").setMaster("local[2]")
appName就是spark任务名称，master为local[2]是指使用本地模式，启动2个线程完成spark任务。