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Spark算子使用示例

1. 算子分类

从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类

  1. Transformation：操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。
  2. Action：会触发 Spark 提交作业（Job），并将数据输出 Spark系统。

从小方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类:

  1. Value数据类型的Transformation算子。
  2. Key-Value数据类型的Transfromation算子。
  3. Action算子

1.1 Value数据类型的Transformation算子

类型 算子
输入分区与输出分区一对一型 map、flatMap、mapPartitions、glom
输入分区与输出分区多对一型 union、cartesian
输入分区与输出分区多对多型 groupBy
输出分区为输入分区子集型 filter、distinct、subtract、sample、takeSample
Cache型 cache、persist

1.2 Key-Value数据类型的Transfromation算子

类型 算子
输入分区与输出分区一对一 mapValues
对单个RDD combineByKey、reduceByKey、partitionBy
两个RDD聚集 Cogroup
连接 join、leftOutJoin、rightOutJoin

1.3 Action算子

类型 算子
无输出 foreach
HDFS saveAsTextFile、saveAsObjectFile
Scala集合和数据类型 collect、collectAsMap、reduceByKeyLocally、lookup、count、top、reduce、fold、aggregate

2. Transformation

2.1 map

2.1.1 概述

语法（scala）：

def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]

说明：

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

2.1.2 Java示例

/**
 * map算子
 * <p>
 * map和foreach算子:
 *   1. 循环map调用元的每一个元素;
 *   2. 执行call函数, 并返回.
 * </p>
 */
private static void map() {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(JavaOperatorDemo.class.getSimpleName())
            .setMaster("local");

    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    List<String> datas = 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> datasRDD = sc.parallelize(datas);

    JavaRDD<User> mapRDD = datasRDD.map(
            new Function<String, User>() {
                public User call(String v) throws Exception {
                    Gson gson = new Gson();
                    return gson.fromJson(v, User.class);
                }
            });

    mapRDD.foreach(new VoidFunction<User>() {
        public void call(User user) throws Exception {
            System.out.println("id: " + user.id
                    + " name: " + user.name
                    + " pwd: " + user.pwd
                    + " sex:" + user.sex);
        }
    });

    sc.close();
}

// 结果
id: 1 name: xl1 pwd: xl123 sex:2
id: 2 name: xl2 pwd: xl123 sex:1
id: 3 name: xl3 pwd: xl123 sex:2

2.1.3 Scala示例

private def map() {
    val conf = new SparkConf().setAppName(ScalaOperatorDemo.getClass.getSimpleName).setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val datas: Array[String] = Array(
        "{'id':1,'name':'xl1','pwd':'xl123','sex':2}",
        "{
  'id':2,'name':'xl2','pwd':'xl123','sex':1}",
        "{
  'id':3,'name':'xl3','pwd':'xl123','sex':2}")

    sc.parallelize(datas)
        .map(v => {
            new Gson().fromJson(v, classOf[User])
        })
        .foreach(user => {
            println("id: " + user.id
                + " name: " + user.name
                + " pwd: " + user.pwd
                + " sex:" + user.sex)
        })
}

2.2 filter

2.2.1 概述

语法（scala）：

def filter(f: T => Boolean): RDD[T]

说明：

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

2.2.2 Java示例

static void filter() {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(JavaOperatorDemo.class.getSimpleName())
            .setMaster("local");

    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    List<Integer> datas = Arrays.asList(1, 2, 3, 7, 4, 5, 8);

    JavaRDD<Integer> rddData = sc.parallelize(datas);
    JavaRDD<Integer> filterRDD = rddData.filter(
            // jdk1.8
            // v1 -> v1 >= 3
            new Function<Integer, Boolean>() {
                public Boolean call(Integer v) throws Exception {
                    return v >= 3;
                }
            }
    );
    filterRDD.foreach(
            // jdk1.8
            // v -> System.out.println(v)
            new VoidFunction<Integer>() {
                @Override
                public void call(Integer integer) throws Exception {
                    System.out.println(integer);
                }
            }
    );
    sc.close();
}

// 结果
3
7
4
5
8

2.2.3 Scala示例

def filter {
    val conf = new SparkConf().setAppName(ScalaOperatorDemo.getClass.getSimpleName).setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val datas = Array(1, 2, 3, 7, 4, 5, 8)

    sc.parallelize(datas)
        .filter(v => v >= 3)
        .foreach(println)
}

2.3 flatMap

2.3.1 简述

语法（scala）：

def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U]

说明：

与map类似，但每个输入的RDD成员可以产生0或多个输出成员

flatmap

2.3.2 Java示例

static void flatMap() {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(JavaOperatorDemo.class.getSimpleName())
            .setMaster("local");

    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    List<String> data = Arrays.asList(
            "aa,bb,cc",
            "cxf,spring,struts2",
            "java,C++,javaScript");
    JavaRDD<String> rddData = sc.parallelize(data);
    JavaRDD<String> flatMapData = rddData.flatMap(
            v -> Arrays.asList(v.split(",")).iterator()
//            new FlatMapFunction<String, String>() {
//                @Override
//                public Iterator<String> call(String t) throws Exception {
//                    List<String> list= Arrays.asList(t.split(","));
//                    return list.iterator();
//                }
//            }
    );
    flatMapData.foreach(v -> System.out.println(v));

    sc.close();
}

// 结果
aa
bb
cc
cxf
spring
struts2
java
C++
javaScript

2.3.3 Scala示例

sc.parallelize(datas)
            .flatMap(line => line.split(","))
            .foreach(println)

2.4 mapPartitions

2.4.1 概述

语法（scala）：

def mapPartitions[U: ClassTag](
      f: Iterator[T] => Iterator[U],
      preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

说明：

与Map类似，但map中的func作用的是RDD中的每个元素，而mapPartitions中的func作用的对象是RDD的一整个分区。所以func的类型是Iterator<T> => Iterator<U>，其中T是输入RDD元素的类型。preservesPartitioning表示是否保留输入函数的partitioner，默认false。

2.4.2 Java示例

static void mapPartitions() {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(JavaOperatorDemo.class.getSimpleName())
            .setMaster("local");

    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    List<String> names = Arrays.asList("张三1", "李四1", "王五1", "张三2", "李四2",
            "王五2", "张三3", "李四3", "王五3", "张三4");

    JavaRDD<String> namesRDD = sc.parallelize(names, 3);
    JavaRDD<String> mapPartitionsRDD = namesRDD.mapPartitions(
            new FlatMapFunction<Iterator<String>, String>() {
                int count = 0;
                @Override
                public Iterator<String> call(Iterator<String> stringIterator) throws Exception {
                    List<String> list = new ArrayList<String>();
                    while (stringIterator.hasNext()) {
                        list.add("分区索引:" + count++ + "\t" + stringIterator.next());
                    }
                    return list.iterator();
                }
            }
    );

    // 从集群获取数据到本地内存中
    List<String> result = mapPartitionsRDD.collect();
    result.forEach(System.out::println);

    sc.close();
}

// 结果
分区索引:0  张三1
分区索引:1  李四1
分区索引:2  王五1
分区索引:0  张三2
分区索引:1  李四2
分区索引:2  王五2
分区索引:0  张三3
分区索引:1  李四3
分区索引:2  王五3
分区索引:3  张三4

2.4.3 Scala示例

sc.parallelize(datas, 3)
        .mapPartitions(
            n => {
                val result = ArrayBuffer[String]()
                while (n.hasNext) {
                    result.append(n.next())
                }
                result.iterator
            }
        )
        .foreach(println)

2.5 mapPartitionsWithIndex

2.5.1 概述

语法（scala）：

def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag](
      f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U],
      preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

说明：

与mapPartitions类似，但输入会多提供一个整数表示分区的编号，所以func的类型是(Int, Iterator<T>) => Iterator<R>，多了一个Int

2.5.2 Java示例

private static void mapPartitionsWithIndex() {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(JavaOperatorDemo.class.getSimpleName())
            .setMaster("local");

    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    List<String> names = Arrays.asList("张三1", "李四1", "王五1",

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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