spark学习一——————-Spark算子最详细介绍

本文介绍: 简介 map 算子：map 算子是将rdd中的数据一条一条传递给后面的函数，将函数的返回值构建成一个新的rdd。m a p 算子是不会生成shuffle。后面的分区数等于m a p 算子的分区数。//sa p rk 代码的入口/*** 构建 rdd的方法* 1.读取文件* 2.基于 scala的集合构建rd d —- 用于测试*//*** m a p 算子* 将rd d中的数据一条一条传递给后面的函数，将函数的返回值构建成一个新的rdd* m ap 不会产生shuffle，map之后的分区数等于map之前rdd的分区数。

Spark学习–spark 算子介绍

1.基本概念

	spark算子：为了提供方便的数据处理和计算，spark提供了一系列的算子来进行数据处理。
	一般算子分为
	action（执行算子）算子
	Transformation（懒执行）算子。

2.Transformation算子基本介绍

简介：transformation被称为懒执行算子，如果没有action算子，则代码是不会执行的，一般分为：

map算子：map算子是将rdd中的数据一条一条传递给后面的函数，将函数的返回值构建成一个新的rdd。map算子是不会生成shuffle。后面的分区数等于map算子的分区数。

object Demo2Map {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  //saprk代码的入口
    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("map")

    val sc = new SparkContext(conf)

    /**
     * 构建rdd的方法
     * 1.读取文件
     * 2.基于scala的集合构建rdd ---- 用于测试
     *
     */
    val listRDD: RDD[Int]=  sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9),2)

    /**
     * map算子
     * 将rdd中的数据一条一条传递给后面的函数，将函数的返回值构建成一个新的rdd
     * map 不会产生shuffle，map之后的分区数等于map之前rdd的分区数
     *
     *如果一个算子是一个新的rdd，那么这个算子就是转换算子。
     */
    val mapRDD: RDD[Int] = listRDD.map{i =&gt; i * 2}

    //一次遍历整个分区的数据,将每一个分区的数据传递给后面的函数，函数需要返回一个迭代器，再构建一个新的rdd。
    val mapPartitionRDD: RDD[Int] = listRDD.mapPartitions {
      case iter: Iterator[Int] =>
        iter
    }
    val mapPartitionRDD2: RDD[Int] = listRDD.mapPartitions {
      case iter: Iterator[Int] =>
        val iterator: Iterator[Int] = iter.map(i => i * 2)
        //最后一行作为返回值
        iterator
    }

    mapPartitionRDD2.foreach(println)
    mapPartitionRDD.foreach(println)

    val mapPartitionsWithIndexRDD: RDD[Int] = listRDD.mapPartitionsWithIndex((index: Int, iter: Iterator[Int]) => {
      println(s"mapPartitionsWithIndexRDD的分区为:$index")
      iter
    })
    mapPartitionsWithIndexRDD.foreach(println)
  }
}

flat算子:对RDD中的数据进行过滤，通过返回true保留数据，函数返回false过滤数据。转换算子，懒执行

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo4Filter {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("filter")

    val sc = new SparkContext(conf)
    val ListRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0), 2)

    /**
     * filter: 对RDD中的数据进行过滤，通过返回true保留数据，函数返回false过滤数据
     *
     * filter: 转换算子，懒执行
     */
    val filterRDD: RDD[Int] = ListRDD.filter(i => {
      i % 2 == 1
    })

    filterRDD.foreach(println)
  }
}

flatmap算子：将rdd的数据一条一条传递给后面的函数，函数的返回值是一个集合，最后将这个集合拆分出来，构建成新的rdd

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo5Flatmap {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("filter")

    val sc = new SparkContext(conf)
    val listRDD: RDD[String] = sc.parallelize(List("java,spark,java","spark,scala,hadoop"))
    /**
     * 将rdd的数据一条一条传递给后面的函数，函数的返回值是一个集合，
     * 最后将这个集合拆分出来，构建成新的rdd
     */
    val wordsRDD: RDD[String]  = listRDD.flatMap(line => {

      val arr: Array[String] = line.split(",")
      //返回值可以是一个数组，list，set map，必须是scala中的集合
      arr.toList
    })
    wordsRDD.foreach(println)
  }
}

Sample算子:抽样,withReplacement:是否放回。fraction：抽样比例。

package com.zjl

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo6Sample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("Demo6Sample")

    val sc = new SparkContext(conf)
    val listRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 45, 6, 7, 8, 9, 0))
    val studentRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\data\students.txt")

    /**
     * sample:抽样。
     * withReplacement:是否放回。
     * fraction：抽样比例。
     */
    val sampleRDD: RDD[String] = {
      studentRDD.sample(false, 0.1)
    }

  }
}

groupByKey算子:按照key进行分组，必须是kv格式的才能用，将同一个key的value放在迭代器中。相对比groupBy，指定一个分组的罗列，返回的RDD的value包含所有的列。shuffle过程中需要传输的数据量groupByKey要多，性能差一点

package com.zjl

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo8GroupByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = {
      new SparkConf()
    }
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("groupByKey")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data\words.txt")

    val wordsRDD: RDD[String] = linesRDD.flatMap(i => i.split(","))

    val mapWordRDD: RDD[(String, Int)] = wordsRDD.map(word => (word, 1))

    /**
     * 按照key进行分组，必须是kv格式的才能用，将同一个key的value放在迭代器中
     */
    val groupByKeyRDD: RDD[(String, Iterable[Int])] = mapWordRDD.groupByKey()
    groupByKeyRDD.map({
      case(words:String, ints:Iterable[Int]) =>
        ints.sum
    })
    groupByKeyRDD.foreach(println)

    /**
     * groupBy:指定一个分组的罗列，返回的RDD的value包含所有的列
     * shuffle过程中需要传输的数据量groupByKey要多，性能差一点
     */
    val groupByRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = mapWordRDD.groupBy(kv => kv._1)

    groupByRDD.foreach(println)
  }

}

reduceByKey算子：按照key进行聚合计算，会在map端进行预聚合，只能做简单的聚合计算。

package com.zjl

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo9ReduceByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("reduceByKey")
      .setMaster("local")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data\words.txt")

    val wordsRDD: RDD[String] = linesRDD.flatMap(i => i.split(","))

    val mapRDD: RDD[(String, Int)] = wordsRDD.map(i => (i, 1))

    /**
     * reduceByKey：按照key进行聚合计算，会在map端进行预聚合
     * 只能做简单的聚合计算
     */
      //统计单词数量
    val reducrByKeyRDD: RDD[(String, Int)] = mapRDD.reduceByKey((x: Int, y: Int) => x + y)

    reducrByKeyRDD.foreach(println)
  }

}

union算子:合并两个rdd，两个rdd的数据类型要一致，但是只是代码层面的合并，底层没有合并。这个属于并集，如果取交集可以使用 intersection算子。

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo10Union {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("union")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9))
    val rdd2: RDD[Int] = sc.parallelize(List( 4, 5, 6, 7, 8, 9,10))

    /**
     * union:合并两个rdd，两个rdd的数据类型要一致
     * union只是代码层面的合并，底层没有合并
     * union不会产生shuffle
     */
    val unionRDD: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2)
    unionRDD.foreach(println)

    /**
     * distinctRDD去重，会产生shuffle
     * distinct:会先在map端局部去重，再到reduce端全局去重
     */
    val distinctRDD: RDD[Int] = unionRDD.distinct()
    distinctRDD.foreach(println)

    /**
     * 所有会产生shuffle的算子都可以指定分区数。反过来也成立。
     */

    /**
     * intersection:取两个rdd的交集
     */
    val interRDD: RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)
    interRDD.foreach(println)
  }
}

join算子:inner join:通过rdd的key进行关联，必须是kv格式的rdd；left join:以左表为主，如果右表没有数据，就会补一个null；right join和left join相反；full join:两边都可能没有关联上，如果是没关联上，补null

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo11Join {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("join")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val nameRDD: RDD[(String, String)] = sc.makeRDD(List(("001", "张三"), ("002", "李四"), ("003", "王五")))
    val ageRDD: RDD[(String, String)] = sc.makeRDD(List(("001", "23"), ("002", "35"), ("004", "19")))

    /**
     * inner join:通过rdd的key进行关联，必须是kv格式的rdd
     */
//      //关联之后处理数据方法1--下划线方法
    val innerJoinRDD: RDD[(String, (String, String))] = nameRDD.join(ageRDD)
//    innerJoinRDD.map(i=>{
//      val id: String = i._1
//      val name: String = i._2._1
//      val age: String = i._2._1
//    })
    //关联之后处理数据2--模式匹配
    val rdd1: RDD[(String, String, Int)] = innerJoinRDD.map(i => {
      case (id: String, (name: String, age: String)) =>
        (id, name, age)
    })
    rdd1.foreach(println)


    /**
     * left join:以左表为主，如果右表没有数据，就会补一个null
     * 数据中右表没有003，所有会补一个null
     * Option[String]:没有值就是None
     * right join:和left join相反
     */

    val leftRDD: RDD[(String, (String, Option[Int]))] = nameRDD.leftOuterJoin(ageRDD)
    leftRDD.foreach(println)

    //整理数据
    val rdd2: RDD[(String, String, Int)] = leftRDD.map({
      //匹配关联成功的数据
      case (id: String, (name: String, Some(age))) =>
        (id, name, age)
      //匹配未关联成功的数据
      case (id: String, (name: String, None)) =>
        (id, name, 0)
    })

    rdd2.foreach(println)

    /**
     * full join:两边都可能没有关联上，如果是没关联上，补null
     */
    val fullRDD: RDD[(String, (Option[String], Option[Int]))] = nameRDD.fullOuterJoin(ageRDD)

    //整理数据
    val rdd3: RDD[(String, String, Int)] = fullRDD.map {
      case (id: String, (Some(name), Some(age))) =>
        (id, name, age)
      case (id: String, (None, Some(age))) =>
        (id, 0, age)
      case (id: String, (Some(name), None)) =>
        (id, name, 0)
      case (id: String, (None, None)) =>
        (id, 0, 0)
    }
  }

}

mapValue算子:只对value进行处理，key不变

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo12MapValues {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("mapValues")
    val sc: SparkContext = new SparkContext()

    //使用map
    val ageRDD: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(List(("001", 23), ("002", 35), ("004", 19)))
    val linesRDD: RDD[(String, Int)] = ageRDD.map {
      case (id: String, age: Int) =>
        (id, age + 1)
    }

    /**
     *mapValue:只对value进行处理，key不变
     */
    //使用mapValue
    val mapValuesRDD: RDD[(String, Int)] = ageRDD.mapValues(v => v + 1)

  }

}

sort算子:指定一个排序的列，默认是升序,ascending是控制排序方式。

package com.zjl

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo13Sort {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("sort")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val studentsRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\data\students.txt")

    /**
     * sortBy:指定一个排序的列，默认是升序
     * ascending：控制排序方式
     */
    val sortByRDD: RDD[String] = studentsRDD.sortBy(student => {
      val age: Int = student.split(",")(2).toInt
      age
    },false)

    val ageRDD: RDD[(String, String)] = sc.makeRDD(List(("001", "23"), ("002", "35"), ("004", "19")))
    val dataRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))
    val kvRDD: RDD[(Int, Int)] = dataRDD.map(i => (i, 1))
    kvRDD.foreach(println)

    /**
     * 通过key排序，默认升序
     */
    val sortByKeyRDD: RDD[(Int, Int)] = kvRDD.sortByKey()
    sortByKeyRDD.foreach(println)

  }

}

.AGG算子

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo14Agg {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("Agg")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data\words.txt")

    val wordsRDD: RDD[String] = linesRDD.flatMap(i => i.split(","))

    val mapRDD: RDD[(String, Int)] = wordsRDD.map(i => (i, 1))

    /**
     * reduceByKey:在map端进行预聚合，聚合函数会应用在map端和reduce端（聚合函数会应用在分区内的聚合和分区间的聚合）
     */
    val reduceByKeyRDD: RDD[(String, Int)] = mapRDD.reduceByKey((x, y) => x + y)

    val aggRDD: RDD[(String, Int)] = mapRDD.aggregateByKey(0)( //初始值
      (u: Int, i: Int) => u + i, //分区键的聚合函数（map端的聚合函数）
      (u1: Int, u2: Int) => u1 + u2 //分区间的聚合（reduce的聚合函数）
    )
    aggRDD.foreach(println)
  }

}

求平均年龄案例：使用aggregateByKey

package com.zjl

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo15AggAvgAge {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("Agg")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data\students.txt")

    /**
     * 计算班级的平均年龄
     */
    //val studentsRDD: RDD[String] = linesRDD.flatMap(i => i.split(","))
    val classAndAge: RDD[(String,Double)] = linesRDD.map(student => {
      val split: Array[String] = student.split(",")
      ( split(4),split(2).toDouble)
    })

    classAndAge.foreach(println)

    /**
     * 使用groupbykey
     */
    val groupByKeyRDD: RDD[(String, Iterable[Double])] = classAndAge.groupByKey()
    val avgAgeRDD: RDD[(String,Double)] = groupByKeyRDD.map({
      case (clazz: String, age: Iterable[Double]) =>
        val avgAge: Double = age.sum / age.size
        (clazz, avgAge)
    })

    /**
     * 大数据计算中，最耗时间的就是shuffle，shuffle过程中数据是落地到磁盘中的。
     * aggregateByKey:会在map端做预聚合，性能高
     * 1.初始值可以有多个
     * 2.map端的聚合函数
     * 3.reduce端的聚合函数
     */
    val avgAge: RDD[(String, (Double, Int))] = classAndAge.aggregateByKey((0.0, 0))(
      (u:(Double,Int), age:Double) => (u._1 + age, u._2 + 1),//map端的聚合函数
      (u1:(Double,Int), u2:(Double,Int)) => (u1._1 + u2._1, u1._2 + u2._2)//reduce端的聚合函数
    )
    avgAge.foreach(println)

    //计算平均年龄
    val avgAgeMapRDD: RDD[(String, Double)] = avgAge.map({
      case (clazz: String, (totalAge: Double, sumPerpon: Int)) =>
        (clazz, totalAge / sumPerpon)
    })
    avgAgeMapRDD.foreach(println)
    while(true){

    }
  }
}

cartesian算子：笛卡尔积，很少使用。

package com.zjl

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo16Cartesian {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("Agg")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val nameRDD: RDD[(String, String)] = sc.makeRDD(List(("001", "张三"), ("002", "李四"), ("003", "王五")))
    val ageRDD: RDD[(String, String)] = sc.makeRDD(List(("001", "23"), ("002", "35"), ("004", "19")))

    /**
     * 笛卡尔积
     */
    val cartesianRDD: RDD[((String, String), (String, String))] = nameRDD.cartesian(ageRDD)
  }

}

reduce算子：全局聚合是个action算子。

package com.zjl

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo17Reduce {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("Agg")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val LinesRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0))

    /**
     * sum:求和，只能用于int或者double或者null类型的求和，action算子
     */
    val sumRDD: Double = LinesRDD.sum()

    /**
     * reduce:全局聚合，action算子
     * reduceByKey:通过key进行聚合
     */
    val reducrRDD: Int = LinesRDD.reduce((x, y) => (x + y))
  }

}

take算子：取top值，是一个action算子。如果是取第一条数据，使用first。

package com.zjl

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo18Take {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("Agg")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data\words.txt")

    /**
     * take:取top，是一个action算子
     */
    val top100: Array[String] = linesRDD.take(100)

    //获取第一条数据
    val first: String = linesRDD.first()
  }

}

17.案例：统计总分大于年级平均分的学生

package com.zjl

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo19Student1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("Agg")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data\score.txt")

    /**
     * 统计总分大于年级平均分的学生
     */
    //1、计算学生的总分
    val total: RDD[(String, Double)] = linesRDD.map(student => {
      val splitRDD: Array[String] = student.split(",")
      (splitRDD(0), splitRDD(2).toDouble)
    })

    total.foreach(println)
    val totalScore: RDD[(String, Double)] = total.reduceByKey((x, y) => (x + y))

    totalScore.foreach(println)

    val totalAllRDD: RDD[Double] = totalScore.map(kv => kv._2)
    val avgScore: Double = totalAllRDD.sum() / totalAllRDD.count()

    //取出总分大于平均分
    val endRDD: RDD[(String, Double)] = totalScore.filter {
      case (id: String, score: Double) =>
        score > avgScore
    }
  }

}

3.action算子基本介绍

	action算子：在Spark中，action 算子是一类触发 Spark 作业执行的操作。action 算子会导致计算结果被返回到驱
	动程序，或者将计算结果保存到外部存储系统。与 transformation 算子不同，action 算子会触发 Spark 作业的执
	行，而不仅仅是定义计算逻辑。

foreach：遍历rdd
count：统计rdd的行数
sum：求和
collect：将rdd转换成scala的集合

object Demo7Action {
//spark代码的入口
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * spark任务的层级关系：
     * application ---> job ---> stages --->task
     */
    val conf: SparkConf = {
      new SparkConf()
    }
    conf.setMaster("local")
      .setAppName("action")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    /**
     * action 算子  --触发任务执行，每一个action算子都会触发一个job任务
     * 1、foreach：遍历rdd
     * 2、saveAsTextFile：保存数据
     * 3、count：统计rdd的行数
     * 4、sum：求和
     * 5、collect：将rdd转换成scala的集合
     */
    val studentRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data\students.txt")

    //一次遍历一个数据
    studentRDD.foreach(println)
    //一次遍历一个分区
    studentRDD.foreachPartition((iter:Iterator[String]) => println(iter.toList))
    //保存数据
    /**
     * saveAsTextFile：将数据保存到hdfs中
     * 1、输出的目录不能存在
     * 2、rdd一个分区对应一个文件
     */
    studentRDD.saveAsTextFile("D:\data\data\ideadata\idea-project\big_data\spark\data")

    //统计行数
    val count: Long = studentRDD.count()
    println(s"studentRDD的行数：$count")

    //将rdd的数据拉取到内存中，如果数据量很大会出现内存溢出
    val studentArr: Array[String] = studentRDD.collect()
  }

}