spark--RDD

spark--RDD1. RDD2. RDD操作2.1 转化操作2.1.1 filter2.1.2 union2.1.3 map2.1.4 flatMap2.2 行动操作2.2.1 count2.2.23. 惰性求值4. 函数传递1. RDDspark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。存在两种方式创建RDD:读取程序外部数据集程序内构建RDD举例：RDD支持两种操作：转化操作和行动操作。转化操作和行动操作最大的区别_在spark中,个操作会触发实际的数据计算

发表于 2020/05/29 更新于 2026/09/21

作者 贾永琪

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spark--RDD

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原文链接：https://jiayq.blog.csdn.net/article/details/106388849
发布时间：2020-05-29 11:45:35
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分类：scala同时被 3 个专栏收录, 订阅专栏, 大数据, spark
标签：#spark RDD, #RDD转化操作, #RDD行动操作, #RDD函数传递，惰性求值, #RDD缓存

摘要

文章浏览阅读809次。spark–RDD1. RDD2. RDD操作2.1 转化操作2.1.1 filter2.1.2 union2.1.3 map2.1.4 flatMap2.2 行动操作2.2.1 count2.2.23. 惰性求值4. 函数传递1. RDDspark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。存在两种方式创建RDD:读取程序外部数据集程序内构建RDD举例：RDD支持两种操作：转化操作和行动操作。转化操作和行动操作最大的区别_在spark中,个操作会触发实际的数据计算

spark–RDD

1. RDD
2. RDD操作
- 2.1 转化操作
  - - 2.1.1 filter 过滤
      - 2.1.2 union 并集
      - 2.1.3 map 替换
      - 2.1.4 flatMap 合并替换
      - 2.1.5 intersection 交集
      - 2.1.6 subtract 差集
      - 2.1.7 cartesian 笛卡尔积
      - 2.1.8 sample 采样
      - 2.1.9 转化操作速查表
  - 2.2 行动操作
  - - 2.2.1 count 计数
      - 2.2.2 reduce 聚合
      - 2.2.3 collect 装载
      - 2.2.4 countByValue 元素计数
      - 2.2.5 take 取值
      - 2.2.6 top 取前n个–降序
      - 2.2.7 takeOrdered 取前n个–升序
      - 2.2.8 takeSample 采样N个元素
      - 2.2.9 fold 指定初始值聚合
      - 2.2.10 aggregate 指定返回类型聚合
      - 2.2.11 行动操作速查表
3. 惰性求值
4. 函数传递
5. 持久化(缓存)

1. RDD

spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。
存在两种方式创建RDD:

读取程序外部数据集
程序内构建RDD

举例：

RDD支持两种操作：转化操作和行动操作。
转化操作和行动操作最大的区别是：转化操作不会进行计算；行动操作会触发计算操作。
默认情况下，行动操作都是spark重新开始计算，如果需要中途保存一些转换操作的中间结果，可以使用persist保存。

    val lines = sc.textFile("hdfs://host-10-0-228-117:8020/data/real.log")
    lines.persist()
    println(lines.count())
    println(lines.filter(l => l.contains("Stop")).count())
    println(lines.flatMap(l => l.split(" ").toStream).count())

2. RDD操作

RDD支持两种操作：转化操作和行动操作。RDD的转化操作是返回一个新的RDD的操作：

RDD的行动操作是返回指定值的操作：

2.1 转化操作

2.1.1 filter 过滤

格式
RDD filter( => )
过滤，根据返回的boolean值决定是否加入。
val StopLines = lines.filter(l => l.contains("Stop")

2.1.2 union 并集

格式：
RDD1 union RDD2
合并，将两个RDD合并为一个RDD。

2.1.3 map 替换

格式：
RDD map ( => )
该方法接收一个参数，计算结果作为返回值，构建新的结果集

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
println(nums.collect.mkString(","))
val doubleNums = nums map ( x => x * x)
println(doubleNums.collect.mkString(","))

2.1.4 flatMap 合并替换

格式：
RDD flatMap ( => )
flatMap是将多个流合并为1个流

//创建初始RDD[String]
val strList = sc.parallelize(List("hello word","xiao mei"))
//新流根据旧流的每一个元素产生，产生的方式是将旧的元素每一个以空格进行分割，将每个元素分割后的流合并为一个流
val wordList = strList flatMap (str => str split " ")
//输出
println(strList.collect.mkString(","))
println(wordList.collect.mkString(","))

2.1.5 intersection 交集

格式：
RDD1 intersection RDD2

val num1 = sc.parallelize(List(1,2,3))
val num2  = sc.parallelize(List(2,3,4))
val allHaveNum = num1 intersection num2
println(allHaveNum.collect.mkString(","))

2.1.6 subtract 差集

格式：
RDD1 subtract RDD2

val num1 = sc.parallelize(List(1,2,3))
val num2 = sc.parallelize(List(2,3,4))
val subNum = num1 subtract num2
println(num1.collect.mkString(","))
println(num2.collect.mkString(","))
println(subNum.collect.mkString(","))

2.1.7 cartesian 笛卡尔积

格式：
RDD1 cartesian RDD2

val num1 = sc.parallelize(List(1,2,3))
val chr = sc.parallelize(List("a","b","c"))
val chrnum = num1 cartesian chr
println(num1.collect.mkString(","))
println(chr.collect.mkString(","))
println(chrnum.collect.mkString(","))

2.1.8 sample 采样

格式：
RDD sample (Boolean , Double, seed)
第一个Boolean参数是表示采样是否就可以重复
第二个Double参数表示采样分数：当不可以重复采样时，这个分数表示采样命中率，取值范围[0,1];当可以重复采样时，这个分数表示采样重复次数，取值范围[0,+)
第三个参数是随机数种子，建议默认。

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))
val sample1 = nums.sample(false,0.5)
println(sample1.collect.mkString(","))
val sample2 = nums.sample(false,1)
println(sample2.collect.mkString(","))
val sample3 = nums.sample(true,2))
println(sample3.collect.mkString(","))

2.1.9 转化操作速查表

操作名	方法名	格式
过滤	filter	RDD filter ( => )
并集	union	RDD1 union RDD2
替换	map	RDD map ( => )
合并替换	flatMap	RDD flatMap ( => )
交集	intersection	RDD1 intersection RDD2
差集	subtract	RDD1 subtract RDD2
笛卡尔积	cartesian	RDD1 cartesian RDD2
采样	sample	RDD sample (Boolean,Double,seed)

2.2 行动操作

2.2.1 count 计数

格式
RDD count

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
println(nums count)

2.2.2 reduce 聚合

格式：
RDD reduce ( => )

val nums=sc.parallelize(List(1,2,3,4))
val red = nums reducce ( (_1,_2) => _1 + _2))

2.2.3 collect 装载

格式：
RDD collect
强制进行计算，并返回计算结果。（注意，要求单机能够全部装载RDD）

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
val col = nums collect
println(col.mkString(","))

2.2.4 countByValue 元素计数

格式：
RDD countByValue

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,2,1,2,3,4,2,1,2,1))
val countBV = nums countByValue
println(countBV)

2.2.5 take 取值

格式：
RDD take Integer

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))
val subNums = nums take 4
println(subNums)

2.2.6 top 取前n个–降序

格式：
RDD top Integer

val nums = sc.parallelize(List(1,1,2,3,4,4,5))
val topN = nums top 3
println(topN)

2.2.7 takeOrdered 取前n个–升序

格式：
RDD takeOrdered Integer

val nums sc.parallelize(List(3,2,1))
val tod = nums takeOrdered 2
println(to)

2.2.8 takeSample 采样N个元素

格式：
RDD takeSample(Boolean,Integer,seed)
Boolean是否可以重复采样
Integer采样个数
seed随机数种子

val nums = sc.arallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))
val ts1 = nums takeSample(false,3)
val ts2 = nums takeSample(false,3)
val ts3 = nums takeSample(false,3)
val ts4 = nums takeSample(false,3)
val ts5 = nums takeSample(false,3)

val t1 = nums takeSample(true,12)
val t2 = nums takeSample(true,12)
val t3 = nums takeSample(true,12)
val t4 = nums takeSample(true,12)
val t5 = nums takeSample(true,12)
val t6 = nums takeSample(true,12)

注意，如果不允许重复采样，且，采样个数大于总个数，会返回全部数据。所以，虽然指定了采样个数，但是返回值依然有可能不等于采样个数。

2.2.9 fold 指定初始值聚合

格式：
RDD fold (initValue)( => )

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),1)
val f = nums.fold(3)( _1,_2 => _1 + _2)

3+3+1+2+3+4+5=21
计算过程：
RDD是分布式分区数据结构，所以在fold里面存在两步计算：
1.计算分区内的数据：初始值3加上分区内元素3+1+2+3+4+5=18
2.合并分区计算结果：因为只有一个分区，所以3+18=21

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),5)
val f = nums.fold(3)(_+_)

3+3+1+3+2+3+3+3+4+3+5=33
1.5个分区内元素计算：
3+1
3+2
3+3
3+4
3+5
2.分区合并
3+ 3+1 + 3+2 +3+3 +3+4 +3+5 = 33

2.2.10 aggregate 指定返回类型聚合

格式：
RDD aggregate(initValue)( => , => )
initValue初始值
第一个 => 初始值与分区内元素转义
第二个 => 是分区内元素聚合计算
aggregate的返回值的类型由初始值确定

val nums = sc.paralleliize(List(1,2,3,4,5),1)
val a = nums.aggregate(3)(_1,_2 => _1 + _2, _1,_2 => _1+_2)

val nums = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),1)
val aa = nums.aggregate(0,0)((init,e) => (init._1+e,init._2+1),(e1,e2) => (e1._1 + e2._1,e1._2 + e2._2))
println(aa._1/aa._2.toDouble)

首先，初始值是一个元组，指定了这个aggregate的返回值是一个元组。
第一个 => 的第一个参数是初始值，第二个参数是分区内第一个元素。然后 => 定义了分区内元素如何进行与初始值的计算以及转义
第二个 => 的两个参数是分区内的元素迭代，定义了分区内的元素如何进行聚合
当然，如果还隐式的包含了分区间的结果聚合。

2.2.11 行动操作速查表

操作名	方法名	格式
计数	count	RDD count
聚合	reduce	RDD reduce( => )
装载	collect	RDD collect
元素计数	countByValue	RDD countByValue
取值	take	RDD take Integer
降序取前N个	top	RDD top Integer
升序取前N个	takeOrdered	RDD takeOrdered Integer
采样N个元素	takeSample	RDD takeSample(Boolean,Integer,seed)
指定初始值聚合	fold	RDD fold (initValue)( => )
指定返回类型聚合	aggregate	RDD aggregate(initValue)( => , => )

3. 惰性求值

spark在调用转化操作的时候，不会进行计算，只有调用行动操作的时候，才会进行计算。这对大数据处理是有利的：我们调用sc.textFile时，并没有将文件真正读取进来，进行filter等操作的时候，也没有进行过滤。只有当调用count的时候，才会真正开始读取文件。这样做有一个好处：在读取的时候进行判断，如果判断符合条件，才会真正读取进入内存，如果不符合，那么在读取之后，就从内存中出去数据，以降低内存的占用。

4. 函数传递

在scala中，我们可以把定义的内联函数，方法的引用或者静态方法传递给spark，就像scala的其他函数式API一样。当然，还需要考虑其他的一些细节：传递的函数及其引用的数据可序列化；传递一个对象的方法或者字段时，会包含整个对象的引用。所以，尽可能将需要的字段放在局部变量中，避免将整个对象传递。

class MyFunction(val test: String) {
  def isEqual(str: String): Boolean = {
    str.contains(test)
  }

  def getEqualReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    // 这里实际使用的是this.isEqual，需要将this传入
    rdd.map(isEqual)
  }

  def getSplitTestReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    // 这里实际使用的是 this.test，需要将this传入
    rdd.map(x => x.split(test))
  }

  def getSplitTestRR(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
    // 这里传入的是 this.test,不会将this传入
    val test_ = this.test
    rdd map (x => x split test_)
  }
}

5. 持久化(缓存)

spark RDD是惰性求值的，而有会对一个RDD进行一次转化操作，多次行动操作。
因为惰性求值的存在，导致每次行动操作，都会执行一次转化操作。
当数据量较大时，转化操作是一件非常耗费资源的计算过程。
所以，可以将转化操作的结果持久化，后续的行动操作，基于持久化的数据进行操作，这样能够减少资源的耗费。
在持久化的时候，存在不同的持久化级别。

级别	使用的空间	CPU时间	是否在内存中	是否在磁盘上	备注
MEMORY_ONLY	高	低	是	否
MEMORY_ONLY_SER	低	高	是	否
MOMERY_AND_DISK	高	中等	部分	部分	当数据在内存中放不下，溢写到磁盘上
MOMERY_AND_DISK_SER	低	高	部分	部分	当数据在内存中放不下，溢写到磁盘上
DISK_ONLY	低	高	否	是

在scala和Java中，默认情况下persist会把数据已序列化的形式缓存在JVM的堆空间中。
如果有必要，可以在存储级别的末尾加上_2将持久化数据存储2份。

如果缓存的数据太多，内存中放不下，spark会自动利用最近最少使用的缓存策略把最老的分区从内存中移除。对于使用MEMORY_ONLY等的缓存级别的数据，下一次使用已经移除的数据分区的时候，就需要重新计算。对于使用MEMORY_AND_DISK等或者DISK_ONLY级别的缓存，被移除的分区会写入磁盘。
不过，不论是哪一种场景，都不会打断作业的计算。当然
，如果缓存太多不必要的数据，导致需要不断的计算或者读取分区数据，也是一笔很大的开销。

val nums = parallelize(List(1,2,3,4,5))
val newnums = nums map ( x => x*x )
newnums.persist(StorageLevel.DISK_ONLY_2)
newsums count
newsnums countByValue
newsnums collect

只在第一次调用行动操作的时候会进行转化操作，后面的行动操作都不会再次调用转化操作。
如果不进行缓存，每次都会重新调用转化操作。

spark RDD, RDD转化操作, RDD行动操作, RDD函数传递，惰性求值, RDD缓存

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