【Spark】RDD操作具体解释2——值型Transformation算子

处理数据类型为Value型的Transformation算子能够依据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为下面几种类型:

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）另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的每一个数据项通过map中的用户自己定义函数f映射转变为一个新的元素。

源代码中的map算子相当于初始化一个RDD。新RDD叫作MapPartitionsRDD(this,sc.clean(f))。



图中，每一个方框表示一个RDD分区，左側的分区经过用户自己定义函数f：T->U映射为右側的新的RDD分区。可是实际仅仅有等到Action算子触发后。这个f函数才会和其它函数在一个Stage中对数据进行运算。 V1输入f转换输出V’ 1。

源代码：

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

（2）flatMap

将原来RDD中的每一个元素通过函数f转换为新的元素，并将生成的RDD的每一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能够是随意的数据类型。

将分区中的数据通过用户自己定义函数f转换为新的数据。外部慷慨框能够觉得是一个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。

源代码：

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

（3）mapPartitions

mapPartitions函数获取到每一个分区的迭代器，在函数中通过这个分区总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)对分区中的全部数据进行过滤，>=3的数据保留。一个方块代表一个RDD分区，含有1、 2、 3的分区过滤仅仅剩下元素3。

源代码：

  /**
   * Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD.
   *
   * `preservesPartitioning` indicates whether the input function preserves the partitioner, which
   * should be `false` unless this is a pair RDD and the input function doesn't modify the keys.
   */
  def mapPartitions[U: ClassTag](
      f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] = {
    val func = (context: TaskContext, index: Int, iter: Iterator[T]) => f(iter)
    new MapPartitionsRDD(this, sc.clean(func), preservesPartitioning)
  }S

（4）glom

glom函数将每一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)]。

源代码：

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

输入分区与输出分区多对一型

（1）union

使用union函数时须要保证两个RDD元素的数据类型同样，返回的RDD数据类型和被合并的RDD元素数据类型同样。并不进行去重操作，保存全部元素。

假设想去重。能够使用distinct（）。

++符号相当于uion函数操作。



图中，左側的慷慨框代表两个RDD，慷慨框内的小方框代表RDD的分区。右側慷慨框代表合并后的RDD，慷慨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合并全部元素形成一个RDD。V1、V1、V2、V8形成一个分区，其它元素同理进行合并。

源代码：

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

（2）certesian

对两个RDD内的全部元素进行笛卡尔积操作。

操作后，内部实现返回CartesianRDD。



左側的慷慨框代表两个RDD。慷慨框内的小方框代表RDD的分区。右側慷慨框代表合并后的RDD。慷慨框内的小方框代表分区。

慷慨框代表RDD，慷慨框中的小方框代表RDD分区。

比如，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）。

源代码：

  /**
   * Return the Cartesian product of this RDD and another one, that is, the RDD of all pairs of
   * elements (a, b) where a is in `this` and b is in `other`.
   */
  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对应的Key，数据就转化为Key-Value格式，之后将Key同样的元素分为一组。

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。当中。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，同样key的元素合并到一个组。

比如。V1，V2合并为一个Key-Value对，当中key为“ V” ，Value为“ V1。V2” ，形成V，Seq（V1。V2）。

源代码：

  /**
   * Return an RDD of grouped items. Each group consists of a key and a sequence of elements
   * mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and
   * may even differ each time the resulting RDD is evaluated.
   *
   * Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an
   * aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]
   * or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.
   */
  def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] =
    groupBy[K](f, defaultPartitioner(this))

  /**
   * Return an RDD of grouped elements. Each group consists of a key and a sequence of elements
   * mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and
   * may even differ each time the resulting RDD is evaluated.
   *
   * Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an
   * aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]
   * or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.
   */
  def groupBy[K](f: T => K, numPartitions: Int)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] =
    groupBy(f, new HashPartitioner(numPartitions))

  /**
   * Return an RDD of grouped items. Each group consists of a key and a sequence of elements
   * mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and
   * may even differ each time the resulting RDD is evaluated.
   *
   * Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an
   * aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]
   * or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.
   */
  def groupBy[K](f: T => K, p: Partitioner)(implicit kt: ClassTag[K], ord: Ordering[K] = null)
      : RDD[(K, Iterable[T])] = {
    val cleanF = sc.clean(f)
    this.map(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p)
  }

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，对每一个元素应用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。每一个方框代表一个RDD分区。

T能够是随意的类型。

通过用户自己定义的过滤函数f，对每一个数据项进行操作，将满足条件，返回结果为true的数据项保留。 比如，过滤掉V2、 V3保留了V1。将区分命名为V1’。

源代码：

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

（2）distinct

distinct将RDD中的元素进行去重操作。



图中。每一个方框代表一个分区。通过distinct函数。将数据去重。

比如。反复数据V1、 V1去重后仅仅保留一份V1。

源代码：

  /**
   * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
   */
  def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] =
    map(x => (x, null)).reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1)

  /**
   * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
   */
  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交集中的全部元素。



图中。左側的慷慨框代表两个RDD，慷慨框内的小方框代表RDD的分区。右側慷慨框代表合并后的RDD。慷慨框内的小方框代表分区。V1在两个RDD中均有，依据差集运算规则。新RDD不保留。V2在第一个RDD有，第二个RDD没有。则在新RDD元素中包括V2。

源代码：

  /**
   * Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.
   *
   * Uses `this` partitioner/partition size, because even if `other` is huge, the resulting
   * RDD will be <= us.
   */
  def subtract(other: RDD[T]): RDD[T] =
    subtract(other, partitioner.getOrElse(new HashPartitioner(partitions.size)))

  /**
   * Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.
   */
  def subtract(other: RDD[T], numPartitions: Int): RDD[T] =
    subtract(other, new HashPartitioner(numPartitions))

  /**
   * Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.
   */
  def subtract(other: RDD[T], p: Partitioner)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = {
    if (partitioner == Some(p)) {
      // Our partitioner knows how to handle T (which, since we have a partitioner, is
      // really (K, V)) so make a new Partitioner that will de-tuple our fake tuples
      val p2 = new Partitioner() {
        override def numPartitions = p.numPartitions
        override def getPartition(k: Any) = p.getPartition(k.asInstanceOf[(Any, _)]._1)
      }
      // Unfortunately, since we're making a new p2, we'll get ShuffleDependencies
      // anyway, and when calling .keys, will not have a partitioner set, even though
      // the SubtractedRDD will, thanks to p2's de-tupled partitioning, already be
      // partitioned by the right/real keys (e.g. p).
      this.map(x => (x, null)).subtractByKey(other.map((_, null)), p2).keys
    } else {
      this.map(x => (x, null)).subtractByKey(other.map((_, null)), p).keys
    }
  }

（4）sample

sample将RDD这个集合内的元素进行採样。获取全部元素的子集。

用户能够设定是否有放回的抽样、百分比、随机种子。进而决定採样方式。

參数说明：

withReplacement=true， 表示有放回的抽样；

withReplacement=false。 表示无放回的抽样。

每一个方框是一个RDD分区。通过sample函数，採样50%的数据。V1、V2、U1、U2、U3、U4採样出数据V1和U1、U2，形成新的RDD。

源代码：

  /**
   * Return a sampled subset of this RDD.
   */
  def sample(withReplacement: Boolean,
      fraction: Double,
      seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] = {
    require(fraction >= 0.0, "Negative fraction value: " + fraction)
    if (withReplacement) {
      new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new PoissonSampler[T](fraction), true, seed)
    } else {
      new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new BernoulliSampler[T](fraction), true, seed)
    }
  }

（5）takeSample

takeSample()函数和上面的sample函数是一个原理。可是不使用相对照例採样。而是按设定的採样个数进行採样。同一时候返回结果不再是RDD，而是相当于对採样后的数据进行collect()，返回结果的集合为单机的数组。



图中，左側的方框代表分布式的各个节点上的分区。右側方框代表单机上返回的结果数组。通过takeSample对数据採样。设置为採样一份数据，返回结果为V1。

源代码：

  /**
   * Return a fixed-size sampled subset of this RDD in an array
   *
   * @param withReplacement whether sampling is done with replacement
   * @param num size of the returned sample
   * @param seed seed for the random number generator
   * @return sample of specified size in an array
   */
  def takeSample(withReplacement: Boolean,
      num: Int,
      seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[T] = {
    val numStDev =  10.0

    if (num < 0) {
      throw new IllegalArgumentException("Negative number of elements requested")
    } else if (num == 0) {
      return new Array[T](0)
    }

    val initialCount = this.count()
    if (initialCount == 0) {
      return new Array[T](0)
    }

    val maxSampleSize = Int.MaxValue - (numStDev * math.sqrt(Int.MaxValue)).toInt
    if (num > maxSampleSize) {
      throw new IllegalArgumentException("Cannot support a sample size > Int.MaxValue - " +
        s"$numStDev * math.sqrt(Int.MaxValue)")
    }

    val rand = new Random(seed)
    if (!withReplacement && num >= initialCount) {
      return Utils.randomizeInPlace(this.collect(), rand)
    }

    val fraction = SamplingUtils.computeFractionForSampleSize(num, initialCount,
      withReplacement)

    var samples = this.sample(withReplacement, fraction, rand.nextInt()).collect()

    // If the first sample didn't turn out large enough, keep trying to take samples;
    // this shouldn't happen often because we use a big multiplier for the initial size
    var numIters = 0
    while (samples.length < num) {
      logWarning(s"Needed to re-sample due to insufficient sample size. Repeat #$numIters")
      samples = this.sample(withReplacement, fraction, rand.nextInt()).collect()
      numIters += 1
    }

    Utils.randomizeInPlace(samples, rand).take(num)
  }

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。每一个方框代表一个RDD分区。左側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。

源代码：

  /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */
  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代表数据能够存储在内存和磁盘，而且以序列化的方式存储。

其它同理。

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，可是有的分区无法容纳在内存。比如：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。

源代码：

  /**
   * Set this RDD's storage level to persist its values across operations after the first time
   * it is computed. This can only be used to assign a new storage level if the RDD does not
   * have a storage level set yet..
   */
  def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {
    // TODO: Handle changes of StorageLevel
    if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) {
      throw new UnsupportedOperationException(
        "Cannot change storage level of an RDD after it was already assigned a level")
    }
    sc.persistRDD(this)
    // Register the RDD with the ContextCleaner for automatic GC-based cleanup
    sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this))
    storageLevel = newLevel
    this
  }

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

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