Spark 学习笔记 —

一、RDD 的创建

1）通过 RDD 的集合数据结构，创建 RDD

sc.parallelize(List(1,2,3),2) 其中第二个参数代表的是整个数据，分为 2 个 partition，默认情况会讲数据集进行平分，注意不是两个副本

2）通过文件来读取

sc.textFile("file.txt")

sc.sequenceFile("file.txt") sequeceFile 是 HDFS 一些数据结构

文件读取的位置，容易产生奇异，比如一下几种形式：

1)、inputRdd = sc.textFile("/data/input")

2)、inputRdd = sc.textFile("file:///data/input")

3)、inputRdd = sc.textFile("hdfs:///data/input")

4)、inputRdd = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/data/input")

第一种 /data/input 具体读取的是本地和 hdfs上的文件，要依赖于上下文环境，driver 的配置，driver 是 local 的模式就读的本地文件，driver 是 cluster 模式的且在conf里面配置了 hdfs 的 namenode 地址的，则是读取的远程的文件

第二种 file:///data/input 是强制 executor 读取本地的数据，这样完全是为了本地测试用的，如果是在集群上运行作业，executor 具体运行的物理机器的相应目录未必存在

二、List 集合 RDD 常见的 Transformation 操作

1、map：1 对 1 进行映射

2、filter：过滤

3、flatMap:1 对多进行映射

举个例子

listRdd = sc.parallelize(List(1,2,3),1)

nums.flatMap(x=>1 to x) // {1,2,3,2,3,3}

三、key-value 集合的RDD操作

val listRdd = sc.parallelize(List((“cat”,1),("dog",1),("cat",2)))

listRdd.reduceByKey(_+_) // => {(cat,3),(dog,1)}

listRdd.groupByKey() // => {(cat,Seq(1,2),(dog,Seq(1))}

reduceByKey 自动在map端进行本地的 combine 操作

四、RDD 常见的 Action 操作

Action 操作，分为，内存聚类操作，存储类操作

内存聚集类操作是讲分布式的数据集汇聚到 driver 运行端，或者汇聚完之后进行聚合运算

1、collect() // 将 RDD 保存在本地集合收集到本地，此“本地” 是只 driver 运行的机器，如何 RDD 很大，很可能会把 driver 端给撑爆了

2、take()

3、count()

4、reduce(_+_)

存储类操作是通过 driver 发起分别进行存储

1、saveAsTextFile

2、saveAsSequenceFile

五、Spark RDD的 Join 操作

Join 操作必须是针对 2个或多个 key-value 的 List 集合

join 和 cogroup 的区别

如何控制 reduceByKey、groupByKey、join 的并行度

通过参数来修改

1、reduceByKey(_+_,5)

2、groupByKey(5)

通过修改默认的参数来配置

spark.default.parallelism

可以这样来理解问 reduce 的数量的控制，原理我猜是通过 hash 讲不同的key进行分桶

hadoop 的 reduce 默认是启动一个 task，spark 默认的 reduce 端的聚合操作默认和前一个阶段的并发度是一样的

六、spark 的 accumulator 和广播变量（HttpBroadCast和TorrentBroadcast）

非常类似于 hadoop 里面的 counter 和分布式缓存，只是分布式缓存是通过文件的方式

七、RDD 的 Cache

分析下以下2段代码的区别:

// 有 cache 函数

val data = sc.textFile("hdfs://nn:8020/input")
data.cache()
data.filter(_.startWith("error")).count()
data.filter(_.startWith("hadoop")).count()
data.filter(_.startWith("hbase")).count()

// 无 cache 函数
val data = sc.textFile("hdfs://nn:8020/input")
data.filter(_.startWith("error")).count()
data.filter(_.startWith("hadoop")).count()
data.filter(_.startWith("hbase")).count()