大数据入门第二十二天——spark（二）RDD算子（1）

一、RDD概述

　　1.什么是RDD

　　RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。

　　2.RDD属性

　　1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。

　　2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。

　　3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。

　　4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。

　　5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。

　　3.分类

　　　　主要分成Transformations（懒加载）和Actions，即转换算子和行动算子

　　　　更多的算子的具体介绍，参考官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview

　　　　 博文参考：https://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html

　　4.创建RDD

　　1）由一个已经存在的Scala集合创建。

　　　　val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))

　　2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等

　　　　val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt")

　　　　　但是RDD里面是没有具体数据的，里面只记录了一些元数据（行动时再加载）

二、RDD编程API

　　1.Transformation

　　RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。

　　常用转换算子如下：更多，参考官网

　　

转换	含义
map(func)	返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
filter(func)	返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
flatMap(func)	类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）
mapPartitions(func)	类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]
mapPartitionsWithIndex(func)	类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U]
sample(withReplacement, fraction, seed)	根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子
union(otherDataset)	对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
intersection(otherDataset)	对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
distinct([numTasks]))	对源RDD进行去重后返回一个新的RDD
groupByKey([numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD
reduceByKey(func, [numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])
sortByKey([ascending], [numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD
sortBy(func,[ascending], [numTasks])	与sortByKey类似，但是更灵活
join(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD
cogroup(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD
cartesian(otherDataset)	笛卡尔积
pipe(command, [envVars])
coalesce(numPartitions)
repartition(numPartitions)
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)

　　　　　　　　　　// 更多，参考官网

　　2.Action

　　　　　　　　　　　　　　

动作	含义
reduce(func)	通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的
collect()	在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
count()	返回RDD的元素个数
first()	返回RDD的第一个元素（类似于take(1)）
take(n)	返回一个由数据集的前n个元素组成的数组
takeSample(withReplacement,num, [seed])	返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子
takeOrdered(n, [ordering])
saveAsTextFile(path)	将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本
saveAsSequenceFile(path)	将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。
saveAsObjectFile(path)
countByKey()	针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。
foreach(func)	在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。

　　强烈推荐的RDD Examples：http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html

三、使用IDEA编写WordCount程序

　　1.创建maven工程

　　

　　2.引入依赖与插件

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>cn.jiangbei.spark</groupId>
  <artifactId>HelloSpark</artifactId>
  <version>1.0</version>
 
    <properties>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <scala.version>2.10.6</scala.version>
        <spark.version>1.6.3</spark.version>
        <hadoop.version>2.6.4</hadoop.version>
    </properties>
 
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <args>
                                <arg>-make:transitive</arg>
                                <arg>-dependencyfile</arg>
                                <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
                            </args>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
 
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.4.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <!-- 不指定main方法，则后续运行时可以动态给出，程序也可以有多个main方法-->
                            <!--  <transformers>
                                 <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                     <mainClass>cn.itcast.spark.WordCount</mainClass>
                                 </transformer>
                             </transformers> -->
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

pom.xml

　　3.编写wordcount程序

package cn.jiangbei.spark
 
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc")
    // 通向spark的入口，非常重要
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 完成wordCount
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1))
    sc.stop()
  }
}

　　4.打包

　　　　这里打包老是会出现一个奇怪的问题：zk01明明是另外的一个项目，也是毫无关联的

[ERROR] Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.:compile (default) on project HelloSpark: 
　　Execution default of goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.:compile failed: 
　　For artifact {com.jiangbei:zk01:null:war}: The version cannot be empty. -> [Help ]

　　　　已解决：

　　通过-X选项查看DEBUG日志：mvn -X package（IDEA右键直接可以DEBUG打包），结合网友博文：https://blog.csdn.net/xktxoo/article/details/78005817

删除WARN里面的invlid的jar，重新导入（maven 项目 reimport），打包即可（不过此处依然出现很多其他WARNING，待跟进）

　　　　WC执行流程：

　　　　Spark提交任务流程：

　　　　远程DEBUG（简单的方法）：

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    //非常重要，是通向Spark集群的入口
    val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
      // 需要先使用Maven打包，使用shade打的比较大而全的包
      .setJars(Array("C:\\HelloSpark\\target\\hello-spark-1.0.jar"))
      .setMaster("spark://node-1.itcast.cn:7077")
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    //textFile会产生两个RDD：HadoopRDD  -> MapPartitinsRDD
    sc.textFile(args(0)).cache()
      // 产生一个RDD ：MapPartitinsRDD
      .flatMap(_.split(" "))
      //产生一个RDD MapPartitionsRDD
      .map((_, 1))
      //产生一个RDD ShuffledRDD
      .reduceByKey(_+_)
      //产生一个RDD: mapPartitions
      .saveAsTextFile(args(1))
    sc.stop()
  }
}