RDD编程-创新互联

1.RDD基础：

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Spark中RDD是不可变的分布式对象集合。每个RDD被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD可以包含任意类型的对象（甚至可以是自定义的）。

前面讲到，Spark包含转化操作和行动操作。Spark只会惰性计算这些RDD。它们只有第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算。默认情况下，Spark的RDD会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，可以使用RDD.persist()让Spark把这个RDD缓存（内存或者磁盘）下来。

2.创建RDD：

Spark提供2种创建方式：

(1)读取外部数据集：之前的sc.textFile()就属于这种类型。更加常用的方式。

(2)在驱动器程序中对一个集合（list、Set等）进行并行化，要使用SparkContext.parallelize()方法。

3.RDD操作：

RDD主要分成数据类型RDD和键值对RDD。有一些操作可以适用于所有类型的RDD，这时候可以直接创建JavaRDD对象，例如map()，filter()等。有些操作只适用于数据类型的RDD，例如，这时候创建JavaDoubleRDD对象。有些操作只适用于键值对RDD，例如，这时候创建JavaPairRDD对象。

3.1 转化操作：

3.1.1 谱系图：

通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，Spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。如下图所示：

RDD编程

3.1.2 ：

基本的转化操作（map、flatMap、filter、distinct、sample），假设RDD的数据{1, 2, 3, 3}:
RDD的集合操作（union、intersection、subtract、cartesian），两个RDD分别是{1,2,3}、{3,4,5}：

函数名	作用	例子	运行结果
map()	Apply a function to each element in the RDD and return an RDD of the result.	rdd.map(x => x +1)	{2, 3, 4, 4}
flatMap()	Apply a function to each element in the RDD and return an RDD of the contents of the iterators returned. Often used to extract words.	rdd.flatMap(x =>x.to(3))	{1, 2, 3, 2, 3, 3, 3}
filter()	Return an RDD consisting of only elements that pass the condition passed to filter().	rdd.filter(x => x!= 1)	{2, 3, 3}
distinct()	Remove duplicates.	rdd.distinct()	{1, 2, 3}
sample(withReplacement,fraction, [seed])	Sample an RDD, with or without replacement.	rdd.sample(false,0.5)	不确定
union()	Produce an RDD containing elements from both RDDs.	rdd.union(other)	{1, 2, 3, 3, 4, 5}
intersection()	RDD containing only elements found in both RDDs.	rdd.intersection(other)	{3}
subtract()	Remove the contents of one RDD (e.g., remove training data).	rdd.subtract(other)	{1, 2}
cartesian()	Cartesian product with the other RDD.	rdd.cartesian(other)	{(1, 3), (1, 4),… (3, 5)}

4.给Spark传递函数:

大多数的转化操作和一部分行动操作，都需要给Spark方法传递函数。在java中，函数式实现了包org.apache.spark.api.java.function下面任意一个接口的类。该包下面有许多接口，下面是一些基础接口:

函数名	需要实现的方法	用法
Function<T, R>	R call(T)	Take in one input and return one output, for use with operations like map()and filter().
Function2<T1, T2,R>	R call(T1, T2)	Take in two inputs and return one output, for use with operations like aggregate() or fold().
FlatMapFunction<T,R>	Iterable<R> call(T)	Take in one input and return zero or more outputs, for use with operations like flatMap().

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