Spark常用函数讲解之键值RDD转换

摘要：

RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集
RDD有两种操作算子：

Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住了数据集的逻辑操作
Ation（执行）：触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算

本系列主要讲解Spark中常用的函数操作：
1.RDD基本转换
2.键-值RDD转换
3.Action操作篇

本节所讲函数

1.mapValus

2.flatMapValues

3.comineByKey

4.foldByKey

5.reduceByKey

6.groupByKey

7.sortByKey

8.cogroup

9.join

10.LeftOutJoin

11.RightOutJoin

1.mapValus(fun):对[K,V]型数据中的V值map操作

(例1)：对每个的的年龄加2

object MapValues {

def main(args: Array[String]) {

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("map")

val sc = new SparkContext(conf)

val list = List(("mobin",22),("kpop",20),("lufei",23))

val rdd = sc.parallelize(list)

val mapValuesRDD = rdd.mapValues(_+2)

mapValuesRDD.foreach(println)

}

输出：

(mobin,24)
(kpop,22)
(lufei,25)

(RDD依赖图：红色块表示一个RDD区，黑色块表示该分区集合，下同)

2.flatMapValues(fun)：对[K,V]型数据中的V值flatmap操作

(例2):

//省略<br>val list = List(("mobin",22),("kpop",20),("lufei",23))

val rdd = sc.parallelize(list)

val mapValuesRDD = rdd.flatMapValues(x => Seq(x,"male"))

mapValuesRDD.foreach(println)

输出：

(mobin,22)
(mobin,male)
(kpop,20)
(kpop,male)
(lufei,23)
(lufei,male)

如果是mapValues会输出：

(mobin,List(22, male))
(kpop,List(20, male))
(lufei,List(23, male))

（RDD依赖图）

3.comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)

comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,numPartitions)

comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners)

createCombiner:在第一次遇到Key时创建组合器函数，将RDD数据集中的V类型值转换C类型值（V => C），

如例3:

mergeValue：合并值函数，再次遇到相同的Key时，将createCombiner道理的C类型值与这次传入的V类型值合并成一个C类型值（C,V）=>C，

如例3：

mergeCombiners:合并组合器函数，将C类型值两两合并成一个C类型值

如例3：

partitioner：使用已有的或自定义的分区函数，默认是HashPartitioner

mapSideCombine：是否在map端进行Combine操作,默认为true

注意前三个函数的参数类型要对应；第一次遇到Key时调用createCombiner，再次遇到相同的Key时调用mergeValue合并值

（例3）：统计男性和女生的个数，并以（性别，（名字，名字....），个数）的形式输出

object CombineByKey {

def main(args: Array[String]) {

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("combinByKey")

val sc = new SparkContext(conf)

val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "Amy"))

val rdd = sc.parallelize(people)

val combinByKeyRDD = rdd.combineByKey(

(x: String) => (List(x), 1),

(peo: (List[String], Int), x : String) => (x :: peo._1, peo._2 + 1),

(sex1: (List[String], Int), sex2: (List[String], Int)) => (sex1._1 ::: sex2._1, sex1._2 + sex2._2))

combinByKeyRDD.foreach(println)

sc.stop()

}

输出：

(male,(List(Lufei, Kpop, Mobin),3))
(female,(List(Amy, Lucy),2))

过程分解：

Partition1:
K="male"  -->  ("male","Mobin")  --> createCombiner("Mobin") =>  peo1 = (  List("Mobin") , 1 )
K="male"  -->  ("male","Kpop")  --> mergeValue(peo1,"Kpop") =>  peo2 = (  "Kpop"  ::  peo1_1 , 1 + 1 )    //Key相同调用mergeValue函数对值进行合并
K="female"  -->  ("female","Lucy")  --> createCombiner("Lucy") =>  peo3 = (  List("Lucy") , 1 )Partition2:
K="male"  -->  ("male","Lufei")  --> createCombiner("Lufei") =>  peo4 = (  List("Lufei") , 1 )
K="female"  -->  ("female","Amy")  --> createCombiner("Amy") =>  peo5 = (  List("Amy") , 1 )Merger Partition:
K="male" --> mergeCombiners(peo2,peo4) => (List(Lufei,Kpop,Mobin))
K="female" --> mergeCombiners(peo3,peo5) => (List(Amy,Lucy))

（RDD依赖图）

4.foldByKey(zeroValue)(func)

foldByKey(zeroValue,partitioner)(func)

foldByKey(zeroValue,numPartitiones)(func)

foldByKey函数是通过调用CombineByKey函数实现的

zeroVale：对V进行初始化，实际上是通过CombineByKey的createCombiner实现的 V => (zeroValue,V)，再通过func函数映射成新的值，即func(zeroValue,V),如例4可看作对每个V先进行 V=> 2 + V

func: Value将通过func函数按Key值进行合并（实际上是通过CombineByKey的mergeValue，mergeCombiners函数实现的，只不过在这里，这两个函数是相同的）

例4：

//省略

val people = List(("Mobin", 2), ("Mobin", 1), ("Lucy", 2), ("Amy", 1), ("Lucy", 3))

val rdd = sc.parallelize(people)

val foldByKeyRDD = rdd.foldByKey(2)(_+_)

foldByKeyRDD.foreach(println)

输出：

(Amy,2)
(Mobin,4)
(Lucy,6)

先对每个V都加2，再对相同Key的value值相加。

5.reduceByKey(func,numPartitions):按Key进行分组，使用给定的func函数聚合value值, numPartitions设置分区数，提高作业并行度

例5

//省略

val arr = List(("A",3),("A",2),("B",1),("B",3))

val rdd = sc.parallelize(arr)

val reduceByKeyRDD = rdd.reduceByKey(_ +_)

reduceByKeyRDD.foreach(println)

sc.stop

输出：

(A,5)
(A,4)

（RDD依赖图）

6.groupByKey(numPartitions):按Key进行分组，返回[K,Iterable[V]]，numPartitions设置分区数，提高作业并行度

例6：

//省略

val arr = List(("A",1),("B",2),("A",2),("B",3))

val rdd = sc.parallelize(arr)

val groupByKeyRDD = rdd.groupByKey()

groupByKeyRDD.foreach(println)

sc.stop

输出：

(B,CompactBuffer(2, 3))
(A,CompactBuffer(1, 2))

以上foldByKey,reduceByKey,groupByKey函数最终都是通过调用combineByKey函数实现的

7.sortByKey(accending，numPartitions):返回以Key排序的（K,V）键值对组成的RDD，accending为true时表示升序，为false时表示降序，numPartitions设置分区数，提高作业并行度

例7：

//省略sc

val arr = List(("A",1),("B",2),("A",2),("B",3))

val rdd = sc.parallelize(arr)

val sortByKeyRDD = rdd.sortByKey()

sortByKeyRDD.foreach(println)

sc.stop

输出：

(A,1)
(A,2)
(B,2)
(B,3)

8.cogroup(otherDataSet，numPartitions)：对两个RDD(如:(K,V)和(K,W))相同Key的元素先分别做聚合，最后返回(K,Iterator<V>,Iterator<W>)形式的RDD,numPartitions设置分区数，提高作业并行度

例8：

//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))

val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"))

val rdd1 = sc.parallelize(arr, 3)

val rdd2 = sc.parallelize(arr1, 3)

val groupByKeyRDD = rdd1.cogroup(rdd2)

groupByKeyRDD.foreach(println)

sc.stop

输出：

(B,(CompactBuffer(2, 3),CompactBuffer(B1, B2)))
(A,(CompactBuffer(1, 2),CompactBuffer(A1, A2)))

（RDD依赖图）

9.join(otherDataSet,numPartitions):对两个RDD先进行cogroup操作形成新的RDD，再对每个Key下的元素进行笛卡尔积，numPartitions设置分区数，提高作业并行度

例9

//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))

val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"))

val rdd = sc.parallelize(arr, 3)

val rdd1 = sc.parallelize(arr1, 3)

val groupByKeyRDD = rdd.join(rdd1)

groupByKeyRDD.foreach(println)

输出：

(B,(2,B1))
(B,(2,B2))
(B,(3,B1))
(B,(3,B2))(A,(1,A1))
(A,(1,A2))
(A,(2,A1))
(A,(2,A2)

（RDD依赖图）

10.LeftOutJoin(otherDataSet，numPartitions):左外连接，包含左RDD的所有数据，如果右边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度

例10：

//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3),("C",1))

val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"))

val rdd = sc.parallelize(arr, 3)

val rdd1 = sc.parallelize(arr1, 3)

val leftOutJoinRDD = rdd.leftOuterJoin(rdd1)

leftOutJoinRDD .foreach(println)

sc.stop

输出：

(B,(2,Some(B1)))
(B,(2,Some(B2)))
(B,(3,Some(B1)))
(B,(3,Some(B2)))(C,(1,None))(A,(1,Some(A1)))
(A,(1,Some(A2)))
(A,(2,Some(A1)))
(A,(2,Some(A2)))

11.RightOutJoin(otherDataSet, numPartitions):右外连接，包含右RDD的所有数据，如果左边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度

例11：

//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))

val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"),("C","C1"))

val rdd = sc.parallelize(arr, 3)

val rdd1 = sc.parallelize(arr1, 3)

val rightOutJoinRDD = rdd.rightOuterJoin(rdd1)

rightOutJoinRDD.foreach(println)

sc.stop

输出：

(B,(Some(2),B1))
(B,(Some(2),B2))
(B,(Some(3),B1))
(B,(Some(3),B2))(C,(None,C1))(A,(Some(1),A1))
(A,(Some(1),A2))
(A,(Some(2),A1))
(A,(Some(2),A2))

以上例子源码地址：https://github.com/Mobin-F/SparkExample/tree/master/src/main/scala/com/mobin/SparkRDDFun/TransFormation/RDDBase

Spark常用函数讲解之键值RDD转换相关推荐

spark编程基础--5.2键值对RDD
键值对RDD的创建常用的键值对转换操作 reduceByKey(func) groupByKey() keys values sortByKey() mapValues(func) join com ...
spark常用函数比较
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 算法分类:转换(transformation)和执行(action) 查看算子使用demo coalesce & re ...
Requests库部署与常用函数讲解
目录 1.Requests常用函数讲解 2.JsonPath讲解 3.接口关联实现登录下单流程 1.Requests常用函数讲解 import jsonimport jsonpath import ...
spark 常用函数介绍（python）
在开始之前,我先介绍一下,RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的 ...
Spark常用算子讲解二
groupByKey groupByKey([numTasks])是数据分组操作,在一个由(K, V)键值对组成的数据集上调用,返回一个(K, Seq[V])对的数据集. 注意,如果要对每个键执行聚合 ...
redis安装、持久化、数据类型、常用操作、操作键值、安全设置、慢查询日志、存储session、主从配置、集群介绍、集群搭建配置、集群操作，php安装redis扩展...
21.9 redis介绍 21.10 redis安装 21.11 redis持久化 21.12 redis数据类型 21.13/21.14/21.15 redis常用操作 21.16 redis操作键 ...
php常用函数讲解,php常用函数处理的函数解析
本篇将讲解php常用函数处理的函数解析. func_get_arg - 返回参数列表的某一项 func_get_args - 返回一个包含函数参数列表的数组 func_num_args - 返回传递给 ...
Spark一路火花带闪电——Spark常用算子(参数及其返回值)探究
文章目录转化算子行动算子转化算子以数据Seq(1,2,3,3)为例子 map(f:T => U):RDD[U] 映射:将函数应用于RDD内的每个元素,将其返回值构成新的RDD rdd.m ...
linux的自定义input,linux键值到Android键值的转换与自定义
首先要确定按键输入设备是对应/dev/input目录下哪个event,根据VID PID匹配对应的kl文件,可通过如下命令 cat /proc/bus/input/devices 查看设备信息 fra ...

Spark常用函数讲解之键值RDD转换

Spark常用函数讲解之键值RDD转换相关推荐

最新文章

热门文章