大数据培训之RDD的转换

RDD的转换（面试开发重点）

RDD整体上分为Value类型和Key-Value类型

1 Value类型

1.1 map(func)案例

作用：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
需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD

（1）创建

scala> var source = sc.parallelize(1 to 10)

source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:24

（2）打印

scala> source.collect()

res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

（3）将所有元素*2

scala> val mapadd = source.map(_ * 2)

mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at <console>:26

（4）打印最终结果

scala> mapadd.collect()

res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

1.2 mapPartitions(func) 案例

作用：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]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。
需求：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

（2）使每个元素*2组成新的RDD

scala> rdd.mapPartitions(x=>x.map(_*2))

res3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at mapPartitions at <console>:27

（3）打印新的RDD

scala> res3.collect

res4: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

1.3 mapPartitionsWithIndex(func) 案例

作用：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]；
需求：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

（2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD

scala> val indexRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_))))

indexRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[5] at mapPartitionsWithIndex at <console>:26

（3）打印新的RDD

scala> indexRdd.collect

res2: Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (0,2), (1,3), (1,4))

1.4 map()和mapPartition()的区别

map()：每次处理一条数据。
mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。
开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

1.5 flatMap(func) 案例

作用：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）
需求：创建一个元素为1-5的RDD，运用flatMap创建一个新的RDD，新的RDD为原RDD的每个元素的扩展（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）

scala> flatMap.collect()

res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

1.6 glom案例

作用：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]
需求：创建一个4个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组

（1）创建

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24

（2）将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印

scala> rdd.glom().collect()

res25: Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3, 4), Array(5, 6, 7, 8), Array(9, 10, 11, 12), Array(13, 14, 15, 16))

1.7 groupBy(func)案例

作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。
需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。

（1）创建

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4)

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24

（2）按照元素模以2的值进行分组

scala> val group = rdd.groupBy(_%2)

group: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[2] at groupBy at <console>:26

（3）打印结果

scala> group.collect

res0: Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(2, 4)), (1,CompactBuffer(1, 3)))

1.8 filter(func) 案例

作用：过滤。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。
需求：创建一个RDD（由字符串组成），过滤出一个新RDD（包含”xiao”子串）

1.9 sample(withReplacement, fraction, seed) 案例

作用：以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样，seed用于指定随机数生成器种子。
需求：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样

（1）创建RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at parallelize at <console>:24

（2）打印

scala> rdd.collect()

res15: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

（3）放回抽样

scala> var sample1 = rdd.sample(true,0.4,2)

sample1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[21] at sample at <console>:26

（4）打印放回抽样结果

scala> sample1.collect()

res16: Array[Int] = Array(1, 2, 2, 7, 7, 8, 9)

（5）不放回抽样

scala> var sample2 = rdd.sample(false,0.2,3)

sample2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[22] at sample at <console>:26

（6）打印不放回抽样结果

scala> sample2.collect()

res17: Array[Int] = Array(1, 9)

1.10 distinct([numTasks])) 案例

作用：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。
需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。

1.11 coalesce(numPartitions) 案例

作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。
需求：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at <console>:24

（2）查看RDD的分区数

scala> rdd.partitions.size

res20: Int = 4

（3）对RDD重新分区

scala> val coalesceRDD = rdd.coalesce(3)

coalesceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[55] at coalesce at <console>:26

（4）查看新RDD的分区数

scala> coalesceRDD.partitions.size

res21: Int = 3

1.12 repartition(numPartitions) 案例

作用：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。
需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at <console>:24

（2）查看RDD的分区数

scala> rdd.partitions.size

res22: Int = 4

（3）对RDD重新分区

scala> val rerdd = rdd.repartition(2)

rerdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[60] at repartition at <console>:26

（4）查看新RDD的分区数

scala> rerdd.partitions.size

res23: Int = 2

1.13 coalesce和repartition的区别

coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。
repartition实际上是调用的coalesce，进行shuffle。源码如下：

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}

1.14 sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例

作用；使用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序，默认为正序。
需求：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序

（1）创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(2,1,3,4))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:24

（2）按照自身大小排序

scala> rdd.sortBy(x => x).collect()

res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)

（3）按照与3余数的大小排序

scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect()

res12: Array[Int] = Array(3, 4, 1, 2)

1.15 pipe(command, [envVars]) 案例

作用：管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD。

注意：脚本需要放在Worker节点可以访问到的位置

需求：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。

（1）编写一个脚本

Shell脚本

#!/bin/sh

echo “AA”

while read LINE; do

echo “>>>”${LINE}

done

（2）创建一个只有一个分区的RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(“hi”,”Hello”,”how”,”are”,”you”),1)

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[50] at parallelize at <console>:24

（3）将脚本作用该RDD并打印

scala> rdd.pipe(“/opt/module/spark/pipe.sh”).collect()

res18: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, >>>how, >>>are, >>>you)

（4）创建一个有两个分区的RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(“hi”,”Hello”,”how”,”are”,”you”),2)

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at <console>:24

（5）将脚本作用该RDD并打印

scala> rdd.pipe(“/opt/module/spark/pipe.sh”).collect()

res19: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, AA, >>>how, >>>are, >>>you)

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