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combineByKey 三个参数

val scores = sc.parallelize(Array(("jake",80.0),("jake",90.0),("jake",85.0),("mike",85.0),("mike",92.0),("mike",90.0)))
      scores.combineByKey(score=>(1,score),
                          (c1:(Int,Double),newScore)=>(c1._1+1,c1._2+newScore),
                          (c1:(Int,Double),c2:(Int,Double))=>(c1._1+c2._1,c1._2+c2._2))
        .foreach(println)


combineByKey

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitions: Int): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, partitioner: Partitioner, mapSideCombine: Boolean = true, serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)]

其中的参数:

createCombiner:组合器函数,用于将V类型转换成C类型,输入参数为RDD[K,V]中的V,输出为C

mergeValue:合并值函数,将一个C类型和一个V类型值合并成一个C类型,输入参数为(C,V),输出为C

mergeCombiners:合并组合器函数,用于将两个C类型值合并成一个C类型,输入参数为(C,C),输出为C

numPartitions:结果RDD分区数,默认保持原有的分区数

partitioner:分区函数,默认为HashPartitioner

mapSideCombine:是否需要在Map端进行combine操作,类似于MapReduce中的combine,默认为true

 

举例理解:

假设我们要将一堆的各类水果给榨果汁,并且要求果汁只能是纯的,不能有其他品种的水果。那么我们需要一下几步:

1 定义我们需要什么样的果汁。

2 定义一个榨果汁机,即给定水果,就能给出我们定义的果汁。--相当于hadoop中的local combiner

3 定义一个果汁混合器,即能将相同类型的水果果汁给混合起来。--相当于全局进行combiner

 

那么对比上述三步,combineByKey的三个函数也就是这三个功能

1 createCombiner就是定义了v如何转换为c

2 mergeValue 就是定义了如何给定一个V将其与原来的C合并成新的C

3 就是定义了如何将相同key下的C给合并成一个C

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",1),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))

rdd1.combineByKey(
(v : Int) => List(v),             --将1 转换成 list(1)
(c : List[Int], v : Int) => v :: c,       --将list(1)和2进行组合从而转换成list(1,2)
(c1 : List[Int], c2 : List[Int]) => c1 ::: c2  --将全局相同的key的value进行组合
).collect
res65: Array[(String, List[Int])] = Array((A,List(2, 1)), (B,List(2, 1)), (C,List(1)))

使用idea构建maven 管理的spark项目 ,默认已经装好了idea 和Scala,mac安装Scala
那么使用idea 新建maven 管理的spark 项目有以下几步:

scala插件的安装
全局JDK和Library的设置
配置全局的Scala SDK
新建maven项目
属于你的”Hello World!”
导入spark依赖
编写sprak代码
打包在spark上运行
1.scala插件的安装
首先在欢迎界面点击Configure,选择plugins如下图所示:

因为的安装过了所以事uninstall 没有安装的话是 install ,安装成功后,点击OK退出。

注意:插件安装完了之后,记得重启一下IntelliJ IDEA使得插件能够生效。

2.全局JDK和Library的设置
为了不用每次都去配置JDK,这里先进行一次全局配置。首先在欢迎界面点击Configure,然后在Project Defaults的下拉菜单中选择Project Structure,如下图所示:

在打开的Default Project Structure界面的左侧边栏选择Project,在右侧打开的页面中创建一个新的JDK选项(一定要本机已经安装过JDK了),如下图所示步骤在下拉菜单中点击JDK后,在打开的对话框中选择你所安装JDK的位置,注意是JDK安装的根目录,就是JAVA_HOME中设置的目录。

3.配置全局的Scala SDK
在欢迎页面的右下角点击Configure,然后在Project Defaults的下拉菜单中选择Project Structure,在打开的页面左侧选择Global Libraries,然后在中间一栏中有一个绿色的加号标志 +,点击后在下拉菜单中选择 Scala SDK

然后在打开的对话框中选择系统本身所安装的Scala(即System对应的版本),点击OK确定,这时候会在中间一栏位置处出现Scala的SDK,在其上右键点击后选择Copy to Project Libraries…,这个操作是为了将Scala SDK添加到项目的默认Library中去。整个流程如下面的动图所示。

4.新建maven项目
在欢迎界面点击Create New Project,在打开的页面左侧边栏中,选择Maven,然后在右侧的Project SDK一项中,查看是否是正确的JDK配置项正常来说这一栏会自动填充的,因为我们之前在1.3中已经配置过了全局的Project JDK了,如果这里没有正常显示JDK的话,可以点击右侧的New…按钮,然后指定JDK安装路径的根目录即可),然后点击Next,来到Maven项目最重要三个参数的设置页面,这三个参数分别为:GroupId, ArtifactId和Version. 步骤如下图所示:

5.属于你的”Hello World!”
在上一步中,我们已经创建了一个Maven工程

为了让你的首次体验Scala更清爽一些,将一些暂时无关的文件和文件夹都勇敢的删除掉吧,主要有 mainjava, main esources 和 test 这三个;

将Scala的框架添加到这个项目中,方法是在左侧栏中的项目名称上右键菜单中点击Add Framework Support…,然后在打开的对话框左侧边栏中,勾选Scala前面的复选框,然后点击确定即可(前提是上文中所述步骤都已正确走通,否则你很有可能看不到Scala这个选项的);

在main文件夹中建立一个名为 scala 的文件夹,并右键点击 scala 文件夹,选择 Make Directory as,然后选择Sources Root ,这里主要意思是将 scala 文件夹标记为一个源文件的根目录,然后在其内的所有代码中的 package ,其路径就从这个根目录下开始算起。

在已经标记好为源文件根目录的 scala 文件夹 上,右键选择 New,然后选择 Scala Class,随后设置好程序的名称,并且记得将其设置为一个 Object(类似于Java中含有静态成员的静态类),正常的话,将会打开这个 Object 代码界面,并且可以看到IntelliJ IDEA自动添加了一些最基本的信息;

在创建的 Object 中输入如下语句:

def main(args: Array[String]):Unit = {
println("Hello World!")
}
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5.在程序界面的任意位置,右键单击后选择 Run '你的程序名称',静待程序的编译和运行,然后在下方自动打开的窗口中,你就可以看到振奋人心的 Hello World!了。
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流程动图如下:

  1. 导入spark依赖
    此时你已经可以成功的运行一个Scala 项目了。想要运行在spark 上则还需要导入相关依赖。打开pom.xml文件添加如下依赖。

注意:是添加如下依赖;spark 和Scala的版本是对应的。

2.0.2 2.11
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-hive_${scala.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-mllib_${scala.version}</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

</dependencies>

<build>
    <plugins>

        <plugin>
            <groupId>org.scala-tools</groupId>
            <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
            <version>2.15.2</version>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>compile</goal>
                        <goal>testCompile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>

        <plugin>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.6.0</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>

        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
            <version>2.19</version>
            <configuration>
                <skip>true</skip>
            </configuration>
        </plugin>

    </plugins>
</build>

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导入依赖以后记得点击,这个引入jar 包哦

  1. 编写sprak代码
    依赖添加成功后,新建scala 的object 文件然后填写如下代码

//本案例是新建一个int 型的List数组,对数组中的每个元素乘以3 ,再过滤出来数组中大于10 的元素,然后对数组求和。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**

  • Created by yangyibo on 16/11/21.
    */
    object MySpark {

def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("mySpark")
//setMaster("local") 本机的spark就用local,远端的就写ip
//如果是打成jar包运行则需要去掉 setMaster("local")因为在参数中会指定。
conf.setMaster("local")
val sc =new SparkContext(conf)
val rdd =sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)).map(*3)
val mappedRDD=rdd.filter(
>10).collect()
//对集合求和
println(rdd.reduce(+))
//输出大于10的元素
for(arg <- mappedRDD)
print(arg+" ")
println()
println("math is work")
}
}
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代码编写好以后,右键 run ‘mySpark’ 运行。

执行结果如下:

  1. 打包运行
    运行成功后,可以讲代码打包成jar 包发送到远端或者本地的spark 集群上运行。打包有以下步骤

点击“File“然后选择“project Structure“

然后如图所示进行如下操作

在弹出的对话框中点击按钮,选择主类进行如下4步操作。

由于我们的jar包实在spark 上运行的,所可以删除其他不需要的依赖包,如下图所示,删除其他不需要的包,只留下红色矩形中的两个。

注意:output directory 的路径。此处是你导出 jar 的路径。

执行 bulid 构建你的jar

jar 包导出以后就可以在spark上运行了。

此时进入终端,进入到spark安装包的 bin 目录下。执行如下命令

MySpark :是启动类的名字,如果有包命,要加包名,(例如 com.edu.MySpark)

spark1:7077 : 是你远端的spark 的地址 ,(可以是 //192.168.200.66:7077) 写spark1 是因为我在/etc/hosts 中配置了环境参数,至于hosts 怎么配,请自行百度。

/Users/yangyibo/Idea/mySpark/out/artifacts/mySpark_jar/mySpark.jar: 是你jar 包的路径。

./bin/spark-submit --class MySpark --master spark://spark1:7077 /Users/yangyibo/Idea/mySpark/out/artifacts/mySpark_jar/mySpark.jar

原文链接

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Frank99/p/9875616.html