RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，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的创建
1.从集合中创建
从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5)) listRDD.collect().foreach(println)
val arrayRDD: RDD[String] = sc.parallelize(Array("abc", "xyz"))
arrayRDD.collect().foreach(println)
2.由外部存储系统的数据集创建
//从外部存储创建RDD。默认最小并行度2，可能大于2.取决于hadoop读取文件的分片规则
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input")
fileRDD.collect().foreach(println)
RDD的转换
1.1 map：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
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10) val mapPartitionsRDD = listRDD.map(_ * 2) mapPartitionsRDD.collect().foreach(println)
1.2 mapPartitions：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。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10) val mapPartitionsRDD = listRDD.mapPartitions(data => data.map(_ * 2)) mapPartitionsRDD.collect().foreach(println)
1.3 mapPartitionsWithIndex：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]
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10) val mapPartitionsRDD = listRDD.mapPartitionsWithIndex((index,data) => data.map((_,"分区：" + index))) mapPartitionsRDD.collect().foreach(println) //(1,分区：0) //(2,分区：1) //(3,分区：2) //(4,分区：3) //(5,分区：3) //(6,分区：4) //(7,分区：5) //(8,分区：6) //(9,分区：7) //(10,分区：7)
map()和mapPartition()的区别
① map()：每次处理一条数据。
② 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。
③ 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。
2 flatMap：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）
val listRDD: RDD[String] = sc.makeRDD(List("abc", "xyz"))
val flatMapRDD: RDD[Char] = listRDD.flatMap(_.toCharArray)
flatMapRDD.collect().foreach(println)
//a
//b
//c
//x
//y
//z
3 glom：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型是RDD[Array[T]]
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 18, 4)
val glomRDD: RDD[Array[Int]] = listRDD.glom()
glomRDD.collect().foreach(data => println(data.mkString(",")))
//1,2,3,4
//5,6,7,8,9
//10,11,12,13
//14,15,16,17,18
4 groupBy：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。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10) val groupByRDD: RDD[(Int, Iterable[Int])] = listRDD.groupBy(_ % 2) groupByRDD.collect().foreach(println) //(0,CompactBuffer(2, 4, 6, 8, 10)) //(1,CompactBuffer(1, 3, 5, 7, 9))
5 filter：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。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10) val filterRDD: RDD[Int] = listRDD.filter(_ % 2 == 0) filterRDD.collect().foreach(println) //2 //4 //6 //8 //10
6 sample(withReplacement, fraction, seed)：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。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10) val sampleRDD: RDD[Int] = listRDD.sample(false, 0.5, 3) sampleRDD.collect().foreach(println) //2 //3 //6 //7 //8 //9 //10
7 distinct：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。默认情况下，只有8个并行任务来操作，但是可以传入一个可选的numTasks参数改变它。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5))
//默认cpu核数分区
val distinctRDD: RDD[Int] = listRDD.distinct()
distinctRDD.glom().collect().foreach(data => println(data.mkString(",")))
//4
//1,5
//2
//3
//指定分区
val distinctRDD2 = listRDD.distinct(2)
distinctRDD2.glom().collect().foreach(data => println(data.mkString(",")))
//4,2
//1,3,5
8 coalesce：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。没有shuffle过程，只是合并其中的某些分区，不会打乱。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 16, 4)
listRDD.glom().collect().foreach(data => println(data.mkString(",")))
//1,2,3,4
//5,6,7,8
//9,10,11,12
//13,14,15,16
//合并为2个分区，默认没有shuffle过程，将1、2区合并，3、4区合并
listRDD.coalesce(2).glom().collect().foreach(data => println(data.mkString(",")))
//1,2,3,4,5,6,7,8
//9,10,11,12,13,14,15,16
9 repartition：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。数据打乱重分区，有shuffle过程。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 16, 4)
listRDD.glom().collect().foreach(data => println(data.mkString(",")))
//1,2,3,4
//5,6,7,8
//9,10,11,12
//13,14,15,16
//重新分为2个区，调用的也是coalesce方法，只不过默认进行shuffle，将分区打乱重组
listRDD.repartition(2).glom().collect().foreach(data => println(data.mkString(",")))
//1,3,5,7,9,11,13,15
//2,4,6,8,10,12,14,16
coalesce和repartition的区别
① 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。
② repartition实际上是调用的coalesce，默认是进行shuffle的。
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}
10 sortBy(func,[ascending], [numTasks])：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。
val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(2, 4, 1, 5, 3))
//按照自身大小排序，默认为升序
val asc: Array[Int] = listRDD.sortBy(x => x).collect()
println(asc.mkString(","))
//1,2,3,4,5
//降序
val desc = listRDD.sortBy(x => x, false).collect()
println(desc.mkString(","))
//5,4,3,2,1