5.1 RDD编程

一、RDD编程基础

1.创建

spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD，该方法把文件的URL作为参数，这个URL可以是：

  1. 本地文件系统的地址
  2. 分布式文件系统HDFS的地址
  3. 从云端加载数据，比如亚马逊的云端存储S3

（1）从本地文件系统中加载数据创建RDD

（2）从分布式文件系统HDFS中加载数据

上面三条等价的前提是当前登录linux系统的用户名必须是Hadoop用户，这样当执行括号里给的文本文件名称word.txt时，系统默认去当前登录Ubuntu系统的用户在HDFS当中对应的用户主目录中寻找

/user/hadoop是hdfs中的用户主目录

（3）通过并行集合（数组）创建RDD

可以调用SparkContext对象的Parallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。

　　a.通过数组创建RDD

 

　　b.通过列表创建RDD

2.基本操作

（1）转换操作

  1. 对于RDD而言，每一次转换操作都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用
  2. 转换得到的RDD是惰性求值的，也就是说，整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会发生真正的计算，开始从血缘关系源头开始，进行物理的转换操作

RDD常用转换操作：

　　a.filter(func)

　　b.map(func)操作

　　c.flatMap(func)操作

　　d.groupByKey(func)操作

groupByKey()应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, Iterable)形式的数据集

　　e.reduceByKey(func)操作

reduceByKey(func)应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, V)形式的数据集，其中的每个值是将每个key传递到函数func中进行聚合后得到的结果

reduceByKey和groupByKey的区别：reduceByKey不仅会进行一个分组，还会把value list再根据传入的函数再做操作

（2）行动操作

　　a.count()

返回数据集中的元素个数。

　　b.collect()

把在不同电脑上生成结果都收集回来，可以在发起程序的终端上显示出来。

　　c.first()

返回数据集中的第一个元素

　　d.take(n)

返回数据集中的前n个元素，并且以数组的形式

　　e.reduce(func)

func是一个高阶函数

　　f.foreach(func)：遍历

（3）惰性机制

惰性机制：整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会触发“从头到尾”的真正的计算。

3.持久化

在Spark中，RDD采用惰性求值的机制，每次遇到行动操作，都会从头开始执行计算。每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算。这对于迭代计算而言，代价是很大的，迭代计算经常需要多次重复使用同一组数据

rdd.count()第一次动作类型，得到的结果先把它存起来，这样下面再去执行rdd.collect()又遇到第二次动作类型操作的时候，就不用再从头到尾去算了，只需要用刚才存起来的值就可以了。但是如果计算结果不需要重复用的话，就不要随便去用持久化，会很耗内存。

job的由来：每次遇到一个动作类型操作，都会生成一个job。

持久化的方式：

  1. 可以通过持久化（缓存）机制避免这种重复计算的开销
  2. 可以使用persist()方法对一个RDD标记为持久化
  3. 之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化
  4. 持久化后的RDD将会被保留在计算节点的内存中被后面的行动操作重复使用

  1. persist()的圆括号中包含的是持久化级别参数：
  2. persist(MEMORY_ONLY)：标记为持久化，并不会真正缓存rdd，将RDD作为反序列化的对象存储于JVM中，如果内存不足，就要按照LRU原则替换缓存中的内容 ，RDD.cache()等价于RDD.persist(MEMORY_ONLY)
  3. persist(MEMORY_AND_DISK)表示将RDD作为反序列化的对象存储在JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存放在硬盘上
  4. 一般而言，使用cache()方法时，会调用persist(MEMORY_ONLY) 
  5. 可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除

针对上面的实例，增加持久化语句以后的执行过程如下：

4.分区

RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成很多个分区，分别保存在不同的节点上

（1）分区的作用

　　a.增加并行度

图 RDD分区被保存到不同节点上

　　b.减少通信开销

　　u1，u2，...是放在不同机器上的，右边也是放在不同机器上的，会在网络上大量机器之间来回传输。

图：未分区时对UserData和Events两个表进行连接操作

图：采用分区以后对UserData和Events两个表进行连接操作 

userData表：u1存储1到10号，u2存储11到20号，...

events表：挑出1到10号的扔给u1，11到20的扔给u2，...

（2）分区原则

RDD分区的一个原则是使得分区的个数尽量等于集群中的CPU核心（core）数目，对于不同的Spark部署模式而言（本地模式、Standalone模式、YARN模式、Mesos模式），都可以通过设置spark.default.parallelism这个参数的值，来配置默认的分区数目，一般而言：

  1. *本地模式：默认为本地机器的CPU数目，若设置了local[N],则默认为N
  2. *Apache Mesos：默认的分区数为8
  3. *Standalone或YARN：在“集群中所有CPU核心数目总和”和“2”二者中取较大值作为默认值

分区个数=集群中CPU核心数目

如果分区个数和CPU核数不接近，比如说有4个分区，8个CPU，那意味着4个CPU的线程是浪费掉的，因为只有4个分区，顶多可以启动4个线程。

如果有16个分区，8个线程，那只能有8个分区去运作，剩下8个分区得等待。

（3）设置分区的个数

　　a.创建RDD时手动指定分区个数

在调用textFile()和parallelize()方法的时候手动指定分区个数即可，语法格式如下： sc.textFile(path, partitionNum) 其中，path参数用于指定要加载的文件的地址，partitionNum参数用于指定分区个数。

语法格式：

sc.textFile(path,partitionNum) // partitionNum表示指定分区个数

　　b.使用repartition方法重新设置分区个数

（4）自定义分区方法

　　Spark提供了自带的HashPartitioner（哈希分区）与RangePartitioner（区域分区），能够满足大多数应用场景的需求。与此同时，Spark也支持自定义分区方式，即通过提供一个自定义的Partitioner对象来控制RDD的分区方式，从而利用领域知识进一步减少通信开销。

　　要实现自定义分区，需要定义一个类，这个自定义类需要继承org.apache.spark.Partitioner类，并实现下面三个方法：

  1. numPartitions: Int 返回创建出来的分区数
  2. getPartition(key: Any): Int 返回给定键的分区编号（0到numPartitions-1）
  3. equals()：Java判断相等性的标准方法

实例：根据key值的最后一位数字，写到不同的文件，例如：

 用单例对象定义入口函数，凡是写在单例对象中的都是静态的方法。

map(_._n)表示任意元组tuple对象,后面的数字n表示取第几个数.(n>=1的整数)

注意：partitioner自定义分区类只支持RDD为键值对的形式

5.基本实例---词频统计

　　假设有一个本地文件word.txt，里面包含了很多行文本，每行文本由多个单词构成，单词之间用空格分隔。可以使用如下语句进行词频统计（即统计每个单词出现的次数）：

 

在实际应用中，单词文件可能非常大，会被保存到分布式文件系统HDFS中，Spark和Hadoop会统一部署在一个集群上。spark的wordnode和hdfs的datanode部署在一起的（让数据更靠近计算） 

先在不同的机器上分别并行执行词频统计，得到统计结果后，再到spark master节点上进行汇总，最终得到总的结果。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/11806413.html