Spark笔记(一)

  1. 简介

  • Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
  • Spark是Scala编写，方便快速编程。

  1. 总体技术栈

    1571633730121

    • Mesos: 一个多租户的集群资源管理器
    • Tachyon: 一个高性能、高容错、基于内存的开源分布式存储系统
    • Spark: 快速的内存优化过的计算执行引擎(有python, java, scala 的API)
    • Spark Streaming: Spark的流计算系统
    • Graphx: 图形计算
    • MLbase: 有好的机器学习
    • Spark SQL
    • 一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎
    • 一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机(Java 有一个OpenMPI的实现)

    1571634444346

    • Ad-hoc Queries (即席查询)

      • 即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的，而即席查询是由用户自定义查询条件的。

    • Spark 可以做到 流处理, 批处理 和即席查询一站式运作

  2. Spark 与 MapReduce的对比

    1571634625069

    • MapReduce

    1571634705185

    • Spark

    1571634757109

    • 在迭代计算中, Spark会将每次计算的中间计算结果存储到内存中, 而MapReduce在执行迭代计算时, 在 shuffle 阶段 需要不断地 从HDFS读取数据和写入数据, 大量的磁盘IO存在性能瓶颈, 必然会导致计算时长的延长。所以, 在执行迭代计算时, Spark 的性能比 MapReduce 要高100x倍。

  3. Spark 核心

    (1). RDD

    • Resilient Distributed DataSet 弹性分布式数据集。

    • RDD五大特性:

      • RDD 是由一系列的 parition 组成的
      • 函数是作用在每一个partition (split) 上的
      • RDD 之间有一系列的依赖关系
      • 分区器是作用在 K, V 格式的 RDD 上
      • RDD 提供一些列最佳的计算位置

    • RDD理解图:

      1571637844859

      • 注意点:
        • textFile方法底层封装的是MR读取文件的方式，读取文件之前先split，默认split大小是一个block大小
        • RDD 只是数据集的抽象, 分区内部并不会存储具体的数据
        • 什么是 K, V 格式的RDD?
          • 如果RDD中存储的数据都是二元组对象, 那么这个RDD就叫做 K,V 格式的 RDD
        • 哪里体现 RDD 的弹性(容错)?
          • parition 数量, 大小没有限制且可以自定义, 体现了RDD的弹性
          • RDD 之间依赖关系, 可以基于上一个RDD重新计算出RDD
        • 哪里体现 RDD 的分布式?
          • RDD 是由 Partition 组成, parition 是分布在不同节点上的
        • RDD 提供计算最佳位置, 体现了数据本地化。 体现了大数据 "计算移动数据不一定" 的理念

    • Lineage 血统

      1571646643964

      • 可以看作一代单传的血统, 通过代来判定程序执行到的位置

    (2). Spark 任务执行原理

    1571637095787

    • Driver 和 Worker 是启动在节点上的进程

      • Driver 与 集群节点之间有频繁的通信

      • Driver 负责任务(tasks)的分发 和 结果的回收, 任务的调度。 如果 task 的计算结果非常大就不要回收了, 否则会造成OOM

      • Worder 是 Standalone 资源调度框架中资源管理的从节点, 也是JVM进程.

      • Master 是 Standalone 资源调度框架中资源管理的主节点, 也是JVM进程.

      • Driver 类比 ApplicationMaster 分发任务给Worker, 获取计算的结果

    (3). Spark 代码流程

    • 创建 SparkConf 对象

      • 可以设置 Application name
      • 可以设置运行模式及资源需求

    • 创建 SparkContext 对象

    • 基于 Spark 的上下文创建一个RDD, 对 RDD进行处理

    • 应用程序中要有Action类算子来触发 Transformation 类算子执行

    • 关闭 Spark 上下文对象 SparkContext

    (4). Transformations 转换算子

    1571637334486

    • 概念：

      • Transformation(转换) 类算子是一类算子, 如 map, flatMap, reduceByKey 等。

      • Transformation 算子是延迟执行的, 也可被称为懒加载执行的。

    • Transformation 类算子:

      • filter

        • 过滤符合条件的记录数, true 保留, false 过滤掉

      • map

        • 将一个RDD中的每个数据项, 通过map中的函数映射变为一个新的元素。

        • 特点: 输入一条, 输出一条数据。

      • flatMap

        • 先 map 后 flat。 与map类似, 每个输入项可以映射为 0 到 多个输出项。

      • sample

        • 随机抽取算子, 根据传进去的小数按比例进行又放回或者无放回的抽样。

      • reduceByKey

        • 将相同的 key 根据相应的逻辑进行处理。

      • sortByKey/sortBy

        • 作用在K, V 格式的RDD上, 对 key 进行升序或者降序排序。

    (5). Action 行动算子

    • 概念:

      • Action 行动算子, 如 foreach, collect, count 等。

      • Action 类算子是触发执行。

      • 一个application应用程序中有几个 Action 类算子执行, 就有几个job运行。底层都有调用run_job方法。

    • Action 类算子

      • count

      • 返回数据集中的元素数, 会在结果计算完成后回到 Driver 端

      • take(n)

        • 返回一个包含数据集前 n 个元素的集合

      • first

        等价于 take(1), 返回数据集中的第一个元素

      • foreach

        • 循环遍历数据集中的每个元素, 运行相应的逻辑

      • collect

        • 将计算结果回收到 Driver 端

    (6). 控制算子

    • 概念:

      • 三种控制算子: cache, persist, checkpoint
      • 都可以将RDD持久化, 持久化的单位是 partition
      • cache 和 persist 都是懒执行的。必须由一个action算子引发
      • checkpoint 算子 不仅能将 RDD 持久化到磁盘, 还能切断 RDD 之间的依赖关系

    • cache:

      • 默认将 RDD 的数据持久化到内存中, 是懒执行
      • cache() <=> persist() = persist(StorageLevel.Memory_Only)

    • persist:

      • 可以指定持久化的级别。

      • 最常用的是 Memory_Only 和 Memory_AND_DISK

      • "_2" 表示有副本数

      • 持久化级别:

             /**
 * :: DeveloperApi ::
 * Flags for controlling the storage of an RDD. Each StorageLevel records whether 
 * to use memory, or ExternalBlockStore, whether to drop the RDD to disk if it 
 * falls out of memory or ExternalBlockStore, whether to keep the data in memory in * a serialized format, and whetherto replicate the RDD partitions on multiple 
 * nodes.
 * 控制 RDD 存储的 标签, 每个存储级别记录了 是否 使用内存,或额外的 块来存储; 是否 在 RDD * 内存 或 额外块 溢出时 将它 存储到磁盘; 是否将存储在内存中的数据 按指定格式 序列化; 
 * 是否将 RDD 的 分区 备份到几个节点上
 * 
 * The [[org.apache.spark.storage.StorageLevel]] singleton object contains some 
 * static constants for commonly useful storage levels. To create your own storage * level object, use the factory method of the singleton object 
 * (`StorageLevel(...)`).
 * StorageLevel 是一个包含了一些标识着常用的存储级别的静态常量的单例。 
 * 你可以通过使用该单例对象的工厂方法来自定义存储级别
 */
@DeveloperApi
class StorageLevel private(
    /* 是否使用磁盘存储 */
    private var _useDisk: Boolean,
    /* 是否启用内存存储 */
    private var _useMemory: Boolean,
    /* 是否使用堆外内存 */
    private var _useOffHeap: Boolean,
    /* 是否不使用序列化... 这个有点绕... */
    private var _deserialized: Boolean,
    /* 默认备份为1,可设置 */
    private var _replication: Int = 1)
  extends Externalizable {

  // TODO: Also add fields for caching priority, dataset ID, and flushing.
  // 添加 用于 缓存优先级, 数据集 ID 和 内存清洗 的 域
  private def this(flags: Int, replication: Int) {
    this((flags & 8) != 0, (flags & 4) != 0, (flags & 2) != 0, (flags & 1) != 0, replication)
  }

  def this() = this(false, true, false, false)  // For deserialization

  def useDisk: Boolean = _useDisk
  def useMemory: Boolean = _useMemory
  def useOffHeap: Boolean = _useOffHeap
  def deserialized: Boolean = _deserialized
  def replication: Int = _replication

  // 断言副本数是否小于 40, 不满足会报错
  assert(replication < 40, "Replication restricted to be less than 40 for calculating hash codes")

  if (useOffHeap) {
    // 使用序列化才能使用堆外内存
    require(!deserialized, "Off-heap storage level does not support deserialized storage")
  }
  /**
   * 
   * 内存模式
   */
  private[spark] def memoryMode: MemoryMode = {
    if (useOffHeap) MemoryMode.OFF_HEAP
    else MemoryMode.ON_HEAP
  }
  /**
   * 克隆, 创建了新对象, 是深拷贝
   */
  override def clone(): StorageLevel = {
    new StorageLevel(useDisk, useMemory, useOffHeap, deserialized, replication)
  }

  /**
   *
   * 重载equals方法
   */
  override def equals(other: Any): Boolean = other match {
    case s: StorageLevel =>
      s.useDisk == useDisk &&
      s.useMemory == useMemory &&
      s.useOffHeap == useOffHeap &&
      s.deserialized == deserialized &&
      s.replication == replication
    case _ =>
      false
  }
  /**
   * 判断是否有效
   */
  def isValid: Boolean = (useMemory || useDisk) && (replication > 0)

  def toInt: Int = {
    var ret = 0
    if (_useDisk) {
      ret |= 8
    }
    if (_useMemory) {
      ret |= 4
    }
    if (_useOffHeap) {
      ret |= 2
    }
    if (_deserialized) {
      ret |= 1
    }
    ret
  }
  // 额外的写出
  override def writeExternal(out: ObjectOutput): Unit = Utils.tryOrIOException {
    // writeByte: 写出为字节码
    out.writeByte(toInt)
    out.writeByte(_replication)
  }

  override def readExternal(in: ObjectInput): Unit = Utils.tryOrIOException {
    val flags = in.readByte()
    _useDisk = (flags & 8) != 0
    _useMemory = (flags & 4) != 0
    _useOffHeap = (flags & 2) != 0
    _deserialized = (flags & 1) != 0
    _replication = in.readByte()
  }
  // 读决定, 获取当前已缓存的等级
  @throws(classOf[IOException])
  private def readResolve(): Object = StorageLevel.getCachedStorageLevel(this)

  override def toString: String = {
    val disk = if (useDisk) "disk" else ""
    val memory = if (useMemory) "memory" else ""
    val heap = if (useOffHeap) "offheap" else ""
    val deserialize = if (deserialized) "deserialized" else ""

    val output =
      Seq(disk, memory, heap, deserialize, s"$replication replicas").filter(_.nonEmpty)
    s"StorageLevel(${output.mkString(", ")})"
  }

  override def hashCode(): Int = toInt * 41 + replication

  def description: String = {
    var result = ""
    result += (if (useDisk) "Disk " else "")
    if (useMemory) {
      result += (if (useOffHeap) "Memory (off heap) " else "Memory ")
    }
    result += (if (deserialized) "Deserialized " else "Serialized ")
    result += s"${replication}x Replicated"
    result
  }
}


/**
 * Various [[org.apache.spark.storage.StorageLevel]] defined and utility functions * for creating new storage levels.
 * 定义的可变存储级别以及 创建新存储级别的公用方法
 */
object StorageLevel {
  // 5 个参数依次代表: _useDisk,_useMemory,_useOffHeap,_deserialized,_replication 
  // SER -> serialized 是否序列化; _2 -> 使用副本数
  val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
  val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
  val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
  val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
  val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
  val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
  val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
  val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
  val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
  val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
  val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
  val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)

  /**
   * :: DeveloperApi ::
   * Return the StorageLevel object with the specified name.
   * 返回特定名称的存储级别对象
   */
  @DeveloperApi
  def fromString(s: String): StorageLevel = s match {
    case "NONE" => NONE
    case "DISK_ONLY" => DISK_ONLY
    case "DISK_ONLY_2" => DISK_ONLY_2
    case "MEMORY_ONLY" => MEMORY_ONLY
    case "MEMORY_ONLY_2" => MEMORY_ONLY_2
    case "MEMORY_ONLY_SER" => MEMORY_ONLY_SER
    case "MEMORY_ONLY_SER_2" => MEMORY_ONLY_SER_2
    case "MEMORY_AND_DISK" => MEMORY_AND_DISK
    case "MEMORY_AND_DISK_2" => MEMORY_AND_DISK_2
    case "MEMORY_AND_DISK_SER" => MEMORY_AND_DISK_SER
    case "MEMORY_AND_DISK_SER_2" => MEMORY_AND_DISK_SER_2
    case "OFF_HEAP" => OFF_HEAP
    case _ => throw new IllegalArgumentException(s"Invalid StorageLevel: $s")
  }

  /**
   * :: DeveloperApi ::
   * Create a new StorageLevel object.
   * 创建一个新的存储级别对象
   */
  @DeveloperApi
  def apply(
      useDisk: Boolean,
      useMemory: Boolean,
      useOffHeap: Boolean,
      deserialized: Boolean,
      replication: Int): StorageLevel = {
    getCachedStorageLevel(
      new StorageLevel(useDisk, useMemory, useOffHeap, deserialized, replication))
  }

  /**
   * :: DeveloperApi ::
   * Create a new StorageLevel object without setting useOffHeap.
   * 创建一个没有设置使用堆外内存的新存储级别对象
   */
  @DeveloperApi
  def apply(
      useDisk: Boolean,
      useMemory: Boolean,
      deserialized: Boolean,
      replication: Int = 1): StorageLevel = {
    getCachedStorageLevel(new StorageLevel(useDisk, useMemory, false, deserialized, replication))
  }

  /**
   * :: DeveloperApi ::
   * Create a new StorageLevel object from its integer representation.
   * 根据 标签 的 整形 代表参数 和 副本数 创建一个新的存储级别对象
   */
  @DeveloperApi
  def apply(flags: Int, replication: Int): StorageLevel = {
    getCachedStorageLevel(new StorageLevel(flags, replication))
  }

  /**
   * :: DeveloperApi ::
   * Read StorageLevel object from ObjectInput stream.
   * 从对象输入流中读取存储级别对象
   */
  @DeveloperApi
  def apply(in: ObjectInput): StorageLevel = {
    val obj = new StorageLevel()
    obj.readExternal(in)
    getCachedStorageLevel(obj)
  }
  // 调用了 java 并发包的 ConcurrentHashMap, 将两个存储级别作为键值对传入 ConcurrentHashMap 初始化 该类的 storageLevelCache对象
  private[spark] val storageLevelCache = new ConcurrentHashMap[StorageLevel, StorageLevel]()
  // 从 storageLevelCache 中获取 存储级别对象
  private[spark] def getCachedStorageLevel(level: StorageLevel): StorageLevel = {
    storageLevelCache.putIfAbsent(level, level)
    storageLevelCache.get(level)
  }
}

    • cache 和 persist 的注意事项

      • cache 和 persist 都是懒执行, 必须由一个 action 类触发执行
      • cache 和 persist 的返回值可以赋给一个变量, 在其他job中直接使用该变量就是使用持久化的数据了。持久化单位是partition

    • checkpoint:

      • checkpoint 将 RDD 持久化到磁盘, 还可以切断 RDD之间的依赖关系

      • checkpoint 的执行原理:

        1571656588261

        • 当 RDD 的 job 执行 完毕后, 会从finalRDD 从后往前回溯。
        • 当回溯到某一个调用了 checkpoint 方法时, 会对当前 RDD 做一个标记
        • Spark 框架会自动启动一个新的job, 重新计算这个RDD的数据, 将数据持久化到HDFS上

      • 优化: 对 RDD 执行checkpoint之前, 最好对这个RDD先执行cache, 这样新启动的job只需要将内存中的数据拷贝到 HDFS 上就可以, 省去了重新计算的步骤。

    • 随便写的一个xx练习, 可读性 == shit, 是在不想写wordCount了

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"华硕 （ASUS） DUAL-RTX2070-O8G-EVO OC 1410-1740MHz 14000MHz 256bit 游戏电竞专业显卡 8G 【到手价3699！三期免息】高刷新率,轴流风扇+0db静音技术,低温静音,强化背板!点我》》2070猛禽！满血高频性能怪兽！",华硕京东自营旗舰店,3849,200+条评价,https://item.jd.com/100004000682.html,29:46.6
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"华硕 （ASUS） TUF-GeForce RTX2060-O6G-GAMING 14000MHz 1365-1740MHz游戏电竞专业显卡 6G 【到手价2499！三期免息】高刷新率,畅玩FPS游戏,全新TUF系列,全自动化制程,坚固耐用,持久稳定!点我》》2060猛禽！信仰升级,猛禽高规!",华硕京东自营旗舰店,2599,600+条评价,https://item.jd.com/100003292738.html,30:41.9
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"华硕 （ASUS) ROG-STRIX-GeForce GTX1660TI-O6G-GAMING 1500-1890MHz 192bit 猛禽游戏电竞专业显卡 6G 【到手价2199！三期免息】强化金属框架,RGB神光同步,三风扇+镜面直触,全制动化制程技术！点我》》2060猛禽！信仰升级,猛禽高规!",华硕京东自营旗舰店,2399,1400+条评价,https://item.jd.com/100003293296.html,30:42.3
"索泰(ZOTAC)RTX2060 X-GAMING OC显卡自营/台式机游戏吃鸡独立显卡6GD6/1365-1740/14000MHz 【616直接干!叠100券送T恤】这届X-GAMING温度就是低!静音3热管3风扇,6+2相供电加长PCB更稳定!点击领100券及查看T恤领取方法",索泰京东自营旗舰店,2349,5.6万+条评价,https://item.jd.com/100003210740.html,29:45.8
"索泰(ZOTAC)RTX2060毁灭者HB显卡自营/台式机游戏吃鸡独立显卡6GD6/1365-1680/14000MHz 【616直接干!价格血拼送T恤】升级就选我!2热管双风扇散热器,高效II代白金效能用料更节能!不挑机箱和电源!T恤领取方法",索泰京东自营旗舰店,2249,5.6万+条评价,https://item.jd.com/100004000684.html,29:45.6
"耕升（GAINWARD）GeForce RTX2060显卡 6G 图灵光追吃鸡显卡 RTX2060 追风版 RTX2060新品首发,在仓直发。G魂OC同步上市",耕升旗舰店,2199.1,300+条评价,https://item.jd.com/40957856227.html,31:33.6
"影驰（Galaxy）GeForce GTX1660 Ti 6G大将 GDDR6 自营台式机电竞游戏显卡 【3年质保,过6关,买6酱!】LED灯效,3D折弯热管设计,稳定高效电容电感！",影驰京东自营旗舰店,2199,3000+条评价,https://item.jd.com/100002192323.html,30:41.3
"华擎（ASRock） Radeon RX VEGA 56 8G 幻影电竞 宙斯 吃鸡游戏显卡 【晒单送100元E卡,抢150元暴雪点卡】三年质保,流畅吃鸡,FreeSync2HDR技术画面滑顺不撕裂！【看Z390太极】",华擎京东自营旗舰店,2199,200+条评价,https://item.jd.com/8413426.html,31:34.3
"蓝宝石 (Sapphire) Radeon RX Vega 56 8G HBM2 白金版 OC 1208-1512/1600MHz DX12 吃鸡显卡 【购Vega-56送150元暴雪点卡】HBM2高带宽显存，7+1相供电，背光logo灯，引爆游戏激情【点此：7nm制程工艺】",蓝宝石京东自营旗舰店,2099,5400+条评价,https://item.jd.com/7576289.html,29:45.5
"微星（MSI）旗舰魔龙 GeForce GTX 1660 Ti GAMING X 6G GDDR6 1875MHz 电脑独立游戏电竞显卡 【赠6000刀币小紫本助力TI9！】GAMING升级红龙成魔，定制PCB，强化性能！【显卡618，优惠可达2000！点此",微星京东自营旗舰店,2099,1.3万+条评价,https://item.jd.com/100003292774.html,29:46.2
"迪兰（Dataland）RX VEGA56 8G X-Serial战神 1177-1478/1600MHz 8GB/2048-bit HBM2 DX12独立游戏显卡 此商品将于2019-06-17,00点结束闪购特卖，游戏装备闪购专场",迪兰京东自营旗舰店,2099,1200+条评价,https://item.jd.com/7186211.html,29:46.5
"七彩虹（Colorful）iGame GeForce GTX 1660 Ti Advanced OC 6G 电竞游戏显卡 【白条6期免息，满1000-100】高体质芯片！RGB灯效！能量溢动！银鲨2.0！散热更强劲！抢购2070火神",七彩虹京东自营旗舰店,1999,500+条评价,https://item.jd.com/100003375116.html,30:42.1
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"七彩虹（Colorful）iGame GeForce GTX 1660Ti Ultra 6G GDDR6 电竞游戏显卡 【白条6期免息，满1000-100】金属背板！RGB灯效！全覆盖散热！镀银PCB！一键超频！抢购2070火神",七彩虹京东自营旗舰店,1949,5900+条评价,https://item.jd.com/100003098848.html,29:45.5
"七彩虹（Colorful）iGame GeForce GTX 1660 Ti AD Special OC 电竞游戏显卡 【白条6期免息，满1000-100】高体质芯片！RGB灯效！能量溢动！银鲨2.0！散热更强劲！抢购2070火神",七彩虹京东自营旗舰店,1949,2000+条评价,https://item.jd.com/100003375026.html,29:46.4
"索泰(ZOTAC)GTX1660Ti X-GAMING OC显卡自营/台式机游戏吃鸡独立显卡6GD6/1500-1830/12000MHz 【616直接干!价格血拼送T恤】这届X-GAMING温度就是低!静音3热管3风扇,6+2相供电,加长PCB!T恤领取方法",索泰京东自营旗舰店,1949,800+条评价,https://item.jd.com/100002242949.html,29:46.6
"七彩虹（Colorful）战斧 GeForce GTX 1660 Ti 6G 电竞游戏显卡 【白条6期免息，满1000-100】黑红配色！智能调速风扇！装甲型金属背板！S型热管设计！抢购2070火神",七彩虹京东自营旗舰店,1899,900+条评价,https://item.jd.com/100002279317.html,29:45.7
"微星（MSI）电竞装甲师 GeForce GTX 1660 Ti ARMOR 6G OC 1860MHz GDDR6 电脑独立游戏电竞显卡 【赠6000刀币小紫本助力TI9！】定制PCB，双风更好搭！性价比之选！【显卡618，优惠可达2000！点此",微星京东自营旗舰店,1899,1.3万+条评价,https://item.jd.com/100003292760.html,29:45.8
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"技嘉(GIGABYTE)GeForce GTX 1660Ti WINDFORCE OC 6G 12000MHz 192bit GDDR6电竞游戏显卡 不等618,限量秒杀(部分型号),现在开始!!!AORUS系列享3期免息(部分型号)!!!技嘉电源,这个夏天,低价冲浪!!",技嘉京东自营官方旗舰店,1899,1100+条评价,https://item.jd.com/100003288662.html,30:42.1
"微星（MSI）旗舰魔龙 GeForce GTX 1660 GAMING X 6G 电脑独立游戏电竞显卡 【赠6000刀币小紫本助力TI9！】GAMING升级红龙成魔，定制PCB，强化性能！【显卡618，优惠可达2000！点此",微星京东自营旗舰店,1799,800+条评价,https://item.jd.com/100003855156.html,30:41.1
"华硕（ASUS）ROG-STRIX-RX590-8G-GAMING 1545-1565MHz/8000MHz 256bit Apex英雄 猛禽 8G显卡 【到手价1699】采用12纳米高端工艺，更高的频率，神光同步灯效，智能超频！点我》》AREZ-VEGA56！信仰升级！",华硕京东自营旗舰店,1799,700+条评价,https://item.jd.com/100001895320.html,31:34.8
铭瑄 （MAXSUN） MS-GeForce GTX1660Ti 终结者 6G 绝地求生/游戏显卡 MS-1660TI终结者6G,铭瑄官方旗舰店,1784,400+条评价,https://item.jd.com/45703120612.html,31:34.2
"索泰(ZOTAC)GTX1660Ti毁灭者OC HA显卡自营/台式机游戏吃鸡独立显卡6GD6/1500-1800/12000MHz 【616直接干!价格血拼送T恤】升级就选我!2热管双风扇散热器,高效II代白金效能用料更节能!不挑机箱和电源!T恤领取方法",索泰京东自营旗舰店,1749,600+条评价,https://item.jd.com/100003472428.html,29:45.6
"铭瑄 （MAXSUN） MS-GeForce GTX1660Ti 终结者 6G 1500-1770MHz/GDDR6 APEX英雄标配显卡/绝地求生 游戏显卡 【直降低至1699！】618提前放价，王炸级钜惠！显卡2060到手低至2199！1660低至1399更多板卡大料请猛戳",铭瑄京东自营旗舰店,1699,7300+条评价,https://item.jd.com/100002325935.html,29:45.9
"七彩虹（Colorful）iGame GeForce GTX 1660 AD Special OC 6G GDDR5 游戏电竞显卡 【白条6期免息，满1000-100】高体质芯片！RGB灯效！能量溢动！银鲨2.0！散热更强劲！抢购2070火神",七彩虹京东自营旗舰店,1649,400+条评价,https://item.jd.com/100002862747.html,30:41.6
"技嘉(GIGABYTE)GeForce GTX 1660 GAMING OC 6G 8002MHz 192bit GDDR5电竞游戏显卡 不等618,限量秒杀(部分型号),现在开始!!!AORUS系列享3期免息(部分型号)!!!技嘉电源,这个夏天,低价冲浪!!",技嘉京东自营官方旗舰店,1629,2700+条评价,https://item.jd.com/100002520273.html,29:45.4
"华硕 （ASUS） TUF-GeForce GTX1660-O6G-GAMING OC 1530-1845MHz 8002MHz 电竞特工系列游戏电竞专业显卡 6G 【到手价1499】高刷新率,畅玩FPS游戏,双滚珠轴承风扇,低温静音,强化背板,坚固耐用!点我》》1660Ti猛禽！传承延续,信仰升级!",华硕京东自营旗舰店,1599,2100+条评价,https://item.jd.com/100002609751.html,29:45.3
"蓝宝石（Sapphire）RX590 8G D5 超白金极光特别版1545-1560MHz/8000-8400MHz 8GB/256bit GDDR5 DX12显卡 此商品将于2019-06-17,00点结束闪购特卖，游戏装备闪购专场",蓝宝石京东自营旗舰店,1599,"二手有售 4100+条评价",https://item.jd.com/100001800296.html,30:41.0
"影驰（Galaxy）GeForce GTX1660 6G骁将 GDDR5 自营台式机电竞游戏显卡 此商品将于2019-06-17,00点结束闪购特卖，游戏装备闪购专场",影驰京东自营旗舰店,1599,3000+条评价,https://item.jd.com/100003883758.html,30:41.3
"微星（MSI）电竞装甲师 GeForce GTX 1660 ARMOR 6G OC 电脑独立游戏电竞显卡 【赠6000刀币小紫本助力TI9！】定制PCB，双风更好搭！性价比之选！【显卡618，优惠可达2000！点此",微星京东自营旗舰店,1599,600+条评价,https://item.jd.com/100002520817.html,30:41.5
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"蓝宝石（Sapphire）RX590 8G D5 超白金 OC 1545MHz/8000MHz 8GB/256bit GDDR5 DX12 吃鸡显卡 此商品将于2019-06-17,00点结束闪购特卖，游戏装备闪购专场",蓝宝石京东自营旗舰店,1499,5400+条评价,https://item.jd.com/100002293180.html,29:45.6
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"铭瑄 （MAXSUN） MS-GeForce GTX1660 终结者 6G 1530-1785MHz/GDDR5 APEX英雄标配显卡/战地V优选游戏显卡 【满减到手低至1399！】618提前放价，王炸级钜惠！显卡2060到手低至2199！1660ti低至1699！更多板卡大料请猛戳",铭瑄京东自营旗舰店,1499,7300+条评价,https://item.jd.com/100004117248.html,29:46.7
"索泰(ZOTAC)GTX1660毁灭者OC HA显卡自营/台式机游戏吃鸡独立显卡6GD5/1530-1815/8002MHz 【616直接干!价格血拼送T恤】升级就选我!2热管2风扇强化散热!高效II代白金效能用料更节能!不挑机箱和电源!T恤领取方法",索泰京东自营旗舰店,1499,100+条评价,https://item.jd.com/100004032024.html,31:34.3
"耕升（GAINWARD）GTX1060/1660显卡 6G 台式机电脑游戏显卡 GTX1660 追风 图灵新品 6G GTX1066/GTX1660同台竞技，双重选择，欢迎选购图灵加购新品在这里",耕升旗舰店,1399.1,4000+条评价,https://item.jd.com/43301624019.html,30:42.2
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"索泰(ZOTAC)GTX1060至尊Plus显卡自营/台式机游戏吃鸡独立显卡6GD5/1531-1746/8008MHz 【616直接干!价格血拼!】得心应手打BOSS!3D-STORM四风扇散热更冷静!8+2相供电更稳定!点击进入618索泰专场",索泰京东自营旗舰店,1399,5.6万+条评价,https://item.jd.com/100001529031.html,31:33.9
"映众 GeForce GTX1060 X3冰龙海量版 ICHILL 1771/8000MHz 6GB/192Bit GDDR5 PCI-E 吃鸡显卡 三年保！畅玩APEX英雄/吃鸡/只狼!超公版性能更强劲，三风扇巨无霸更低温，带金属背板及LED呼吸灯！升级2060冰龙",映众京东自营旗舰店,1349,9000+条评价,https://item.jd.com/3251468.html,29:45.2
"华硕（ASUS)ROG-STRIX-GTX1650-O4G-GAMING 1485-1860MHZ 8002MHZ 128bit 猛禽游戏电竞专业显卡 4G 【到手价1299】铜管直触散热,风扇智能停转,神光同步灯效,全自动制程工艺！点我》》1660Ti猛禽！传承延续,信仰升级!",华硕京东自营旗舰店,1299,100+条评价,https://item.jd.com/100003120617.html,29:45.0
"索泰(ZOTAC)GTX1060 X-GAMING OC显卡自营/台式机游戏吃鸡独立显卡6GD5/1569-1784/8008MHz 【616直接干!价格血拼!】网红爆款!LOGO信仰灯!静音3热管双风扇强化散热!4+1相供电更稳定!点击进入618索泰专场",索泰京东自营旗舰店,1299,"二手有售 5.6万+条评价",https://item.jd.com/3281156.html,29:45.2
"华硕（ASUS)ROG-STRIX-GTX1650-O4G-GAMING 1485-1860MHZ 8002MHZ 128bit 猛禽游戏电竞专业显卡 4G 【到手价1299】铜管直触散热,风扇智能停转,神光同步灯效,全自动制程工艺！点我》》1660Ti猛禽！传承延续,信仰升级!",华硕京东自营旗舰店,1299,100+条评价,https://item.jd.com/100003120617.html,31:34.4
"讯景（XFX）RX 590 8G 黑狼版 1580MHz/8GHz 256bit DDR5 显卡 【下单赠150元暴雪点卡】12nm制程.8G大显存.全特效运行主流游戏618狂欢节，保价618",XFX京东自营旗舰店,1199,1900+条评价,https://item.jd.com/100001836346.html,29:45.9
"微星（MSI）旗舰魔龙 GeForce GTX 1650 GAMING X 4G 游戏电竞电脑独立显卡 GAMING升级红龙成魔，定制PCB，强化性能！【显卡618，优惠可达2000！部分还赠TI9小紫本！点此",微星京东自营旗舰店,1199,300+条评价,https://item.jd.com/100005114232.html,30:42.2
"影驰（Galaxy）GeForce GTX1650 骁将 128bit GDD5 4GB 自营台式机电竞游戏显卡 此商品将于2019-06-17,00点结束闪购特卖，游戏装备闪购专场",影驰京东自营旗舰店,1199,3000+条评价,https://item.jd.com/100003038889.html,31:33.8
"华硕（ASUS）DUAL-GTX1650-O4G 1485-1755MHZ 128bit 游戏电竞专业显卡 4G 【到手价1199】IP5X防尘设计,冷静散热,全自动化制程工艺！点我》》1660Ti电竞特工！全新外观,性能崛起!",华硕京东自营旗舰店,1199,100+条评价,https://item.jd.com/100003120615.html,31:34.0
"华硕（ASUS）DUAL-RX580-O8G OC 1360-1380MHz 256bit GDDR5 DX12 Apex英雄 雪豹8G显卡 【购DUAL-RX580-O8G抢120元暴雪点卡】全自动制程，超合金供电设计!智能超频!IP5X防尘认证,风扇启停技术!送卡规则,详情请戳》》",华硕京东自营旗舰店,1169,"二手有售 6900+条评价",https://item.jd.com/5077684.html,29:46.4
"华硕（ASUS）DUAL-RX580-O8G OC 1360-1380MHz 256bit GDDR5 DX12 Apex英雄 雪豹8G显卡 【购DUAL-RX580-O8G抢120元暴雪点卡】全自动制程，超合金供电设计!智能超频!IP5X防尘认证,风扇启停技术!送卡规则,详情请戳》》",华硕京东自营旗舰店,1169,6900+条评价,https://item.jd.com/5077684.html,31:34.0
"技嘉(GIGABYTE)GeForce GTX 1650 GAMING OC 4G/128bit/GDDR5/新品/电竞游戏显卡 不等618,限量秒杀(部分型号),现在开始!!!AORUS系列享3期免息(部分型号)!!!技嘉电源,这个夏天,低价冲浪!!",技嘉京东自营官方旗舰店,1159,300+条评价,https://item.jd.com/100003138843.html,30:42.2
"盈通 Yeston RX580-8G D5 游戏高手 OC 游戏独立显卡2304SP 【满减到手1099，关注店铺有礼，618钜惠提前享，送120元暴雪点卡】【3期免息】颜值与实力爆表！豪华三风扇，自带启停技术！中二之光灯效！进店有礼！",盈通显卡京东自营旗舰店,1149,1万+条评价,https://item.jd.com/100002771218.html,30:42.0
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 ```

 ```scala
 package com.ronnie.scala
 
 import java.io.StringReader
 
 import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader
 import org.apache.spark.rdd.RDD
 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
 object DataExtraction {
 
   def main(args: Array[String]): Unit = {
     val conf = new SparkConf()
     conf.setMaster("local").setAppName("WC")
     val sc = new SparkContext(conf)
 
     val input: RDD[String] = sc.textFile("./resources/gpu.csv")
     val result: RDD[Array[String]] = input.map { line =>
       val reader = new CSVReader(new StringReader(line))
       reader.readNext()
     }
     result.foreach(x => {
       x.flatMap(_.split(" ")).foreach(_.split(" ").filter(y =>y.contains("580") ).foreach(_.split(" ").filter(x => x.equals("RX580")).foreach(println)))
     })
   }
   
 }
 ```
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ronnieyuan/p/11716692.html