在济南什么人想做网站,太原网站排名优化价格,海外公司推广,江苏seo和网络推广文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州 ▲ 本章节目的
⚪ 了解Spark的RDD结构；
⚪ 掌握Spark的RDD操作方法；
⚪ 掌握Spark的RDD常用变换方法、常用执行方法； 一、Spark最核心的数据结构——RDD弹性分布式数据集
1. 概述
初学Spark时，把RDD看…文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州 ▲ 本章节目的
⚪ 了解Spark的RDD结构；
⚪掌握Spark的RDD操作方法；
⚪掌握Spark的RDD常用变换方法、常用执行方法； 一、Spark最核心的数据结构——RDD弹性分布式数据集
1. 概述
初学Spark时，把RDD看做是一个集合类型（类似于Array或List），用于存储数据和操作数据，但RDD和普通集合的区别：
1. RDD有分区机制，可以分布式，并行的处理同一个RDD数据集，从而极大提高处理效率。分区数量由程序员自己定。
2. RDD由容错机制。即数据丢失后，可以进行恢复。 2. 创建RDD方法
RDD就是带有分区的集合类型
弹性分布式数据集（RDD），特点是可以并行操作，并且是容错的。有两种方法可以创建RDD：
1. 执行Transform操作（变换操作）。即将一个普通集合（Array或List）转变为一个RDD。
例如：val r1 = sc.parallelize(a1,2)
或 val r1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),2)
查看分区数量：r1.partitions.size。
查看分区数据：r1.glom.collect。
查看RDD整体数据：r1.collect。
2. 读取外部存储系统的数据集，如HDFS，HBase，或任何与Hadoop有关的数据源。
读取Linux本地文件：val r4 = sc.textFile("file:home/1.txt",2)
读取hds文件：val r5 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/1.txt",2)
3.RDD入门示例 案例一： 并行化集合可以通过调用 Spark Context 的并行化方法被创建，这个方法是在驱动程序（Scala-Seq）中的现有集合上的。集合里的参数会被拷贝到可以并行执行的分布式数据集里。如下例子就是如何创建一个包含了 1 到 5 的并行化集合。例如： val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val r1 = sc.parallelize(data) val r2 = sc.parallelize(data,2) 你可以这样理解RDD：它是spark提供的一个特殊集合类。诸如普通的集合类型，如传统的Array：（1,2,3,4,5）是一个整体，但转换成RDD后，我们可以对数据进行Partition（分区）处理，这样做的目的就是为了分布式。 你可以让这个RDD有两个分区，那么有可能是这个形式：RDD(1,2) (3,4)。 这样设计的目的在于：可以进行分布式运算。 注：创建RDD的方式有多种，比如案例一中是基于一个基本的集合类型（Array）转换而来，像parallelize这样的方法还有很多，之后就会学到。此外，我们也可以在读取数据集时就创建RDD。 案例二：
Spark能够从任何基于Hadoop的存储资源，创建分布式数据集。包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、Amazon S3等等。Spark支持TEXT文件格式、SequenceFiles文件格式和其他Hadoop的输入文件格式。
RDD的TEXT文件能够通过SparkContext的方法创建。这个方法获取一个文件的URI路径（可以是本地路径、或者是hdfs://,s3n://等），然后当作一条数据集读取其中内容。例如：
val distFile = sc.textFile("data.txt")
4. 查看RDD
scalardd.collect
收集rdd中的数据组成Array返回，此方法将会把分布式存储的rdd中的数据集中到一台机器中组建Array。
在生产环境下一定要慎用这个方法，容易内存溢出。
查看RDD的分区数量：
scalardd.partitions.size
查看RDD每个分区的元素：
scalardd.glom.collect
此方法会将每个分区的元素以Array形式返回。
5.分区概念
在下图所示， 一个RDD有item1~item25个数据，共5个分区，分别在3台机器上进行处理。 此外，spark并没有原生的提供rdd的分区查看工具我们可以自己来写一个。
案例三：
import org.apache.spark.rdd.RDD
import scala.reflect.ClassTag
object su {
def debug[T: ClassTag](rdd: RDD[T]) = {
rdd.mapPartitionsWithIndex((i: Int, iter: Iterator[T]) = {
val m = scala.collection.mutable.Map[Int, List[T]]()
var list = List[T]()
while (iter.hasNext) {
list = list :+ iter.next
}
m(i) = list
m.iterator
}).collect().foreach((x: Tuple2[Int, List[T]]) = {
val i = x._1
println(s"partition:[$i]")
x._2.foreach { println }
})
}
}
二、RDD的操作
1. 概述
对于RDD的操作，总的来分有三种：
1. Transformation变化操作，特点是都是懒操作，调用后并不是马上执行，比如典型的textFile方法。此外，每当调用一次变化操作（懒操作），就会产生一个新的RDD。
2. Action执行操作，特点是会触发执行。
3. Controller控制操作。 2. 常用的变化方法（懒方法）： TransformationMeaning map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a functionfunc. 返回一个新的分布式数据集，通过函数应用于RDD每一个元素，该方法的参数是一个函数。 案例： map 将函数应用到rdd的每个元素中 val rdd = sc.makeRDD(List(1,3,5,7,9)
