我们都知道，Apache Spark内置了很多操作数据的API。但是很多时候，当我们在现实中开发应用程序的时候，我们需要解决现实中遇到的问题，而这些问题可能在Spark中没有相应的API提供，这时候，我们就需要通过扩展Spark
API来实现我们自己的方法。
我们可以通过两种方法来扩展Spark API，（1）、其中一种就是在现有的RDD中添加自定义的方法；（2）、第二种就是创建属于我们自己的RDD。在这篇文章中，我将对这两种方法进行阐述，并赋予代码 。下面我就开始介绍第一种方法。
假如我们中有一些商品的销售数据，数据的格式是CSV的。为了简单起见，假如每行数据都是由id, customerId, itemId 以及itemValue四个字段组成，我们用SalesRecord来表示：
class SalesRecord(valid:String,val customerId:String, val itemId:String,val itemValue:Double) extends Comparable[SalesRecord] with Serializable
所以我们可以将商品的销售数据进行解析，并存储到RDD[SalesRecord]中：
val sc =newSparkContext(args(0), "iteblogRDDExtending")
val dataRDD =sc.textFile("file:///www/iteblog.csv")
val salesRecordRDD =dataRDD.map(row => {
valcolValues =row.split(",")
newSalesRecord(colValues(0),colValues(1),
colValues(2),colValues(3).toDouble)
})
如果我们想计算出这些商品的总销售额，我们会这么来写：
salesRecordRDD.map(_.itemValue).sum
虽然这看起来很简洁，但是理解起来却有点困难。但是如果我们可以这么来写，可能会很好理解：
salesRecordRDD.totalSales
在上面的代码片段中，totalSales方法让我们感觉就是Spark内置的操作一样，但是Spark是不提供这个方法的，我们需要在现有的RDD中实现我们自定义的操作。
下面我就来介绍一些如何在现有的RDD中添加我们自定义的方法。
一、定义一个工具类，来存放我们所有自定义的操作
当然，你完全没必要自定义一个类类添加我们自定义的方法，但是为了管理，还是建议你这么做。下面我们来定义IteblogCustomFunctions类，它存储所有我们自定义的方法。它是专门用来处理RDD[SalesRecord]，所以这个类中提供的操作全部是用来处理销售数据的：
class IteblogCustomFunctions(rdd:RDD[SalesRecord]) {
def totalSales = rdd.map(_.itemValue).sum
}
二、隐形转换来实现在RDD中添加方法
我们定义了隐形的addIteblogCustomFunctions函数，这可以将所有操作销售数据的方法作用于RDD[SalesRecord]上：
object IteblogCustomFunctions {
implicit def addIteblogCustomFunctions(rdd:RDD[SalesRecord]) = new
IteblogCustomFunctions(rdd)
}
三、使用自定义的方法
下面方法通过导入IteblogCustomFunctions 中的相应方法来实现使用我们自定义的方法：
import IteblogCustomFunctions._ println(salesRecordRDD.totalSales)
通过上面三步我们就可以在现有的RDD中添加我们自定义的方法。
转载自：http://www.iteblog.com/archives/1298