目录
- Spark（二）算子讲解
- 一、wordcountcount
- 二、编程模型
- 三、RDD数据集和算子的使用
Spark（二）算子讲解
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一、wordcountcount
基于上次的wordcount，我们来写一个wordcountcount，来对wc程序进行第二次计数，我们来分析一下性能。
package com.littlepage.wc
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf=new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local")
val sparkContext=new SparkContext(conf)
sparkContext.setLogLevel("error")
val fileRDD:RDD[String] = sparkContext.textFile("data/data")
val words:RDD[String] = fileRDD.flatMap(_.split(" "))
val pairWord:RDD[(String,Int)] = words.map((_,1))
val res:RDD[(String,Int)] = pairWord.reduceByKey(_+_)
println("wordcount:")
res.foreach(println)
val rev:RDD[(Int,Int)] = res.map((x)=>{(x._2,1)})
val pl:RDD[(Int,Int)] = rev.reduceByKey(_+_)
println("\nwordcountcount")
pl.foreach(println)
Thread.sleep(100000000)
}
}通过性能图，我们可以知道：
1.Spark如果不对其结果进行存储或输出，那么Spark将不会处理map或者reduce操作
2.如果进行重复输出，共用的map或者reduce操作只执行一次
3.默认如果产生一次shuffle是去查看图表的一次拐弯，为了尽量减少性能的消耗，编写程序时应该尽量减少shuffle的次数
二、编程模型
Spark编程模型和MapReduce相比，Spark可以多个Job，多个State进行执行。
源码部分参考视频
三、RDD数据集和算子的使用
1.三个必备算子
我们在写一个Spark程序中，不可避免的算子有三个，创建算子，转换算子，收集算子。
创建算子可以创建一个RDD数据集，这个创建可以在内存中（集合容器），也可以在硬盘中（文件）获取
转换算子可以处理一个RDD数据集，即map和reduce操作，都算做转换算子。
收集算子我们在写一个RDD数据集的时候，必须使用收集算子进行收集，否则不会触发shuffle。
示例，三个算子写一个过滤数字程序。
package com.littlepage
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object demo2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf=new SparkConf().setAppName("demo2").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("error")
val dataRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1))//创建算子
val filterRDD: RDD[Int] = dataRDD.filter(_>3)//转换算子
val ints:Array[Int] = filterRDD.collect()//收集算子
Thread.sleep(100000)
}
}package com.littlepage
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object demo2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf=new SparkConf().setAppName("demo2").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("error")
val dataRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1))//创建算子
val filterRDD: RDD[Int] = dataRDD.filter(_>3)//转换算子
val ints:Array[Int] = filterRDD.collect()//收集算子
Thread.sleep(100000)
}
}2.常见算子（交并差笛卡尔，cogroup，join）
2.1.union算子
将两个数据集合并为一个数据集，直接合并，不会产生shuffle
object union {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc=new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local").setAppName("union"))
sc.setLogLevel("error")
val rdd1:RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,6,7))
val rdd2:RDD[Int] = sc.parallelize(List(2,3,4,5))
val uniondata = rdd1.union(rdd2)
uniondata.foreach(print)
Thread.sleep(100000)
}
}2.2.intersection算子
将2个数据集取交集，产生一个shuffle
val interdata:RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)2.3.substract算子
将2个数据集取差集，产生一个shuffle
val subdata:RDD[Int] = rdd1.substract(rdd2)2.4.cartesian算子
将2个数据集取笛卡尔积，不产生shuffle
val cartesiandata:RDD[Int] = rdd1.cartesian(rdd2)2.5.cogroup算子
两个分组进行，key作为结果的key，value集合进行一个二元祖，包含两个分区的元素，产生一个shuffle。
val rdd1:RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(List(
("zhangsan",11),
("zhangsan",12),
("lisi",13),
("wangwu",14)
));
val rdd2:RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(List(
("zhangsan",21),
("zhangsan",22),
("lisi",23),
("zhaoliu",28)
))
val cogroupdata:RDD[(String,(Iterable[Int],Iterable[Int]))] = rdd1.cogroup(rdd2)6.join,leftOuterJoin,rightOuterJoin,fullOuterJoin算子
val joindata:RDD[(String,(Int,Int))] = rdd1.join(rdd2)
val leftdata:RDD[(String,(Int,Option[Int]))] = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
val rightdata:RDD[(String,(Option[Int],Int))] = rdd2.rightOuterJoin(rdd2)
val fulldata:RDD[(String,(Option[Int],Option[Int]))] = rdd1.fullOuterJoin(rdd2)3.排序和聚合计算
3.1.swap算子
将一个k-v数据集的key和value交换，用法
data.map(_.swap)3.2.sort算子
sort算子可以将按照key进行全排序
data.sortByKey()3.3.take算子
获得数据的前n个，n为一个整型
data.take(n)3.4.distinct去重
去除key相同的
val keys:RDD[(String,String) = map.distinct()原文地址：https://www.cnblogs.com/littlepage/p/11751867.html