保存Key/Value对的RDD叫做Pair RDD。
1.创建Pair RDD:
1.1 创建Pair RDD的方式：
很多数据格式在导入RDD时，会直接生成Pair RDD。我们也可以使用map()来将之前讲到的普通RDD转化为Pair RDD。
1.2 Pair RDD转化实例：
下面例子中，把原始RDD，修改成首单词做Key，整行做Value的Pair RDD。
Java中没有tuple类型，所以使用scala的scala.Tuple2类来创建tuple。创建tuple： new Tuple2(elem1,elem2) ； 访问tuple的元素： 使用._1()和._2()方法来访问。
而且，在Python和Scala实现中使用基本的map()函数即可，java需要使用函数mapToPair()：
/**
* 将普通的基本RDD转化成一个Pair RDD,业务逻辑： 将每一行的首单词作为Key，整个句子作为Value 返回Key/Value PairRDD。
* @param JavaRDD<String>
* @return JavaPairRDD<String,String>
*/
public JavaPairRDD<String,String> firstWordKeyRdd(JavaRDD<String> input){
JavaPairRDD<String,String> pair_rdd = input.mapToPair(
new PairFunction<String,String,String>(){
@Override
public Tuple2<String, String> call(String arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return new Tuple2<String,String>(arg0.split(" ")[0],arg0);
}
}
);
return pair_rdd;
}
当从内存中的集合创建PairRDD时，Python和Scala需要使用函数SparkContext.parallelize()；而Java使用函数SparkContext.parallelizePairs()。
2.Pair RDD的转化操作:
2.1 Pair RDD常见的转化操作列表：
基础RDD使用的转化操作也可以在Pair RDD中使用。因为Pair RDD中使用tuple，所以需要传递操作tuple的函数给Pair RDD.
下表列出Pair RDD常用的转化操作（事例RDD内容：{(1, 2), (3, 4), (3, 6)}）
| 函数名 | 作用 | 调用例子 | 返回结果 |
| reduceByKey(func) | Combine values with the same key. | rdd.reduceByKey((x, y) => x + y) | {(1,2),(3,10)} |
| groupByKey() | Group values with the same key. | rdd.groupByKey() | {(1,[2]),(3,[4,6])} |
| combineByKey(createCombiner,mergeValue, mergeCombiners,partitioner) | Combine values with the same key using a different result type. | ||
| mapValues(func) | Apply a function to each value of a pair RDD without changing the key. | rdd.mapValues(x =>x+1) | {(1,3),(3,5),(3,7)} |
| flatMapValues(func) |
Apply a function that returns an iterator to each value of a pair RDD, and for each element returned, produce a key/value entry with the old key. Often used for tokenization. |
rdd.flatMapValues(x=> (x to 5) | {(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(3,4),(3,5)} |
| keys() | Return an RDD of just the keys. | rdd.keys() | {1, 3, 3} |
| values() | Return an RDD of just the values. | rdd.values() | {2, 4, 6} |
| sortByKey() | Return an RDD sorted by the key. | rdd.sortByKey() | {(1,2),(3,4),(3,6)} |
下表列举2个RDD之间的转化操作（rdd = {(1, 2), (3, 4), (3, 6)} other = {(3,9)}）：
| 函数名 | 作用 | 调用例子 | 返回结果 |
| subtractByKey | Remove elements with a key present in the other RDD. | rdd.subtractByKey(other) | {(1, 2)} |
| join | Perform an inner join between two RDDs. | rdd.join(other) | {(3, (4, 9)),(3, (6, 9))} |
| rightOuterJoin | Perform a join between two RDDs where the key must be present in the first RDD. | rdd.rightOuterJoin(other) | {(3,(Some(4),9)), (3,(Some(6),9))} |
| leftOuterJoin | Perform a join between two RDDs where the key must be present in the other RDD. | rdd.leftOuterJoin(other) | {(1,(2,None)),(3,(4,Some(9))),(3,(6,Some(9)))} |
| cogroup | Group data from both RDDs sharing the same key. | rdd.cogroup(other) | {(1,([2],[])),(3,([4, 6],[9]))} |
2.2 Pair RDD筛选操作：
Pair RDD也还是RDD，所以之前介绍的操作（例如filter）也同样适用于PairRDD。下面程序，筛选长度大于20的行：
/**
* PairRDD筛选长度大于20的行。
* @param JavaPairRDD<String,String>
* @return JavaPairRDD<String,String>
*/
public JavaPairRDD<String,String> filterMoreThanTwentyLines
(JavaPairRDD<String,String> input){
JavaPairRDD<String,String> filter_rdd = input.filter(
new Function<Tuple2<String, String>,Boolean>(){
@Override
public Boolean call(Tuple2<String, String> arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return (arg0._2.length()>20);
}
}
);
return filter_rdd;
}
2.3 聚合操作：