一：转换算子

1:Value类型

1.1 map(func)

1. 作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成

2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD

（1）创建
scala> var source  = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> source.collect()
res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
（3）将所有元素*2
scala> val mapadd = source.map(_ * 2)
mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at <console>:26
（4）打印最终结果
scala> mapadd.collect()
res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

1.2 mapPartitions(func)

1. 作用：类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。

2. 需求：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24
（2）使每个元素*2组成新的RDD
scala> rdd.mapPartitions(x=>x.map(_*2))
res3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at mapPartitions at <console>:27
（3）打印新的RDD
scala> res3.collect
res4: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

1.3 mapPartitionsWithIndex(func)

1. 作用：类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]；

2. 需求：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24
（2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD
scala> val indexRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_))))
indexRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[5] at mapPartitionsWithIndex at <console>:26
（3）打印新的RDD
scala> indexRdd.collect
res2: Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (0,2), (1,3), (1,4))

1.4 flatMap(func)

1. 作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）

2. 需求：创建一个元素为1-5的RDD，运用flatMap创建一个新的RDD，新的RDD为原RDD的每个元素的扩展（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）

（1）创建
scala> val sourceFlat = sc.parallelize(1 to 5)
sourceFlat: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> sourceFlat.collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
（3）根据原RDD创建新RDD（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）
scala> val flatMap = sourceFlat.flatMap(1 to _)
flatMap: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[13] at flatMap at <console>:26
（4）打印新RDD
scala> flatMap.collect()
res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

总结：

map()和mapPartition()的区别

1. map()：每次处理一条数据。

2. mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。

3. 开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

1.5 glom案例

1. 作用：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]

2. 需求：创建一个4个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组

（1）创建
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24
（2）将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印
scala> rdd.glom().collect()
res25: Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3, 4), Array(5, 6, 7, 8), Array(9, 10, 11, 12), Array(13, 14, 15, 16))

1.6 groupBy(func)

1. 作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。

2. 需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。

1）创建
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24
（2）按照元素模以2的值进行分组
scala> val group = rdd.groupBy(_%2)
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[2] at groupBy at <console>:26
（3）打印结果
scala> group.collect
res0: Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(2, 4)), (1,CompactBuffer(1, 3)))

1.7 filter(func)

1. 作用：过滤。返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。

2. 需求：创建一个RDD（由字符串组成），过滤出一个新RDD（包含”xiao”子串）

1）创建
scala> var sourceFilter = sc.parallelize(Array("xiaoming","xiaojiang","xiaohe","dazhi"))
sourceFilter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> sourceFilter.collect()
res9: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe, dazhi)
（3）过滤出含” xiao”子串的形成一个新的RDD
scala> val filter = sourceFilter.filter(_.contains("xiao"))
filter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[11] at filter at <console>:26
（4）打印新RDD
scala> filter.collect()
res10: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe)

1.8 sample(withReplacement, fraction, seed)

1. 作用：以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样，seed用于指定随机数生成器种子。

2. 需求：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样

创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样
（1）创建RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> rdd.collect()
res15: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
（3）放回抽样
scala> var sample1 = rdd.sample(true,0.4,2)
sample1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[21] at sample at <console>:26
（4）打印放回抽样结果
scala> sample1.collect()
res16: Array[Int] = Array(1, 2, 2, 7, 7, 8, 9)
（5）不放回抽样
scala> var sample2 = rdd.sample(false,0.2,3)
sample2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[22] at sample at <console>:26
（6）打印不放回抽样结果
scala> sample2.collect()
res17: Array[Int] = Array(1, 9)

1.9 distinct([numTasks]))

1. 作用：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。默认情况下，只有8个并行任务来操作，但是可以传入一个可选的numTasks参数改变它。

2. 需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。

1）创建一个RDD
scala> val distinctRdd = sc.parallelize(List(1,2,1,5,2,9,6,1))
distinctRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[34] at parallelize at <console>:24
（2）对RDD进行去重（不指定并行度）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct()
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[37] at distinct at <console>:26
（3）打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res20: Array[Int] = Array(1, 9, 5, 6, 2)
（4）对RDD（指定并行度为2）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct(2)
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[40] at distinct at <console>:26
（5）打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res21: Array[Int] = Array(6, 2, 1, 9, 5)

1.10 coalesce(numPartitions)

1. 作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。

2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区

1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at <console>:24
（2）查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res20: Int = 4
（3）对RDD重新分区
scala> val coalesceRDD = rdd.coalesce(3)
coalesceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[55] at coalesce at <console>:26
（4）查看新RDD的分区数
scala> coalesceRDD.partitions.size
res21: Int = 3

1.11 repartition(numPartitions)

1. 作用：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。

2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at <console>:24
（2）查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res22: Int = 4
（3）对RDD重新分区
scala> val rerdd = rdd.repartition(2)
rerdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[60] at repartition at <console>:26
（4）查看新RDD的分区数
scala> rerdd.partitions.size
res23: Int = 2

coalesce和repartition的区别

1. coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。

2. repartition实际上是调用的coalesce，进行shuffle。源码如下：

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}

1.12 sortBy(func,[ascending], [numTasks])

1. 作用；使用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序，默认为正序。

2. 需求：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(2,1,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:24
（2）按照自身大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x).collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)
（3）按照与3余数的大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect()
res12: Array[Int] = Array(3, 4, 1, 2)

1.13 pipe(command, [envVars])

1. 作用：管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD。

注意：脚本需要放在Worker节点可以访问到的位置

2. 需求：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。

（1）编写一个脚本
Shell脚本
#!/bin/sh
echo "AA"
while read LINE; do
   echo ">>>"${LINE}
done
（2）创建一个只有一个分区的RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),1)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[50] at parallelize at <console>:24
（3）将脚本作用该RDD并打印
scala> rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh").collect()
res18: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, >>>how, >>>are, >>>you)
（4）创建一个有两个分区的RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at <console>:24
（5）将脚本作用该RDD并打印
scala> rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh").collect()
res19: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, AA, >>>how, >>>are, >>>you)

2:双Value类型交互

2.1 union(otherDataset)

1. 作用：对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD

2. 需求：创建两个RDD，求并集

1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[23] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:24
（3）计算两个RDD的并集
scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[25] at union at <console>:28
（4）打印并集结果
scala> rdd3.collect()
res18: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

2.2 subtract (otherDataset)

1. 作用：计算差的一种函数，去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来

2. 需求：创建两个RDD，求第一个RDD与第二个RDD的差集

（1）创建第一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(3 to 8)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[70] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[71] at parallelize at <console>:24
（3）计算第一个RDD与第二个RDD的差集并打印
scala> rdd.subtract(rdd1).collect()
res27: Array[Int] = Array(8, 6, 7)

2.3 intersection(otherDataset)

1. 作用：对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD

2. 需求：创建两个RDD，求两个RDD的交集

（1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 7)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[26] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at parallelize at <console>:24
（3）计算两个RDD的交集
scala> val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[33] at intersection at <console>:28
（4）打印计算结果
scala> rdd3.collect()
res19: Array[Int] = Array(5, 6, 7)

2.4 cartesian(otherDataset)

1. 作用：笛卡尔积（尽量避免使用）

2. 需求：创建两个RDD，计算两个RDD的笛卡尔积

（1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[47] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(2 to 5)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[48] at parallelize at <console>:24
（3）计算两个RDD的笛卡尔积并打印
scala> rdd1.cartesian(rdd2).collect()
res17: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (2,2), (2,3), (2,4), (2,5), (3,2), (3,3), (3,4), (3,5))

2.5 zip(otherDataset)

1. 作用：将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,这里默认两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。

2. 需求：创建两个RDD，并将两个RDD组合到一起形成一个(k,v)RDD

1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD（与1分区数相同）
scala> val rdd2 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),3)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24
（3）第一个RDD组合第二个RDD并打印
scala> rdd1.zip(rdd2).collect
res1: Array[(Int, String)] = Array((1,a), (2,b), (3,c))
（4）第二个RDD组合第一个RDD并打印
scala> rdd2.zip(rdd1).collect
res2: Array[(String, Int)] = Array((a,1), (b,2), (c,3))
（5）创建第三个RDD（与1,2分区数不同）
scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:24
（6）第一个RDD组合第三个RDD并打印
scala> rdd1.zip(rdd3).collect
java.lang.IllegalArgumentException: Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(3, 2)
  at org.apache.spark.rdd.ZippedPartitionsBaseRDD.getPartitions(ZippedPartitionsRDD.scala:57)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
  at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
  at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1965)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:936)
  at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
  at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:935)
  ... 48 elided

3:Key-Value类型

3.1 partitionBy

1. 作用：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区，否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。

2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"),(4,"ddd")),4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[44] at parallelize at <console>:24
（2）查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res24: Int = 4
（3）对RDD重新分区
scala> var rdd2 = rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ShuffledRDD[45] at partitionBy at <console>:26
（4）查看新RDD的分区数
scala> rdd2.partitions.size
res25: Int = 2

3.2 reduceByKey(func, [numTasks])

1. 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。

2. 需求：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

（1）创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(("female",1),("male",5),("female",5),("male",2)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[46] at parallelize at <console>:24
（2）计算相同key对应值的相加结果
scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y)
reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[47] at reduceByKey at <console>:26
（3）打印结果
scala> reduce.collect()
res29: Array[(String, Int)] = Array((female,6), (male,7))

3.3 groupByKey

1. 作用：groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个seq。

2. 需求：创建一个pairRDD，将相同key对应值聚合到一个seq中，并计算相同key对应值的相加结果。

1）创建一个pairRDD
scala> val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")
words: Array[String] = Array(one, two, two, three, three, three)

scala> val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))
wordPairsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[4] at map at <console>:26
（2）将相同key对应值聚合到一个Seq中
scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey()
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[5] at groupByKey at <console>:28
（3）打印结果
scala> group.collect()
res1: Array[(String, Iterable[Int])] = Array((two,CompactBuffer(1, 1)), (one,CompactBuffer(1)), (three,CompactBuffer(1, 1, 1)))
（4）计算相同key对应值的相加结果
scala> group.map(t => (t._1, t._2.sum))
res2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[6] at map at <console>:31
（5）打印结果
scala> res2.collect()
res3: Array[(String, Int)] = Array((two,2), (one,1), (three,3))

3.4 reduceByKey和groupByKey区别

1. reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]。

2. groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。

3. 开发指导：reduceByKey比groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。

3.5 aggregateByKey

参数：(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U)

seq分区内运算规则，combop分区间运算规则

1. 作用：在kv对的RDD中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。

2. 参数描述：

（1）zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值；

（2）seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；

（3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果

3. 需求：创建一个pairRDD，取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加

4. 需求分析

（1）创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(("a",3),("a",2),("c",4),("b",3),("c",6),("c",8)),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
（2）取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加
scala> val agg = rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[1] at aggregateByKey at <console>:26
（3）打印结果
scala> agg.collect()
res0: Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,3), (c,12))

3.6 foldByKey

参数：(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

作用：aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同，根据k对v进行折叠

需求：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

1）创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[91] at parallelize at <console>:24
（2）计算相同key对应值的相加结果
scala> val agg = rdd.foldByKey(0)(_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[92] at foldByKey at <console>:26
（3）打印结果
scala> agg.collect()
res61: Array[(Int, Int)] = Array((3,14), (1,9), (2,3))

3.7 sortByKey([ascending], [numTasks])

1. 作用：在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD

2. 需求：创建一个pairRDD，按照key的正序和倒序进行排序

1）创建一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((3,"aa"),(6,"cc"),(2,"bb"),(1,"dd")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:24
（2）按照key的正序
scala> rdd.sortByKey(true).collect()
res9: Array[(Int, String)] = Array((1,dd), (2,bb), (3,aa), (6,cc))
（3）按照key的倒序
scala> rdd.sortByKey(false).collect()
res10: Array[(Int, String)] = Array((6,cc), (3,aa), (2,bb), (1,dd))

3.8 mapValues

1. 针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作

2. 需求：创建一个pairRDD，并将value添加字符串"|||"

（1）创建一个pairRDD
scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,"a"),(1,"d"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[67] at parallelize at <console>:24
（2）对value添加字符串"|||"
scala> rdd3.mapValues(_+"|||").collect()
res26: Array[(Int, String)] = Array((1,a|||), (1,d|||), (2,b|||), (3,c|||))

3.9 join(otherDataset, [numTasks]) 案例

1. 作用：在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD

2. 需求：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个元组。

（1）创建第一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(4,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[32] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个pairRDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[33] at parallelize at <console>:24
（3）join操作并打印结果
scala> rdd.join(rdd1).collect()
res13: Array[(Int, (String, Int))] = Array((1,(a,4)), (2,(b,5)), (3,(c,6)))

3.11 cogroup(otherDataset, [numTasks])

1. 作用：在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD

2. 需求：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

1）创建第一个pairRDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[37] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个pairRDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[38] at parallelize at <console>:24
（3）cogroup两个RDD并打印结果
scala> rdd.cogroup(rdd1).collect()
res14: Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(c),CompactBuffer(6))))

二：行为算子

4.1 reduce(func)案例

1. 作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。

2. 需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果

1）创建一个RDD[Int]
scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[85] at makeRDD at <console>:24
（2）聚合RDD[Int]所有元素
scala> rdd1.reduce(_+_)
res50: Int = 55
（3）创建一个RDD[String]
scala> val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("a",1),("a",3),("c",3),("d",5)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at <console>:24
（4）聚合RDD[String]所有数据(为什么不是对应key、value)
scala> rdd2.reduce((x,y)=>(x._1 + y._1,x._2 + y._2))
res51: (String, Int) = (adca,12)

4.2 collect()案例

1. 作用：在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素。

2. 需求：创建一个RDD，并将RDD内容收集到Driver端打印

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
（2）将结果收集到Driver端
scala> rdd.collect
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

4.3 count()案例

1. 作用：返回RDD中元素的个数

2. 需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数

4.3 count()案例
1. 作用：返回RDD中元素的个数
2. 需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数

2.4.4 first()案例

1. 作用：返回RDD中的第一个元素

2. 需求：创建一个RDD，返回该RDD中的第一个元素

1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
（2）统计该RDD的条数
scala> rdd.first
res2: Int = 1

4.5 take(n)案例

1. 作用：返回一个由RDD的前n个元素组成的数组

2. 需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数

（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24
（2）统计该RDD的条数
scala> rdd.take(3)
res10: Array[Int] = Array(2, 5, 4)

4.6 takeOrdered(n)案例

1. 作用：返回该RDD排序后的前n个元素组成的数组

2. 需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数

1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24
（2）统计该RDD的条数
scala> rdd.takeOrdered(3)
res18: Array[Int] = Array(2, 3, 4)

4.7 aggregate案例

1. 参数：(zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)

2. 作用：aggregate函数将每个分区里面的元素通过seqOp和初始值进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。

（1）创建一个RDD
scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[88] at makeRDD at <console>:24
（2）将该RDD所有元素相加得到结果
scala> rdd.aggregate(0)(_+_,_+_)
res22: Int = 55

来源：CSDN

作者：I am stupid

链接：https://blog.csdn.net/zhongqiqianga/article/details/103471940

标签

spark

rdd

spark源码分析

string

数据处理

scala

spark算子总结

一：转换算子

1:Value类型

1.1 map(func)

1.2 mapPartitions(func)

1.3 mapPartitionsWithIndex(func)

1.4 flatMap(func)

1.5 glom案例

1.6 groupBy(func)

1.7 filter(func)

1.8 sample(withReplacement, fraction, seed)

1.9 distinct([numTasks]))

1.10 coalesce(numPartitions)

1.11 repartition(numPartitions)

1.12 sortBy(func,[ascending], [numTasks])

1.13 pipe(command, [envVars])

2:双Value类型交互

2.1 union(otherDataset)

2.2 subtract (otherDataset)

2.3 intersection(otherDataset)

2.4 cartesian(otherDataset)

2.5 zip(otherDataset)

3:Key-Value类型

3.1 partitionBy

3.2 reduceByKey(func, [numTasks])

3.3 groupByKey

3.4 reduceByKey和groupByKey区别

3.5 aggregateByKey

3.6 foldByKey

3.7 sortByKey([ascending], [numTasks])

3.8 mapValues

3.9 join(otherDataset, [numTasks]) 案例

3.11 cogroup(otherDataset, [numTasks])

二：行为算子

4.1 reduce(func)案例

4.2 collect()案例

4.3 count()案例

2.4.4 first()案例

4.5 take(n)案例

4.6 takeOrdered(n)案例

4.7 aggregate案例