Spark常用的RDD
原文链接:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html
https://www.cnblogs.com/liuliliuli2017/p/6809094.html
RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象
Spark支持两个类型(算子)操作:Transformation和Action
Transformation具有lazy特性(延迟加载)。程序里面遇到一个action算子的时候,代码才会真正的被执行。
常用的Transformation:
转换 |
含义 |
map(func) |
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 |
filter(func) |
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 |
flatMap(func) |
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) |
mapPartitions(func) |
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] |
mapPartitionsWithIndex(func) |
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] |
sample(withReplacement, fraction, seed) |
根据fraction指定的比例对数据进行采样,可以选择是否使用随机数进行替换,seed用于指定随机数生成器种子 |
union(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
intersection(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
distinct([numTasks])) |
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
groupByKey([numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用,返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
reduceByKey(func, [numTasks]) |
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,与groupByKey类似,reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) |
先按分区聚合 再总的聚合 每次要跟初始值交流 例如:aggregateByKey(0)(_+_,_+_) 对k/y的RDD进行操作 |
sortByKey([ascending], [numTasks]) |
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 |
sortBy(func,[ascending], [numTasks]) |
与sortByKey类似,但是更灵活 第一个参数是根据什么排序 第二个是怎么排序 false倒序 第三个排序后分区数 默认与原RDD一样 |
join(otherDataset, [numTasks]) |
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 相当于内连接(求交集) |
cogroup(otherDataset, [numTasks]) |
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 |
cartesian(otherDataset) |
两个RDD的笛卡尔积 的成很多个K/V |
pipe(command, [envVars]) |
调用外部程序 |
coalesce(numPartitions) |
重新分区 第一个参数是要分多少区,第二个参数是否shuffle 默认false 少分区变多分区 true 多分区变少分区 false |
repartition(numPartitions) |
重新分区 必须shuffle 参数是要分多少区 少变多 |
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
重新分区+排序 比先分区再排序效率高 对K/V的RDD进行操作 |
foldByKey(zeroValue)(seqOp) |
该函数用于K/V做折叠,合并处理 ,与aggregate类似 第一个括号的参数应用于每个V值 第二括号函数是聚合例如:_+_ |
combineByKey |
合并相同的key的值 rdd1.combineByKey(x => x, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n) |
partitionBy(partitioner) |
对RDD进行分区 partitioner是分区器 例如new HashPartition(2 |
cache |
RDD缓存,可以避免重复计算从而减少时间,区别:cache内部调用了persist算子,cache默认就一个缓存级别MEMORY-ONLY ,而persist则可以选择缓存级别
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persist |
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Subtract(rdd) |
返回前rdd元素不在后rdd的rdd |
leftOuterJoin |
leftOuterJoin类似于SQL中的左外关联left outer join,返回结果以前面的RDD为主,关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联,如果要多个RDD关联,多关联几次即可。 |
rightOuterJoin |
rightOuterJoin类似于SQL中的有外关联right outer join,返回结果以参数中的RDD为主,关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联,如果要多个RDD关联,多关联几次即可 |
subtractByKey |
substractByKey和基本转换操作中的subtract类似只不过这里是针对K的,返回在主RDD中出现,并且不在otherRDD中出现的元素 |
常用的Action:
动作 |
含义 |
reduce(func) |
通过func函数聚集RDD中的所有元素,这个功能必须是课交换且可并联的 |
collect() |
在驱动程序中,以数组的形式返回数据集的所有元素 |
count() |
返回RDD的元素个数 |
first() |
返回RDD的第一个元素(类似于take(1)) |
take(n) |
返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
takeSample(withReplacement,num, [seed]) |
返回一个数组,该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成,可以选择是否用随机数替换不足的部分,seed用于指定随机数生成器种子 |
takeOrdered(n, [ordering]) |
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saveAsTextFile(path) |
将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统,对于每个元素,Spark将会调用toString方法,将它装换为文件中的文本 |
saveAsSequenceFile(path) |
将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下,可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
saveAsObjectFile(path) |
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countByKey() |
针对(K,V)类型的RDD,返回一个(K,Int)的map,表示每一个key对应的元素个数。 |
foreach(func) |
在数据集的每一个元素上,运行函数func进行更新。 |
aggregate |
先对分区进行操作,在总体操作 |
reduceByKeyLocally |
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lookup |
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top |
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fold |
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foreachPartition |
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