spark中RDD算子的示例分析
这篇文章主要介绍了spark中RDD算子的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
Value型Transformation算子
处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型。
1）输入分区与输出分区一对一型。
2）输入分区与输出分区多对一型。
3）输入分区与输出分区多对多型。
4）输出分区为输入分区子集型。
5）还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型：Cache型。Cache算子对RDD分区进行缓存。
这里的对应指的是分区依赖的对应
1．输入分区与输出分区一对一型
（1）map(func)
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD，新RDD叫作MappedRDD(this, sc.clean(f))。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
图3-4中的每个方框表示一个RDD分区，左侧的分区经过用户自定义函数f:T->U映射为右侧的新的RDD分区。但是实际只有等到Action算子触发后，这个f函数才会和其他函数在一个Stage中对数据进行运算。V1输入f转换输出V’1。
（2）flatMap(func)
类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素）。内部创建 FlatMappedRDD(this, sc.clean(f))。
图3-5中小方框表示RDD的一个分区，对分区进行flatMap函数操作，flatMap中传入的函数为f:T->U，T和U可以是任意的数据类型。将分区中的数据通过用户自定义函数f转换为新的数据。外部大方框可以认为是一个RDD分区，小方框代表一个集合。V1、V2、V3在一个集合作为RDD的一个数据项，转换为V’1、V’2、V’3后，将结合拆散，形成为RDD中的数据项。
（3）mapPartitions(func)
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。
mapPartitions函数获取到每个分区的迭代器，在函数中通过这个分区整体的迭代器对整个分区的元素进行操作。内部实现是生成MapPartitionsRDD。图3-6中的方框代表一个RDD分区。
图3-6中，用户通过函数f (iter )=>iter.filter(_>=3)对分区中的所有数据进行过滤，>=3的数据保留。一个方块代表一个RDD分区，含有1、2、3的分区过滤只剩下元素3。
（4）glom()
glom函数将每个分区形成一个数组，内部实现是返回的GlommedRDD。图3-7中的每个方框代表一个RDD分区。
图3-7中的方框代表一个分区。该图表示含有V1、V2、V3的分区通过函数glom形成一个数组Array[(V1),(V2),(V3)]。
2．输入分区与输出分区多对一型
（1）union(otherDataset)
使用union函数时需要保证两个RDD元素的数据类型相同，返回的RDD数据类型和被合并的RDD元素数据类型相同，并不进行去重操作，保存所有元素。如果想去重，可以使用distinct()。++符号相当于uion函数操作。
图3-8中左侧的大方框代表两个RDD，大方框内的小方框代表RDD的分区。右侧大方框代表合并后的RDD，大方框内的小方框代表分区。含有V1，V2…U4的RDD和含有V1，V8…U8的RDD合并所有元素形成一个RDD。V1、V1、V2、V8形成一个分区，其他元素同理进行合并。
（2）cartesian(otherDataset)
对两个RDD内的所有元素进行笛卡尔积操作。操作后，内部实现返回CartesianRDD。
左侧的大方框代表两个RDD，大方框内的小方框代表RDD的分区。右侧大方框代表合并后的RDD，大方框内的小方框代表分区。大方框代表RDD，大方框中的小方框代表RDD分区。 例如，V1和另一个RDD中的W1、 W2、 Q5进行笛卡尔积运算形成（V1，W1）、（V1，W2）、（V1，Q5）。
3．输入分区与输出分区多对多型
groupBy (func)
将元素通过函数生成相应的Key，数据就转化为Key-Value格式，之后将Key相同的元素分为一组。
图中，方框代表一个RDD分区，相同key的元素合并到一个组。 例如，V1，V2合并为一个Key-Value对，其中key为“ V” ，Value为“ V1，V2” ，形成V，Seq（V1，V2）。
4．输出分区为输入分区子集型
（1）filter(func)
filter的功能是对元素进行过滤，对每个元素应用f函数，返回值为true的元素在RDD中保留，返回为false的将过滤掉。内部实现相当于生成FilteredRDD(this，sc.clean(f))。
图3-11中的每个方框代表一个RDD分区。T可以是任意的类型。通过用户自定义的过滤函数f，对每个数据项进行操作，将满足条件，返回结果为true的数据项保留。例如，过滤掉V2、V3保留了V1，将区分命名为V1'。
（2）distinct([numTasks]))
distinct将RDD中的元素进行去重操作。图3-12中的方框代表RDD分区。
图3-12中的每个方框代表一个分区，通过distinct函数，将数据去重。例如，重复数据V1、V1去重后只保留一份V1。
（3）subtract(other, numPartitions=None)
subtract相当于进行集合的差操作，RDD 1去除RDD 1和RDD 2交集中的所有元素。
图3-13中左侧的大方框代表两个RDD，大方框内的小方框代表RDD的分区。右侧大方框代表合并后的RDD，大方框内的小方框代表分区。V1在两个RDD中均有，根据差集运算规则，新RDD不保留，V2在第一个RDD有，第二个RDD没有，则在新RDD元素中包含V2。
（4）sample(withReplacement, fraction, seed=None)
sample将RDD这个集合内的元素进行采样，获取所有元素的子集。用户可以设定是否有放回的抽样、百分比、随机种子，进而决定采样方式。
内部实现是生成SampledRDD(withReplacement, fraction, seed)。
函数参数设置如下。
withReplacement=true，表示有放回的抽样；
withReplacement=false，表示无放回的抽样。
图3-14中的每个方框是一个RDD分区。通过sample函数，采样50%的数据。V1、V2、U1、U2、U3、U4采样出数据V1和U1、U2，形成新的RDD。
（5）takeSample(withReplacement, num, seed=None)
takeSample()函数和上面的sample函数是一个原理，但是不使用相对比例采样，而是按设定的采样个数进行采样，同时返回结果不再是RDD，而是相当于对采样后的数据进行Collect()，返回结果的集合为单机的数组。
图3-15中左侧的方框代表分布式的各个节点上的分区，右侧方框代表单机上返回的结果数组。通过takeSample对数据采样，设置为采样一份数据，返回结果为V1。
5．Cache型
（1）cache
cache将RDD元素从磁盘缓存到内存，相当于persist(MEMORY_ONLY)函数的功能。图3-14中的方框代表RDD分区。
图3-16中的每个方框代表一个RDD分区，左侧相当于数据分区都存储在磁盘，通过cache算子将数据缓存在内存。
（2）persist(storageLevel=StorageLevel(False, True, False, False, 1))
persist函数对RDD进行缓存操作。数据缓存在哪里由StorageLevel枚举类型确定。有以下几种类型的组合（见图3-15），DISK代表磁盘，MEMORY代表内存，SER代表数据是否进行序列化存储。
下面为函数定义，StorageLevel是枚举类型，代表存储模式，用户可以通过图3-17按需选择。
图3-17中列出persist函数可以缓存的模式。例如，MEMORY_AND_DISK_SER代表数据可以存储在内存和磁盘，并且以序列化的方式存储。其他同理。图中，方框代表RDD分区。 disk代表存储在磁盘，mem代表存储在内存。 数据最初全部存储在磁盘，通过persist（MEMORY_AND_DISK）将数据缓存到内存，但是有的分区无法容纳在内存，例如：图3-18中将含有V1，V2，V3的RDD存储到磁盘，将含有U1，U2的RDD仍旧存储在内存。
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