Spark常用函数讲解

 
1.mapValus(fun):对[K,V]型数据中的V值map操作
object MapValues {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("map")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val list = List(("mobin",22),("kpop",20),("lufei",23))
    val rdd = sc.parallelize(list)
    val mapValuesRDD = rdd.mapValues(_+2)
    mapValuesRDD.foreach(println)
  }
}
输出： (mobin,24) (kpop,22) (lufei,25)
 
2. flatMapValues(fun)：对[K,V]型数据中的V值flatmap操作
//省略<br>val list = List(("mobin",22),("kpop",20),("lufei",23))
val rdd = sc.parallelize(list)
val mapValuesRDD = rdd.flatMapValues(x => Seq(x,"male"))
mapValuesRDD.foreach(println)
 
(mobin,22)
(mobin,male)
(kpop,20)
(kpop,male)
(lufei,23)
(lufei,male)
如果是mapValues会输出：
(mobin,List(22, male))
(kpop,List(20, male)) (lufei,List(23, male))
 
3. comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)
createCombiner:在第一次遇到Key时创建组合器函数，将RDD数据集中的V类型值转换C类型值（V => C），
mergeValue：合并值函数，再次遇到相同的Key时，将createCombiner道理的C类型值与这次传入的V类型值合并成一个C类型值（C,V）=>C，
mergeCombiners:合并组合器函数，将C类型值两两合并成一个C类型值
 
object CombineByKey {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("combinByKey")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "Amy"))
    val rdd = sc.parallelize(people)
    val combinByKeyRDD = rdd.combineByKey(
      (x: String) => (List(x), 1),
      (peo: (List[String], Int), x : String) => (x :: peo._1, peo._2 + 1),
      (sex1: (List[String], Int), sex2: (List[String], Int)) => (sex1._1 ::: sex2._1, sex1._2 + sex2._2))
    combinByKeyRDD.foreach(println)
    sc.stop()
  }
}
(male,(List(Lufei, Kpop, Mobin),3))
(female,(List(Amy, Lucy),2))
 
4.foldByKey(zeroValue)(func)
 foldByKey函数是通过调用CombineByKey函数实现的
func: Value将通过func函数按Key值进行合并（实际上是通过CombineByKey的mergeValue，mergeCombiners函数实现的，只不过在这里，这两个函数是相同的）
//省略
    val people = List(("Mobin", 2), ("Mobin", 1), ("Lucy", 2), ("Amy", 1), ("Lucy", 3))
    val rdd = sc.parallelize(people)
    val foldByKeyRDD = rdd.foldByKey(2)(_+_)
    foldByKeyRDD.foreach(println)
 
5.reduceByKey(func,numPartitions):按Key进行分组，使用给定的func函数聚合value值, numPartitions设置分区数，提高作业并行度
6.groupByKey(numPartitions):按Key进行分组，返回[K,Iterable[V]]，numPartitions设置分区数，提高作业并行度
 
7.sortByKey(accending，numPartitions):返回以Key排序的（K,V）键值对组成的RDD，accending为true时表示升序，为false时表示降序，numPartitions设置分区数，提高作业并行度
8.cogroup(otherDataSet，numPartitions)：对两个RDD(如:(K,V)和(K,W))相同Key的元素先分别做聚合，最后返回(K,Iterator<V>,Iterator<W>)形式的RDD,numPartitions设置分区数，提高作业并行度
val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))
val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"))
val rdd1 = sc.parallelize(arr, 3)
val rdd2 = sc.parallelize(arr1, 3)
val groupByKeyRDD = rdd1.cogroup(rdd2)
groupByKeyRDD.foreach(println)
sc.stop
(B,(CompactBuffer(2, 3),CompactBuffer(B1, B2)))
(A,(CompactBuffer(1, 2),CompactBuffer(A1, A2)))
 
9. join(otherDataSet,numPartitions):对两个RDD先进行cogroup操作形成新的RDD，再对每个Key下的元素进行笛卡尔积，numPartitions设置分区数，提高作业并行度
 10.LeftOutJoin(otherDataSet，numPartitions):左外连接，包含左RDD的所有数据，如果右边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度
 
11.RightOutJoin(otherDataSet, numPartitions):右外连接，包含右RDD的所有数据，如果左边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度
 
 
posted @ 2017-06-12 14:29  energy1989  阅读(100)  评论(0)  编辑  收藏  举报