spark基础知识二

主要围绕spark的底层核心抽象RDD进行理解。主要包括以下几个方面

  1. RDD弹性分布式数据集的概念

  2. RDD弹性分布式数据集的五大属性

  3. RDD弹性分布式数据集的算子操作分类

  4. RDD弹性分布式数据集的算子操作练习

1. RDD是什么

  • 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，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合.

    • Dataset: 就是一个集合，存储很多数据.

    • Distributed：它内部的元素进行了分布式存储，方便于后期进行分布式计算.

    • Resilient： 表示弹性，rdd的数据是可以保存在内存或者是磁盘中.

2. RDD的五大属性

  • （1）A list of partitions

    • 一个分区（Partition）列表，数据集的基本组成单位。

    这里表示一个rdd有很多分区，每一个分区内部是包含了该rdd的部分数据，
spark中任务是以task线程的方式运行， 一个分区就对应一个task线程。
​
    用户可以在创建RDD时指定RDD的分区个数，如果没有指定，那么就会采用默认值（默认值2）。
（比如：读取HDFS上数据文件产生的RDD分区数跟block的个数相等）

  • （2）A function for computing each split

    • 一个计算每个分区的函数

Spark中RDD的计算是以分区为单位的，每个RDD都会实现compute计算函数以达到这个目的.

  • （3）A list of dependencies on other RDDs

    • 一个rdd会依赖于其他多个rdd

这里就涉及到rdd与rdd之间的依赖关系，spark任务的容错机制就是根据这个特性而来。

  • （4）Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)

    • 一个Partitioner，即RDD的分区函数（可选项）

当前Spark中实现了两种类型的分区函数：
一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。
只有对于key-value的RDD,并且产生shuffle，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。

  • （5）Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)

    • 一个列表，存储每个Partition的优先位置(可选项)

这里涉及到数据的本地性，数据块位置最优。（保证数据可靠性，分区数据是多个副本存储）
spark任务在调度的时候会优先考虑存有数据的节点开启计算任务，减少数据的网络传输，提升计算效率。

3. 基于spark的单词统计程序剖析rdd的五大属性

  • 需求

    HDFS上有一个大小为300M的文件，通过spark实现文件单词统计，最后把结果数据保存到HDFS上

  • 代码

    sc.textFile("/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/out")

  • 流程分析

4. RDD的创建方式

  • 1、通过已经存在的scala集合去构建

    val rdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))
val rdd2=sc.parallelize(Array("hadoop","hive","spark"))
val rdd3=sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

  • 2、加载外部的数据源去构建

    val rdd1=sc.textFile("/words.txt")

  • 3、从已经存在的rdd进行转换生成一个新的rdd

    val rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))
val rdd3=rdd2.map((_,1))

5. RDD的算子分类

  • 1、transformation（转换）

    • 根据已经存在的rdd转换生成一个新的rdd, 它是延迟加载，它不会立即执行

    • 例如

      • map / flatMap / reduceByKey 等

  • 2、action (动作)

    • 它会真正触发任务的运行

      • 将rdd的计算的结果数据返回给Driver端，或者是保存结果数据到外部存储介质中

    • 例如

      • collect / saveAsTextFile 等

6. RDD常见的算子操作说明

6.1 transformation算子

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]
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
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
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
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
coalesce(numPartitions) 减少 RDD 的分区数到指定值。
repartition(numPartitions) 重新给 RDD 分区
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) 重新给 RDD 分区，并且每个分区内以记录的 key 排序

6.2 action算子

动作含义
reduce(func) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。
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
takeOrdered(n, [ordering]) 返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素
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) 将数据集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目录下
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
foreachPartition(func) 在数据集的每一个分区上，运行函数func

 7. RDD常用的算子操作演示

  • 为了方便前期的测试和学习，可以使用spark-shell进行演示

    spark-shell --master local[2]

7.1 map

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10))
//把rdd1中每一个元素乘以10
rdd1.map(_*10).collect
//结果：Array[Int] = Array(50, 60, 40, 70, 30, 80, 20, 90, 10, 100)

7.2 filter

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10))
//把rdd1中大于5的元素进行过滤
rdd1.filter(x => x >5).collect
//结果：Array[Int] = Array(6, 7, 8, 9, 10)

7.3 flatMap

val rdd1 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j"))
//获取rdd1中元素的每一个字母
rdd1.flatMap(_.split(" ")).collect
//结果：Array[String] = Array(a, b, c, d, e, f, h, i, j)

7.4 intersection、union

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))
//求交集
rdd1.intersection(rdd2).collect
//结果：Array[Int] = Array(4, 3)
​
//求并集
rdd1.union(rdd2).collect
//结果：Array[Int] = Array(5, 6, 4, 3, 1, 2, 3, 4)

7.5 distinct

val rdd1 = sc.parallelize(List(1,1,2,3,3,4,5,6,7))
//去重
rdd1.distinct

7.6 join、groupByKey

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//求join
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
rdd3.collect
//结果：Array[(String,(Int,Int))]=Array((tom(1,1)),(jerry,(3,2)))
​
//求并集
val rdd4 = rdd1 union rdd2
rdd4.groupByKey.collect
//结果：Array[(String, Iterable[Int])] = Array((tom,CompactBuffer(1, 1)), (jerry,CompactBuffer(3, 2)), (shuke,CompactBuffer(2)), (kitty,CompactBuffer(2)))

7.7 cogroup

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("jim", 2)))
//分组
val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
rdd3.collect
//结果：Array[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = Array((jim,(CompactBuffer(),CompactBuffer(2))), 
(tom,(CompacBuffer(1, 2),CompactBuffer(1))), (jerry,(CompactBuffer(3),CompactBuffer(2))), (kitty,(CompactBuffer(2),CompactBuffer())))

7.8 reduce

val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
//reduce聚合
val rdd2 = rdd1.reduce(_ + _)       //结果：rdd2: Int = 15
rdd2.collect   //结果报错：error: value collect is not a member of Int
​
val rdd3 = sc.parallelize(List("1","2","3","4","5"))
rdd3.reduce(_+_)  //结果：String = 12345，或者String = 34512
​
这里可能会出现多个不同的结果，由于元素在不同的分区中，每一个分区都是一个独立的task线程去运行。这些task运行有先后关系

7.9 reduceByKey、sortByKey

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2),  ("shuke", 1)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5)))
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
​
//按key进行聚合
val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)
rdd4.collect
//结果：Array[(String, Int)] = Array((tom,4), (jerry,5), (shuke,3), (kitty,7))
​
//按value的降序排序
val rdd5 = rdd4.map(t => (t._2, t._1)).sortByKey(false).map(t => (t._2, t._1))
rdd5.collect
//结果：Array[(String, Int)] = Array((kitty,7), (jerry,5), (tom,4), (shuke,3))

7.10 repartition、coalesce

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10,3)
//打印rdd1的分区数
rdd1.partitions.size   //结果：Int = 3
//利用repartition改变rdd1分区数
//减少分区
rdd1.repartition(2).partitions.size  //结果：Int = 2
//增加分区
rdd1.repartition(4).partitions.size  //结果：Int = 4
//利用coalesce改变rdd1分区数
//减少分区
rdd1.coalesce(2).partitions.size  //结果：Int = 2
​
//repartition:  重新分区， 有shuffle
//coalesce:     合并分区 / 减少分区     默认不shuffle   
//默认 coalesce 不能扩大分区数量。除非添加true的参数，或者使用repartition。
​
//适用场景：
    //1、如果要shuffle，都用 repartition
    //2、不需要shuffle，仅仅是做分区的合并，coalesce
    //3、repartition常用于扩大分区。

7.11 map、mapPartitions 、mapPartitionsWithIndex

val rdd1=sc.parallelize(1 to 10,5)
rdd1.map(x => x*10)).collect
//结果：Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)
rdd1.mapPartitions(iter => iter.map(x=>x*10)).collect
//结果：Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)
​
//index表示分区号  可以获取得到每一个元素属于哪一个分区
rdd1.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>iter.map(x=>(index,x))).collect
//结果：Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (0,2), (1,3), (1,4), (2,5), (2,6), (3,7), (3,8), (4,9), (4,10))
​
map：用于遍历RDD,将函数f应用于每一个元素，返回新的RDD(transformation算子)。
mapPartitions:用于遍历操作RDD中的每一个分区，返回生成一个新的RDD（transformation算子）。
​
总结：
如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效
比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartitions，那么只需要针对每一个分区建立一个connection。

7.12 foreach、foreachPartition

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10))
​
//foreach实现对rdd1里的每一个元素乘10然后打印输出
rdd1.foreach(println(_ * 10))  
//报错：error: missing parameter type for expanded function ((x$1) => x$1.$times(10))

rdd1.foreach(x=>println(x * 10))
//结果可以正常
​
//foreachPartition实现对rdd1里的每一个元素乘10然后打印输出
rdd1.foreachPartition(iter => iter.foreach(println(_ * 10)))  
//会报错：error: missing parameter type for expanded function ((x$1) => x$1.$times(10))
//正确写法
rdd1.foreachPartition(iter=>iter.foreach(x=>println(x*10)))
​
foreach:用于遍历RDD,将函数f应用于每一个元素，无返回值(action算子)。
foreachPartition: 用于遍历操作RDD中的每一个分区。无返回值(action算子)。
​
总结：
一般使用mapPartitions或者foreachPartition算子比map和foreach更加高效，推荐使用。

8. 通过spark实现点击流日志分析案例

8.1 统计PV

  • 代码开发

package com.lowi.rdd
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
​
//TODO:利用spark实现点击流日志分析---------> PV
object PV {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、构建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("PV").setMaster("local[2]")
    //2、构建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("warn")
    //3、读取数据文件
    val data: RDD[String] = sc.textFile("E:\\data\\access.log")
    //4、统计pv
    val pv: Long = data.count()
    println("PV:"+pv)
    sc.stop()
  }
}

8.2 统计UV

  • 代码开发

package com.lowi.rdd
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
​
//TODO:利用spark实现点击流日志分析-----------UV
object UV {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、构建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("UV").setMaster("local[2]")
    //2、构建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("warn")
    //3、读取数据文件
    val data: RDD[String] = sc.textFile("E:\\data\\access.log")
    //4、切分每一行，获取第一个元素 也就是ip
    val ips: RDD[String] = data.map( x =>x.split(" ")(0))
    //5、按照ip去重
    val distinctRDD: RDD[String] = ips.distinct()
    //6、统计uv
    val uv: Long = distinctRDD.count()
    println("UV:"+uv)
    sc.stop()
  }
}

8.3 统计TopN

  • 代码开发

package com.lowi.rdd
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
​
//todo:利用spark实现点击流日志分析-----------TopN(求页面访问次数最多的前N位)
object TopN {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、构建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("TopN").setMaster("local[2]")
    //2、构建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("warn")
    //3、读取数据文件
    val data: RDD[String] = sc.textFile("E:\\data\\access.log")
    //4、切分每一行，过滤掉丢失的字段数据，获取页面地址
    val filterRDD: RDD[String] = data.filter(x=>x.split(" ").length>10)
    val urlAndOne: RDD[(String, Int)] = filterRDD.map(x=>x.split(" ")(10)).map((_,1))
    //5、相同url出现的1累加
    val result: RDD[(String, Int)] = urlAndOne.reduceByKey(_+_)
    //6、按照次数降序
    val sortedRDD: RDD[(String, Int)] = result.sortBy(_._2,false)
    //7、取出url出现次数最多的前5位
    val top5: Array[(String, Int)] = sortedRDD.take(5)
    top5.foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

9. 通过spark读取文件数据写入mysql表中

  • 添加pom依赖

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.38</version>
        </dependency>

9.1 foreach算子实现

  • 代码开发

package com.lowi.rdd
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
​
object Data2MysqlForeach {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、构建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Data2MysqlForeach").setMaster("local[2]")
    //2、构建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("warn")
    //3、读取数据文件
    val data: RDD[String] = sc.textFile("E:\\data\\person.txt")
    //4、切分每一行    // id  name  age
    val personRDD: RDD[(String, String, Int)] = data.map(x => x.split(",")).map(x => (x(0), x(1), x(2).toInt))
    //5、把数据保存到mysql表中
        personRDD.foreach(line =>{
          //每条数据与mysql建立连接
          //把数据插入到mysql表操作
            //1、获取连接
              val connection: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://node1:3306/spark","root","123456")
            //2、定义插入数据的sql语句
              val sql="insert into person(id,name,age) values(?,?,?)"
            //3、获取PreParedStatement
             try {
               val ps: PreparedStatement = connection.prepareStatement(sql)
​
               //4、获取数据,给？号 赋值
               ps.setString(1, line._1)
               ps.setString(2, line._2)
               ps.setInt(3, line._3)
​
               ps.execute()
             } catch {
               case e:Exception => e.printStackTrace()
             } finally {
               if(connection !=null){
                 connection.close()
               }
             }
        })
    }
 }

9.2 foreachPartition 算子实现

  • 代码开发

package com.lowi.rdd
​
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}
​
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
​
object Data2MysqlForeachPartitions {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、构建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Data2MysqlForeachPartitions").setMaster("local[2]")
    //2、构建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("warn")
    //3、读取数据文件
    val data: RDD[String] = sc.textFile("E:\\data\\person.txt")
    //4、切分每一行    // id  name  age
    val personRDD: RDD[(String, String, Int)] = data.map(x => x.split(",")).map(x => (x(0), x(1), x(2).toInt))
    //5、把数据保存到mysql表中
    //使用foreachPartition每个分区建立一次链接，减少与mysql链接次数
    personRDD.foreachPartition( iter =>{
      //把数据插入到mysql表操作
      //1、获取连接
      val connection: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://node1:3306/spark","root","123456")
      //2、定义插入数据的sql语句
      val sql="insert into person(id,name,age) values(?,?,?)"
      //3、获取PreParedStatement
      try {
        val ps: PreparedStatement = connection.prepareStatement(sql)
        //4、获取数据,给？号 赋值
        iter.foreach(line =>{
​
          ps.setString(1, line._1)
          ps.setString(2, line._2)
          ps.setInt(3, line._3)
          ps.execute()
        })
      } catch {
        case e:Exception => e.printStackTrace()
      } finally {
        if(connection !=null){
          connection.close()
        }
      }
    }
  }
}
​

10. 通过spark读取文件数据写入hbase表中

  • 添加pom依赖

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
        </dependency>

  • 代码开发

package com.lowi.rdd
import java.util
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client.{Connection, ConnectionFactory, Put, Table}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
​
//todo:通过spark读取数据文件，把结果数据保存到hbase表中
object Data2Hbase {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Data2Hbase").setMaster("local[2]")
    //2、构建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("warn")
    //3、读取文件数据
    val usersRDD: RDD[Array[String]] = sc.textFile("E:\\data\\users.dat").map(x=>x.split("::"))
    //4、保存结果数据到hbase表中
    usersRDD.foreachPartition(iter =>{
      //4.1 获取hbase的数据库连接
      val configuration: Configuration = HBaseConfiguration.create()
      //指定zk集群的地址
   configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","node1:2181,node2:2181,node3:2181")
      val connection: Connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration)
      //4.2 对于hbase表进行操作这里需要一个Table对象
      val table: Table = connection.getTable(TableName.valueOf("person"))
      //4.3 把数据保存在表中
      try {
        iter.foreach(x => {
          val put = new Put(x(0).getBytes)
          val puts = new util.ArrayList[Put]()
          //构建数据
          val put1: Put = put.addColumn("f1".getBytes, "gender".getBytes, x(1).getBytes)
          val put2: Put = put.addColumn("f1".getBytes, "age".getBytes, x(2).getBytes)
          val put3: Put = put.addColumn("f2".getBytes, "position".getBytes, x(3).getBytes)
          val put4: Put = put.addColumn("f2".getBytes, "code".getBytes, x(4).getBytes)
​
          puts.add(put1)
          puts.add(put2)
          puts.add(put3)
          puts.add(put4)
​
          //提交数据
          table.put(puts)
        })
      } catch {
        case e:Exception =>e.printStackTrace()
      } finally {
        if(connection !=null){
          connection.close()
        }
      }
    })
    sc.stop()
  }
}

 

posted @ 2019-10-07 21:34  小码农成长记  阅读(382)  评论(0)  编辑  收藏  举报