键值对类型转换算子

1. groupByKey

• 定义：groupByKey([numPartitions])、
• 解释：只对键值对类型RDD生效，同时返回的是一个新的RDD[(key,Iterator[Value])]
• 案例：

def groupByKeyOper(sc: SparkContext): Unit = {
  println("----------------groupByKey开始------------------")
  val rdd = sc.textFile("hdfs://node1:9000/wc.txt")
  val flatMap: RDD[String] = rdd.flatMap((line: String) => {
    line.split(" ")
  })
  val map = flatMap.map((_, 1))
  val groupByKey: RDD[(String, Iterable[Int])] = map.groupByKey()
  val ptln: String = groupByKey.collect().mkString("=")
  println(ptln) // (spark,CompactBuffer(1))=(hive,CompactBuffer(1, 1, 1))=(hadoop,CompactBuffer(1, 1))=(Azkaban,CompactBuffer(1))=(Math,CompactBuffer(1))=(Chinese,CompactBuffer(1))=(English,CompactBuffer(1))=(mapreduce,CompactBuffer(1, 1, 1))=(flink,CompactBuffer(1, 1))=(kafka,CompactBuffer(1, 1))=(hbase,CompactBuffer(1, 1))=(Hadoop,CompactBuffer(1))
 
  println("----------------groupByKey结束------------------")
}

2. reduceByKey

• 定义：reduceByKey(func, [numPartitions])
• 解释：对相同的key值的value数据通过func函数进行聚合操作（总和、最大值、最小值...）返回的是一个RDD[(Key,Value的类型---value代表的是相同key值聚合之后的结果)]
• 案例：

def reduceByKeyOper(sc: SparkContext) = {
  println("----------------reduceByKey开始------------------")
  val rdd = sc.textFile("hdfs://node1:9000/wc.txt")
  val flatMap: RDD[String] = rdd.flatMap((line: String) => {
    line.split(" ")
  })
  val map = flatMap.map((_, 1))
  val reduceByKey: RDD[(String, Int)] = map.reduceByKey((_ + _))
  println(reduceByKey.collect().mkString("=")) // (spark,1)=(hive,3)=(hadoop,2)=(Math,1)=(Azkaban,1)=(Chinese,1)=(English,1)=(mapreduce,3)=(flink,2)=(kafka,2)=(hbase,2)=(Hadoop,1)
 
  println("----------------reduceByKey结束------------------")
}

3. aggregateByKey

• 定义：aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numPartitions])
• 解释：
  （1）零值：初始值
  （2）seqOp函数：对每一个分区中key值相同的value数据和零值聚合操作
  （3）combOp函数：对不同分区key值相同已经通过seqOp函数计算出来的聚合结果 在和零值聚合一次
  当前这个算子是一个转换算子，返回一个新的键值对类型的RDD 其中RDD中key还是原来的key value是aggregateByKey聚合之后的结果
• 案例：

def aggregateByKeyOper(sc: SparkContext) = {
  println("----------------reduceByKey开始------------------")
  val rdd = sc.textFile("hdfs://node1:9000/wc.txt")
  val flatMap: RDD[String] = rdd.flatMap((line: String) => {
    line.split(" ")
  })
  val map = flatMap.map((_, 1))
  val agg: RDD[(String, Int)] = map.aggregateByKey(0)(
    (a: Int, b: Int) => {
      a + b
    },
    (a: Int, b: Int) => {
      a + b
    }
  )
  agg.foreach(println(_)) //  (spark,1) (hive,3) (hadoop,2) (Math,1) (Azkaban,1) (Chinese,1) (English,1) (mapreduce,3) (flink,2) (kafka,2) (hbase,2) (Hadoop,1)  
  println("----------------reduceByKey结束------------------")
}