Spark学习之Spark Core
Spark Core
一、什么是Spark？（官网：http://spark.apache.org）
1、什么是Spark？
我的翻译：Spark是一个针对大规模数据处理的快速通用引擎。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
2、为什么要学习Spark？
（*）Hadoop的MapReduce计算模型存在的问题：
学习过Hadoop的MapReduce的学员都知道，MapReduce的核心是Shuffle（洗牌）。在整个Shuffle的过程中，至少会产生6次的I/O。下图是我们在讲MapReduce的时候，画的Shuffle的过程。
中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。另外，当一些查询（如：Hive）翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage（阶段），而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果，而I/O的效率往往较低，从而影响了MapReduce的运行速度。
（*）Spark的最大特点：基于内存
Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
3、Spark的特点：快、易用、通用、兼容性
（*）快
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算速度要快100倍以上，即使，Spark基于硬盘的运算也要快10倍。Spark实现了高效的DAG执行引擎，从而可以通过内存来高效处理数据流。
（*）易用
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
（*）通用
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
另外Spark还可以很好的融入Hadoop的体系结构中可以直接操作HDFS，并提供Hive on Spark、Pig on Spark的框架集成Hadoop。
（*）兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
二、Spark的体系结构与安装部署
1、Spark集群的体系结构
官方的一张图：
我自己的一张图：
2、Spark的安装与部署
Spark的安装部署方式有以下几种模式：
Standalone
YARN
Mesos
Amazon EC2
（*）Spark Standalone伪分布的部署
l 配置文件：conf/spark-env.sh
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.7.0_75
export SPARK_MASTER_HOST=spark81
export SPARK_MASTER_PORT=7077
下面的可以不写，默认
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m
l 配置文件：conf/slave
spark81
（*）Spark Standalone全分布的部署
l 配置文件：conf/spark-env.sh
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.7.0_75
export SPARK_MASTER_HOST=spark82
export SPARK_MASTER_PORT=7077
下面的可以不写，默认
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m
l 配置文件：conf/slave
spark83
spark84
（*）启动Spark集群：start-all.sh(会和hadoop的start-all.sh有冲突，可以设置他们的环境变量为不同的名字)
3、Spark HA的实现
（*）基于文件系统的单点恢复
主要用于开发或测试环境。当spark提供目录保存spark Application和worker的注册信息，并将他们的恢复状态写入该目录中，这时，一旦Master发生故障，就可以通过重新启动Master进程（sbin/start-master.sh），恢复已运行的spark Application和worker的注册信息。
基于文件系统的单点恢复，主要是在spark-en.sh里对SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS设置
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配置参数 |
参考值 |
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spark.deploy.recoveryMode |
设置为FILESYSTEM开启单点恢复功能，默认值：NONE |
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spark.deploy.recoveryDirectory |
Spark 保存恢复状态的目录 |
参考：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM -Dspark.deploy.recoveryDirectory=/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/recovery"
测试：
1、在spark82上启动Spark集群
2、在spark83上启动spark shell
MASTER=spark://spark82:7077 spark-shell
3、在spark82上停止master
stop-master.sh
4、观察spark83上的输出:
5、在spark82上重启master
start-master.sh
（*）基于Zookeeper的Standby Masters
ZooKeeper提供了一个Leader Election机制，利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master，但是只有一个是Active的，其他的都是Standby。当Active的Master出现故障时，另外的一个Standby Master会被选举出来。由于集群的信息，包括Worker， Driver和Application的信息都已经持久化到ZooKeeper，因此在切换的过程中只会影响新Job的提交，对于正在进行的Job没有任何的影响。加入ZooKeeper的集群整体架构如下图所示。
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参考值 |
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spark.deploy.recoveryMode |
设置为ZOOKEEPER开启单点恢复功能，默认值：NONE |
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spark.deploy.zookeeper.url |
ZooKeeper集群的地址 |
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spark.deploy.zookeeper.dir |
Spark信息在ZK中的保存目录，默认：/spark |
l 参考：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=bigdata12:2181,bigdata13:2181,bigdata14:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
l 另外：每个节点上，需要将以下两行注释掉。
l ZooKeeper中保存的信息
三、执行Spark Demo程序
1、执行Spark Example程序
（*）示例程序：$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar
（*）所有的示例程序：$EXAMPLE_HOME/examples/src/main
有Java、Scala等等等
（*）Demo：蒙特卡罗求PI
命令：
spark-submit --master spark://spark81:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 100
2、使用Spark Shell
spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。
（*）启动Spark Shell：spark-shell
也可以使用以下参数：
参数说明：
--master spark://spark81:7077 指定Master的地址
--executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G
--total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cup核数为2个
例如：
spark-shell --master spark://spark81:7077 --executor-memory 2g --total-executor-cores 2
（*）注意：
如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。
请注意local模式和集群模式的日志区别：
（*）在Spark Shell中编写WordCount程序
程序如下：
sc.textFile("hdfs://192.168.88.111:9000/data/data.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://192.168.88.111:9000/output/spark/wc")
说明：
sc是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口
textFile("hdfs://192.168.88.111:9000/data/data.txt")是hdfs中读取数据
flatMap(_.split(" "))先map在压平
map((_,1))将单词和1构成元组
reduceByKey(_+_)按照key进行reduce，并将value累加
saveAsTextFile("hdfs://192.168.88.111:9000/output/spark/wc")将结果写入到hdfs中
3、在IDEA中编写WordCount程序
（*）需要的jar包：$SPARK_HOME/jars/*.jar
（*）创建Scala Project，并创建Scala Object、或者Java Class
（*）书写源代码，并打成jar包，上传到Linux
==========================Scala版本==========================
（*）运行程序：
spark-submit --master spark://spark81:7077 --class mydemo.WordCount jars/wc.jar hdfs://192.168.88.111:9000/data/data.txt hdfs://192.168.88.111:9000/output/spark/wc1
====================Java版本（直接输出在屏幕）====================
（*）运行程序：
spark-submit --master spark://spark81:7077 --class mydemo.JavaWordCount jars/wc.jar hdfs://192.168.88.111:9000/data/data.txt
四、Spark运行机制及原理分析
1、WordCount执行的流程分析
需要看源码一步步看。
2、Spark提交任务的流程
3.Spark工作机制
五、Spark的算子
1、RDD基础
- 什么是RDD？
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。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
- RDD的属性（源码中的一段话）
² 一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
² 一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
² RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
² 一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
² 一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
RDD的创建方式
- 通过外部的数据文件创建，如HDFS
val rdd1 = sc.textFile(“hdfs://192.168.88.111:9000/data/data.txt”)
- 通过sc.parallelize进行创建
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
- RDD的类型：Transformation和Action
RDD 的基本原理
2、Transformation
RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
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转换 |
含义 |
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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 |
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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 |
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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） |
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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] |
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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] |
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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 |
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union(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
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intersection(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
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distinct([numTasks])) |
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
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groupByKey([numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
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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 |
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aggregateByKey(zeroValue)(seqOp,combOp,[numTasks]) |
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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 |
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sortBy(func,[ascending], [numTasks]) |
与sortByKey类似，但是更灵活 |
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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 |
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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 |
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cartesian(otherDataset) |
笛卡尔积 |
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pipe(command, [envVars]) |
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coalesce(numPartitions) |
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repartition(numPartitions) |
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repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
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3、Action
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动作 |
含义 |
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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 |
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collect() |
在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
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count() |
返回RDD的元素个数 |
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first() |
返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
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take(n) |
返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
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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 |
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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 |
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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。 |
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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。 |
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foreach(func) |
在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 |
4、RDD的缓存机制
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。
缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition。
Demo示例：
通过UI进行监控：
5、RDD的Checkpoint（检查点）机制：容错机制
检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过lineage（血统）做容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。
设置checkpoint的目录，可以是本地的文件夹、也可以是HDFS。一般是在具有容错能力，高可靠的文件系统上(比如HDFS, S3等)设置一个检查点路径，用于保存检查点数据。
分别举例说明：
l 本地目录
注意：这种模式，需要将spark-shell运行在本地模式上
l HDFS的目录
注意：这种模式，需要将spark-shell运行在集群模式上
l 源码中的一段话
6、RDD的依赖关系和Spark任务中的Stage
l RDD的依赖关系
RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。
- 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用
总结：窄依赖我们形象的比喻为独生子女
- 宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition
总结：窄依赖我们形象的比喻为超生
l Spark任务中的Stage
DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。
7、RDD基础练习
- 练习1：
//通过并行化生成rdd
val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10))
//对rdd1里的每一个元素乘2然后排序
val rdd2 = rdd1.map(_ * 2).sortBy(x => x, true)
//过滤出大于等于十的元素
val rdd3 = rdd2.filter(_ >= 10)
//将元素以数组的方式在客户端显示
rdd3.collect
- 练习2：
val rdd1 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j"))
//将rdd1里面的每一个元素先切分在压平
val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(' '))
rdd2.collect
- 练习3：
val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))
//求并集
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
//求交集
val rdd4 = rdd1.intersection(rdd2)
//去重
rdd3.distinct.collect
rdd4.collect
- 练习4：
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//求jion
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
rdd3.collect
//求并集
val rdd4 = rdd1 union rdd2
//按key进行分组
rdd4.groupByKey
rdd4.collect
- 练习5：
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//cogroup
val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
//注意cogroup与groupByKey的区别
rdd3.collect
- 练习6：
val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
//reduce聚合
val rdd2 = rdd1.reduce(_ + _)
rdd2.collect
- 练习7：
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
//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
六、Spark RDD的高级算子
1、mapPartitionsWithIndex
把每个partition中的分区号和对应的值拿出来
接收一个函数参数：
l 第一个参数：分区号
l 第二个参数：分区中的元素
示例：将每个分区中的元素和分区号打印出来。
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 2)
创建一个函数返回RDD中的每个分区号和元素：
def func1(index:Int, iter:Iterator[Int]):Iterator[String] ={
iter.toList.map( x => "[PartID:" + index + ", value=" + x + "]" ).iterator
}
调用：rdd1.mapPartitionsWithIndex(func1).collect
2、aggregate
先对局部聚合，再对全局聚合
示例：val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5), 2)
查看每个分区中的元素：
将每个分区中的最大值求和，注意：初始值是0；
如果初始值时候10，则结果为：30
如果是求和，注意：初始值是0：
如果初始值是10，则结果是：45
一个字符串的例子：
val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","e","f"),2)
修改一下刚才的查看分区元素的函数
def func2(index: Int, iter: Iterator[(String)]) : Iterator[String] = {
iter.toList.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]").iterator
}
两个分区中的元素：
[partID:0, val: a], [partID:0, val: b], [partID:0, val: c],
[partID:1, val: d], [partID:1, val: e], [partID:1, val: f]
运行结果：
更复杂一点的例子
val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2)
rdd3.aggregate("")((x,y) => math.max(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)
结果可能是：”24”，也可能是：”42”
val rdd4 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2)
rdd4.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)
结果是：”10”，也可能是”01”，
原因：注意有个初始值””，其长度0，然后0.toString变成字符串
val rdd5 = sc.parallelize(List("12","23","","345"),2)
rdd5.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)
结果是：”11”，原因同上。
3、aggregateByKey
准备数据：
val pairRDD = sc.parallelize(List( ("cat",2), ("cat", 5), ("mouse", 4),("cat", 12), ("dog", 12), ("mouse", 2)), 2)
def func3(index: Int, iter: Iterator[(String, Int)]) : Iterator[String] = {
iter.toList.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]").iterator
}
两个分区中的元素：
示例：
将每个分区中的动物最多的个数求和
scala> pairRDD.aggregateByKey(0)(math.max(_, _), _ + _).collect
res69: Array[(String, Int)] = Array((dog,12), (cat,17), (mouse,6))
将每种动物个数求和
scala> pairRDD.aggregateByKey(0)(_+_, _ + _).collect
res71: Array[(String, Int)] = Array((dog,12), (cat,19), (mouse,6))
这个例子也可以使用：reduceByKey
scala> pairRDD.reduceByKey(_+_).collect
res73: Array[(String, Int)] = Array((dog,12), (cat,19), (mouse,6))
4、coalesce与repartition
都是将RDD中的分区进行重分区。
区别是：coalesce默认不会进行shuffle（false）；而repartition会进行shuffle（true），即：会将数据真正通过网络进行重分区。
示例：
def func4(index: Int, iter: Iterator[(Int)]) : Iterator[String] = {
iter.toList.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]").iterator
}
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 2)
下面两句话是等价的：
val rdd2 = rdd1.repartition(3)
val rdd3 = rdd1.coalesce(3,true) --->如果是false，查看RDD的length依然是2
5、其他高级算子
参考：http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
