5.4 RDD编程---综合案例

posted @ 2019-11-09 17:02 nxf_rabbit75 阅读(1450) 评论(0) 编辑收藏举报

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一、求top值

任务描述：求出多个文件中数值的最大、最小值

二、求最大最小值

任务描述：求出多个文件中数值的最大、最小值

解题思路：通过一个人造的key，让所有的值都成为“key”的value-list，然后对value-list进行遍历，用两个变量求出最大最小值。

代码如下：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object MaxAndMin {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName(“MaxAndMin“).setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("ERROR")
    val lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/spark/chapter5", 2)
 
 
    val result = lines.filter(_.trim().length>0).map(line => ("key",line.trim.toInt)).groupByKey().map(x => {
      var min = Integer.MAX_VALUE
      var max = Integer.MIN_VALUE
      for(num <- x._2){
        if(num>max){
          max = num
        }
        if(num<min){
          min = num
        }
      }
      (max,min)
    }).collect.foreach(x => {
      println("max\t"+x._1)
      println("min\t"+x._2)
    })
    }
    }

三、文件排序

任务描述：有多个输入文件，每个文件中的每一行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行排序后，输出到一个新的文件中，输出的内容个数为每行两个整数，第一个整数为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排序的整数。

由于输入文件有多个，产生不同的分区，为了生成序号，使用HashPartitioner将中间的RDD归约到一起

代码如下：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
object FileSort {
    def main(args: Array[String]) {
        val conf = new SparkConf().setAppName("FileSort")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val dataFile = "file:///usr/local/spark/mycode/rdd/data"
        val lines = sc.textFile(dataFile,3)
        var index = 0
        val result = lines.filter(_.trim().length>0).map(n=>(n.trim.toInt,"")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => {
　　　　　　index += 1
            (index,t._1)
        })
        result.saveAsTextFile("file:///usrl/local/spark/mycode/rdd/examples/result")
    }
}

四、二次排序

任务要求：对于一个给定的文件（数据如file1.txt所示），请对数据进行排序，首先根据第1列数据降序排序，如果第1列数据相等，则根据第2列数据降序排序。

二次排序，具体的实现步骤：

按照Ordered（继承排序的功能）和Serializable（继承可序列化的功能）接口实现自定义排序的key；
将要进行二次排序的文件加载进来生成<key,value>类型的RDD；
使用sortByKey基于自定义的Key进行二次排序；
去除掉排序的Key，只保留排序的结果

SecondarySortKey.scala代码如下：

package sparkDemo
class SecondarySortKey(val first:Int,val second:Int) extends Ordered [SecondarySortKey] with Serializable {
def compare(other:SecondarySortKey):Int = {
    if (this.first - other.first !=0) {
         this.first - other.first 
    } else {
      this.second - other.second
    }
  }
}
 
package cn.edu.xmu.spark
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object SecondarySortApp {
  def main(args:Array[String]){
     val conf = new SparkConf().setAppName("SecondarySortApp").setMaster("local")
       val sc = new SparkContext(conf)
       val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/examples/file1.txt", 1)
       val pairWithSortKey = lines.map(line=>(new SecondarySortKey(line.split(" ")(0).toInt, line.split(" ")(1).toInt),line))
       val sorted = pairWithSortKey.sortByKey(false)
       val sortedResult = sorted.map(sortedLine =>sortedLine._2)
       sortedResult.collect().foreach (println)
  }
}

五、连接操作

任务描述：在推荐领域有一个著名的开放测试集，下载链接，该测试集包含三个文件，分别是ratings.dat、sers.dat、movies.dat，具体介绍可阅读：README.txt。请编程实现：通过连接ratings.dat和movies.dat两个文件得到平均得分超过4.0的电影列表，采用的数据集是：ml-1m

文件1：movies.dat（MovieID::Title::Genres）

文件2：ratings.dat（UserID::MovieID::Rating::Timestamp）

keyBy的key保持不变，value是把原来一整串的元素的值，整个作为新的RDD元素的一个value。

代码如下：

import org.apache.spark._ 
import SparkContext._ 
object SparkJoin { 
  def main(args: Array[String]) { 
    if (args.length != 3 ){ 
      println("usage is WordCount <rating> <movie> <output>")      
      return 
    } 
   val conf = new SparkConf().setAppName("SparkJoin").setMaster("local")
   val sc = new SparkContext(conf)  
   // Read rating from HDFS file 
   val textFile = sc.textFile(args(0)) 
 
//extract (movieid, rating) 
    val rating = textFile.map(line => { 
        val fileds = line.split("::") 
        (fileds(1).toInt, fileds(2).toDouble) 
       }) 
 //get (movieid,ave_rating) 
    val movieScores = rating 
       .groupByKey() 
       .map(data => { 
         val avg = data._2.sum / data._2.size 
         (data._1, avg) 
       }) 
 
// Read movie from HDFS file 
     val movies = sc.textFile(args(1)) 
     val movieskey = movies.map(line => { 
       val fileds = line.split("::") 
        (fileds(0).toInt, fileds(1))   //(MovieID,MovieName)
     }).keyBy(tup => tup._1) 
   
     // by join, we get <movie, averageRating, movieName> 
     val result = movieScores 
       .keyBy(tup => tup._1) 
       .join(movieskey) 
       .filter(f => f._2._1._2 > 4.0) 
       .map(f => (f._1, f._2._1._2, f._2._2._2)) 
   
    result.saveAsTextFile(args(2)) 
  } 
} 