弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）是 Spark 中的外围概念。简略的说，就是在 Spark 中创立一个 RDD，而后通过 RDD 对数据进行各种各样的操作。

RDD 创立

RDD 的创立包含：

1. 从汇合中创立
2. 从其余存储（比方 hdfs、本地文件等）创立
3. 从其余 RDD 创立

上面通过这几种形式来创立 RDD，在创立 RDD 之前须要创立 SparkContext，从上面的例子能够看出 SparkContext 须要一个 conf，这个 conf 的 master 属性，在后面两张曾经提过了。
从汇合中创立有两个办法，parallelize 以及 makeRDD，makeRDD 实际上调用的是 parallelize 办法，这两个办法都容许除了汇合外，还能够再传递一个分区的参数。
从其余存储包含本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、Amazon S3 等，这里的文件能够用通配符，而不限定某一个文件，比方 textFile(“/my/directory/*.txt”)，就是 /my/directory 下所有的 txt 文件。

object CreateRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("CreateRDD").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    // parallelize
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    println(rdd1.count)

    val rdd2: RDD[Int] = sc.makeRDD(data)
    // makeRDD
    println(rdd2.count)

    val rdd3: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\test.txt")
    // 从其余存储
    println(rdd3.first)
    // 从其余 RDD
    val rdd4: RDD[String] = rdd3.map(_ + "bbb")
    println(rdd4.first)
    // 敞开
    sc.stop
  }
}

RDD 的操作

RDD 反对两种操作：transformations 和 action。
transformations 从字面上了解，就是转换，能够说从一个数据集转换成另外一个数据集，这里须要留神的是，所有的 transformations 都是 lazy 的，也就是说他只管执行了咱们那行语句，比方 map 映射，他并不会进行 map 映射，只有触发到 action 的时候，才会进行计算。
action，会触发 RDD 的计算并把最终后果返回给驱动程序。

Transformations

map

map 就是映射，也就是说，传入一个值，把他变成另外一个值。
比方上面的例子中，把 1，2，3，4，5 变成 2，4，6，8，10，传入 1 把他变成 2，传入 2 把他变成 4。

object MapRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("MapRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val mapRdd = rdd1.map(_ * 2)
    mapRdd.foreach(println)
    // 传入 1 把他变成 2，传入 2 把他变成 4
    val mapRdd2 = rdd1.map(x => x * 2)
    mapRdd2.foreach(println)
  }
}

filter

filter 就是过滤，你给我一个值，我计算后返回 true 或 false，如果返回的是 false，则不会在新的汇合中。
比方上面的例子中，偶数的才返回 true，所以最初打印的是 2，4

object FilterRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("FilterRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val rdd2: RDD[Int] = rdd1.filter(x => x % 2 == 0)
    rdd2.foreach(println)
  }
}

flatMap

flatMap 就是压平，你给我一个值，我给你零个或者多个值。
比方上面的例子中，你给我 ”a b”，我通过 split 后，给你 a 和 b 两个值。

object FlatMapRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("FlatMapRDD").setMaster("local"))
    val data = Array("a b", "c d")
    val rdd1: RDD[String] = sc.parallelize(data)
    val rdd2: RDD[String] = rdd1.flatMap(_.split(" "))
    rdd2.foreach(println)
  }
}

mapPartitions

相似于 map，在 RDD 的每个分区 (块) 上独自运行。当因而运行在类型为 T 的 RDD 上，返回值，func 的类型必须是 Iterator<T> => Iterator<U>。
比方上面的例子中，你给我 x，我返回的是 x.map(_ * 2)。

object MapPartitionsRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("MapPartitionsRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val mapRdd = rdd1.mapPartitions(x => x.map(_ * 2))
    mapRdd.foreach(println)
  }
}

mapPartitionsWithIndex

相似于 mapPartitions，为 func 提供了一个示意分区索引的整数值。
也就是说，咱们能够通过传入的参数 index，获取到对应的分区。

object MapPartitionsWithIndexRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("MapPartitionsWithIndexRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data, 2)
    val mapRdd = rdd1.mapPartitionsWithIndex((index, x) => x.map(index + "," + _))
    mapRdd.foreach(println)
  }
}

sample

sample 就是采样，比方 100 个随机拿出 30 个。
sample 参数有三个：

• withReplacement：元素能够被屡次采样(采样时替换)
• fraction：样本的冀望大小作为 RDD 大小的一部分。当 withReplacement 为 true 时，fraction 为每个元素的冀望次数，数值必须大于 0；当 withReplacement 为 false 时，fraction 为每个元素的冀望概率，数值为 0 到 1。
• seed：随机数生成器的种子

object SampleRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("SampleRDD").setMaster("local"))
    val data = 1 to 100
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val rdd2: RDD[Int] = rdd1.sample(true, 0.5, 1)
    println(rdd2.count)
  }
}

union

union 就是并集，把两个 rdd 合并起来。
比方上面的例子中，把 rdd1 和 rdd2 合并了。

object UnionRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("UnionRDD").setMaster("local"))
    val data1 = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val data2 = Array(6, 7, 8, 9, 10)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data1)
    val rdd2: RDD[Int] = sc.parallelize(data2)
    val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
    rdd3.foreach(println)
  }
}

intersection

intersection 就是交加，取 2 个 rdd 雷同的局部。
比方上面的例子中，rdd1 和 rdd2 的交加是 3，4，5。

object IntersectionRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("IntersectionRDD").setMaster("local"))
    val data1 = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val data2 = Array(3, 4, 5, 6, 7)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data1)
    val rdd2: RDD[Int] = sc.parallelize(data2)
    val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
    rdd3.foreach(println)
  }
}

distinct

distinct 就是过滤掉反复的局部。
比方上面的例子中，1，2，3 有反复，最初打印的是 1，2，3，4，5。

object DistinctRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("DistinctRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val rdd2: RDD[Int] = rdd1.distinct
    rdd2.foreach(println)
  }
}

groupByKey

groupByKey 就是通过 key 进行分组，如果没有 key 的话，须要 keyBy 办法指定 key。
比方上面的例子中，把模 2 的后果当做 key，并返回一个新的 rdd。
在 foreach 中，能够看到参数包含 key 以及 iterator。

object GroupByKeyRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("GroupByKeyRDD").setMaster("local"))
    val data1 = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data1)
    val rdd2: RDD[(Int, Int)] = rdd1.keyBy(_ % 2)
    rdd2.groupByKey().foreach(x => {
      val iterator = x._2.iterator
      var num = ""while (iterator.hasNext) num = num + iterator.next +" "println(x._1 +":" + num)
    })
    val data2 = Array(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3), ("b", 4), ("a", 5))
    val rdd3: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(data2)
    rdd3.groupByKey().foreach(x => {
      val iterator = x._2.iterator
      var num = ""while (iterator.hasNext) num = num + iterator.next +" "println(x._1 +":" + num)
    })
  }
}

reduceByKey

reduceByKey 会兑雷同的 key 进行计算。
比方上面的例子中，最初的后果是(a,9)、(b,6)

object ReduceByKeyRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("ReduceByKeyRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3), ("b", 4), ("a", 5))
    val rdd1: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(data)
    val rdd2: RDD[(String, Int)] = rdd1.reduceByKey(_ + _)
    rdd2.foreach(println)
  }
}

aggregateByKey

先按分区聚合，最初再进行聚合。
代码如下：

object AggregateByKeyRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("AggregateByKeyRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(("a", 1), ("a", 2), ("b", 3), ("b", 4), ("a", 5), ("a", 6), ("b", 7), ("b", 8))
    val rdd1: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(data, 2)
    val rdd2: RDD[(String, Int)] = rdd1.aggregateByKey(3)(math.max(_, _), _ + _)
    rdd2.foreach(println)
  }
}

这个代码咱们用下图来阐明一下。

1. 把汇合进行分区
2. 依据 key 进行分组
3. 分组后进行 max 计算，也就是下面 aggregateByKey 后的第一个函数，这里的 max 有两个值，一个是 aggregateByKey 前面的 3，另外一个就是 key 对应的 value，比方 a 对应的值是 1，2，这两个值和 3 求最大值，失去的 3，所以后果就是 a,3。
4. 两个分区计算后的后果进行相加，也就是下面 aggregateByKey 后的第二个函数。所以最初的后果就是(b,12)、(a,9)

sortByKey

sortByKey 就是依据 key 进行排序，第一个参数如果是 true 就是升序，也是默认值，false 就是降序。

object SortByKeyRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("SortByKeyRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(("a", 1), ("c", 3), ("d", 4), ("b", 2))
    val rdd1: RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(data)
    val rdd2: RDD[(String, Int)] = rdd1.sortByKey()
    rdd2.foreach(println)
  }
}

join

相似 mysql 的 join

object JoinRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("JoinRDD").setMaster("local"))
    val data1 = Array(("a", 1), ("c", 3), ("d", 4), ("b", 2))
    val data2 = Array(("a", 11), ("d", 14), ("e", 25))
    val rdd1: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(data1)
    val rdd2: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(data2)
    val rdd3: RDD[(String, (Int, Int))] = rdd1.join(rdd2)
    val rdd4: RDD[(String, (Option[Int], Option[Int]))] = rdd1.fullOuterJoin(rdd2)
    val rdd5: RDD[(String, (Int, Option[Int]))] = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
    val rdd6: RDD[(String, (Option[Int], Int))] = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)
    // 相当于 mysql 的 INNER JOIN
    // 后果：// (d,(4,14))
    // (a,(1,11))
    println("rdd3:join")
    rdd3.foreach(println)
    println("rdd4:fullOuterJoin")
    // 返回左右数据集的全副数据，左右有一边不存在的数据以 None 填充
    // 后果：// (d,(Some(4),Some(14)))
    //  (e,(None,Some(25)))
    // (a,(Some(1),Some(11)))
    //  (b,(Some(2),None))
    // (c,(Some(3),None))
    rdd4.foreach(println)
    // 相当于 mysql 的 LEFT JOIN
    // 后果：// (d,(4,Some(14)))
    // (a,(1,Some(11)))
    // (b,(2,None))
    // (c,(3,None))
    println("rdd5:leftOuterJoin")
    rdd5.foreach(println)
    // 相当于 mysql 的 RIGHT JOIN
    // 后果：// (d,(Some(4),14))
    // (e,(None,25))
    // (a,(Some(1),11))
    println("rdd6:rightOuterJoin")
    rdd6.foreach(println)
  }
}

cogroup

对两个 RDD 中的 KV 元素，每个 RDD 中雷同 key 中的元素别离聚合成一个汇合。
比方上面的例子中，对 rdd1 的 a，拿到的后果是(1, 3)，对于 rdd2 的 a，拿到的后果是(23)，所以最终的后果就是(a,(CompactBuffer(1, 3),CompactBuffer(23)))。

object CogroupRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("CogroupRDD").setMaster("local"))
    val data1 = Array(("a", 1), ("a", 3),("b", 2))
    val data2 = Array(("b", 24), ("a", 23),("b", 22))
    val rdd1: RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(data1)
    val rdd2: RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(data2)
    val rdd3: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = rdd1.cogroup(rdd2)
    // 后果：// (a,(CompactBuffer(1, 3),CompactBuffer(23)))
    // (b,(CompactBuffer(2),CompactBuffer(24, 22)))
    rdd3.foreach(println)
  }
}

cartesian

就是笛卡尔。

object CartesianRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("CartesianRDD").setMaster("local"))
    val data1 = Array(1, 2)
    val data2 = Array(3, 4)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data1)
    val rdd2: RDD[Int] = sc.parallelize(data2)
    val rdd3: RDD[(Int, Int)] = rdd1.cartesian(rdd2)
    // (1,3)
    // (1,4)
    // (2,3)
    // (2,4)
    rdd3.foreach(println)
  }
}

action

reduce

依据传入的函数，对每个值进行计算

object ReduceRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("ReduceRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val result: Int = rdd1.reduce(_ + _)
    println(result)
  }
}

collect

拿到 rdd 的汇合给 driver 端，通常确认后果比拟少的时候用。

object CollectRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("CollectRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val result: Array[Int] = rdd1.collect()
    println(result.mkString(","))
  }
}

count

拿到 rdd 的汇合数量。

object CountRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("CountRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val result: Long = rdd1.count()
    println(result)
  }
}

first

拿到 rdd 汇合的第一个元素。

object FirstRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("FirstRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val result: Int = rdd1.first()
    println(result)
  }
}

take

拿到后面 n 个元素，比方上面例子中，传的是 3，所以拿到是 1，2，3。

object TakeRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("TakeRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val result: Array[Int] = rdd1.take(3)
    println(result.mkString(","))
  }
}

takeSample

随机抽取 n 个元素。

object TakeSampleRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("TakeSampleRDD").setMaster("local"))
    val data = 1 to 100
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val result: Array[Int] = rdd1.takeSample(true, 5, 1)
    println(result.mkString(","))
  }
}

takeOrdered

排序后取 N 个元素。

object TakeOrderedRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("TakeOrderedRDD").setMaster("local"))
    val data = 1 to 100
    val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(data)
    val result: Array[Int] = rdd1.takeOrdered(5)
    println(result.mkString(","))
  }
}

countByKey

计算每个 key 呈现的次数

object CountByKeyRDD {def main(args: Array[String]): Unit = {val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("CountByKeyRDD").setMaster("local"))
    val data = Array(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3), ("b", 4), ("a", 5))
    val rdd1: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(data)
    val result: collection.Map[String, Long] = rdd1.countByKey()
    result.foreach(item => println(item._1 + ":" + item._2))
  }
}

foreach

遍历，比方下面很多例子的打印。