1.RDD介绍：
RDD，弹性分布式数据集，即分布式的元素集合。在spark中，对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并将操作并行化。
Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD可以包含Python，Java，Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。
用户可以使用两种方法创建RDD：读取一个外部数据集，或在驱动器程序中分发驱动器程序中的对象集合，比如list或者set。
RDD的转化操作都是惰性求值的，这意味着我们对RDD调用转化操作，操作不会立即执行。相反，Spark会在内部记录下所要求执行的操作的相关信息。我们不应该把RDD看做存放着特定数据的数据集，而最好把每个RDD当做我们通过转化操作构建出来的、记录如何计算数据的指令列表。数据读取到RDD中的操作也是惰性的，数据只会在必要时读取。转化操作和读取操作都有可能多次执行。
2.创建RDD数据集
（1）读取一个外部数据集
JavaRDD<String> lines=sc.textFile(inputFile);（2）分发对象集合，这里以list为例
List<String> list=new ArrayList<String>();
list.add("a");
list.add("b");
list.add("c");
JavaRDD<String> temp=sc.parallelize(list);
//上述方式等价于
JavaRDD<String> temp2=sc.parallelize(Arrays.asList("a","b","c"));
3.RDD操作
（1）转化操作
用java实现过滤器转化操作：
List<String> list=new ArrayList<String>();
//建立列表，列表中包含以下自定义表项
list.add("error:a");
list.add("error:b");
list.add("error:c");
list.add("warning:d");
list.add("hadppy ending!");
//将列表转换为RDD对象
JavaRDD<String> lines = sc.parallelize(list);
//将RDD对象lines中有error的表项过滤出来，放在RDD对象errorLines中
JavaRDD<String> errorLines = lines.filter(
new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String v1) throws Exception {
return v1.contains("error");
}
}
);
//遍历过滤出来的列表项
List<String> errorList = errorLines.collect();
for (String line : errorList)
System.out.println(line);
输出：
error:a
error:b
error:c
可见，列表list中包含词语error的表项都被正确的过滤出来了。
（2）合并操作
将两个RDD数据集合并为一个RDD数据集
接上述程序示例：
union
输出：
error:a
error:b
error:c
warning:d
可见，将原始列表项中的所有error项和warning项都过滤出来了。
（3）获取RDD数据集中的部分或者全部元素
①获取RDD数据集中的部分元素 .take(int num) 返回值List<T>
获取RDD数据集中的前num项。
/** * Take the first num elements of the RDD. This currently scans the partitions *one by one*, so * it will be slow if a lot of partitions are required. In that case, use collect() to get the * whole RDD instead. */ def take(num: Int): JList[T]程序示例：接上
JavaRDD<String> unionLines=errorLines.union(warningLines);
for(String line :unionLines.take(2))
System.out.println(line);
输出：error:a
error:b
可见，输出了RDD数据集unionLines的前2项
②获取RDD数据集中的全部元素 .collect() 返回值 List<T>
程序示例：
List<String> unions=unionLines.collect();
for(String line :unions)
System.out.println(line);
遍历输出RDD数据集unions的每一项4.向spark传递函数
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函数名
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实现的方法
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用途
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Function<T,R>
|
R call(T)
|
接收一个输入值并返回一个输出值，用于类似map()和filter()的操作中 |
| Function<T1,T2,R> |
R call(T1,T2)
|
接收两个输入值并返回一个输出值，用于类似aggregate()和fold()等操作中
|
| FlatMapFunction<T,R> |
Iterable <R> call(T)
|
接收一个输入值并返回任意个输出，用于类似flatMap()这样的操作中
|
①Function<T,R>
JavaRDD<String> errorLines=lines.filter(
new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String v1)throws Exception {
return v1.contains("error");
}
}
);
过滤RDD数据集中包含error的表项，新建RDD数据集errorLines
②FlatMapFunction<T,R>
List<String> strLine=new ArrayList<String>();
strLine.add("how are you");
strLine.add("I am ok");
strLine.add("do you love me")
JavaRDD<String> input=sc.parallelize(strLine);
JavaRDD<String> words=input.flatMap(
new FlatMapFunction<String, String>() {
public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
}
);
将文本行的单词过滤出来，并将所有的单词保存在RDD数据集words中。
③ Function<T1,T2,R>
List<String> strLine=new ArrayList<String>();
strLine.add("how are you");
strLine.add("I am ok");
strLine.add("do you love me");
JavaRDD<String> input=sc.parallelize(strLine);
JavaRDD<String> words=input.flatMap(
new FlatMapFunction<String, String>() {
public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
}
);
JavaPairRDD<String,Integer> counts=words.mapToPair(
new PairFunction<String, String, Integer>() {
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
return new Tuple2(s, 1);
}
}
);
JavaPairRDD <String,Integer> results=counts.reduceByKey(
new org.apache.spark.api.java.function.Function2<Integer, Integer, Integer>() {
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
}
) ;
上述程序是spark中的wordcount实现方式，其中的reduceByKey操作的Function2函数定义了遇到相同的key时，value是如何reduce的->直接将两者的value相加。
*注意：
可以将我们的函数类定义为使用匿名内部类，就像上述程序实现的那样，也可以创建一个具名类，就像这样：
class ContainError implements Function<String,Boolean>{
public Boolean call(String v1) throws Exception {
return v1.contains("error");
}
}
JavaRDD<String> errorLines=lines.filter(new ContainError());
for(String line :errorLines.collect())
System.out.println(line);
具名类也可以有参数，就像上述过滤出含有”error“的表项，我们可以自定义到底含有哪个词语，就像这样，程序就更有普适性了。
5.针对每个元素的转化操作：
转化操作map()接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应的元素。关键词：转化
转化操作filter()接受一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。关键词：过滤
示例图如下所示：
①map()
计算RDD中各值的平方
JavaRDD<Integer> rdd =sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4));
JavaRDD<Integer> result=rdd.map(
new Function<Integer, Integer>() {
public Integer call(Integer v1) throwsException {
return v1*v1;
}
}
);
System.out.println( StringUtils.join(result.collect(),","));
输出：1,4,9,16
filter()
② 去除RDD集合中值为1的元素：
JavaRDD<Integer> rdd =sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4));
JavaRDD<Integer> results=rdd.filter(
new Function<Integer, Boolean>() {
public Boolean call(Integer v1) throws Exception {
return v1!=1;
}
}
);
System.out.println(StringUtils.join(results.collect(),","));
结果：2,3,4
③ 有时候，我们希望对每个输入元素生成多个输出元素。实现该功能的操作叫做flatMap()。和map()类似，我们提供给flatMap()的函数被分别应用到了输入的RDD的每个元素上。不过返回的不是一个元素，而是一个返回值序列的迭代器。输出的RDD倒不是由迭代器组成的。我们得到的是一个包含各个迭代器可以访问的所有元素的RDD。flatMap()的一个简单用途是将输入的字符串切分成单词，如下所示：
JavaRDD<String> rdd =sc.parallelize(Arrays.asList("hello world","hello you","world i love you"));
JavaRDD<String> words=rdd.flatMap(
new FlatMapFunction<String, String>() {
public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
}
);
System.out.println(StringUtils.join(words.collect(),'
'));
输出：hello
world
hello
you
world
i
love
you
6.集合操作
RDD中的集合操作
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函数
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用途
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RDD1.distinct()
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生成一个只包含不同元素的新RDD。需要数据混洗。 |
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RDD1.union(RDD2)
|
返回一个包含两个RDD中所有元素的RDD |
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RDD1.intersection(RDD2)
|
只返回两个RDD中都有的元素 |
|
RDD1.substr(RDD2)
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返回一个只存在于第一个RDD而不存在于第二个RDD中的所有元素组成的RDD。需要数据混洗。 |
集合操作对笛卡尔集的处理：
|
RDD1.cartesian(RDD2)
|
返回两个RDD数据集的笛卡尔集 |
程序示例：生成RDD集合{1,2} 和{1,2}的笛卡尔集
JavaRDD<Integer> rdd1 = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2));
JavaRDD<Integer> rdd2 = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2));
JavaPairRDD<Integer ,Integer> rdd=rdd1.cartesian(rdd2);
for(Tuple2<Integer,Integer> tuple:rdd.collect())
System.out.println(tuple._1()+"->"+tuple._2());
输出：1->1
1->2
2->1
2->2
7.行动操作
(1)reduce操作
reduce()接收一个函数作为参数，这个函数要操作两个RDD的元素类型的数据并返回一个同样类型的新元素。一个简单的例子就是函数+，可以用它来对我们的RDD进行累加。使用reduce(),可以很方便地计算出RDD中所有元素的总和，元素的个数，以及其他类型的聚合操作。
以下是求RDD数据集所有元素和的程序示例：
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10));
Integer sum =rdd.reduce(
new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
public Integercall(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1+v2;
}
}
);
System.out.println(sum.intValue());
输出：55(2)fold()操作
接收一个与reduce()接收的函数签名相同的函数，再加上一个初始值来作为每个分区第一次调用时的结果。你所提供的初始值应当是你提供的操作的单位元素，也就是说，使用你的函数对这个初始值进行多次计算不会改变结果（例如+对应的0，*对应的1，或者拼接操作对应的空列表）。
程序实例：
①计算RDD数据集中所有元素的和：
zeroValue=0;//求和时，初始值为0。
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10));
Integer sum =rdd.fold(0,
new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1+v2;
}
}
);
System.out.println(sum);
②计算RDD数据集中所有元素的积：zeroValue=1；//求积时，初始值为1。
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10));
Integer result =rdd.fold(1,
new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1*v2;
}
}
);
System.out.println(result);
(3)aggregate()操作 aggregate()函数返回值类型不必与所操作的RDD类型相同。
与fold()类似，使用aggregate()时，需要提供我们期待返回的类型的初始值。然后通过一个函数把RDD中的元素合并起来放入累加器。考虑到每个节点是在本地进行累加的，最终，还需要提供第二个函数来将累加器两两合并。
以下是程序实例：
public class AvgCount implements Serializable{
public int total;
public int num;
public AvgCount(int total,int num){
this.total=total;
this.num=num;
}
public double avg(){
return total/(double)num;
}
static Function2<AvgCount,Integer,AvgCount> addAndCount=
new Function2<AvgCount, Integer, AvgCount>() {
public AvgCount call(AvgCount a, Integer x) throws Exception {
a.total+=x;
a.num+=1;
return a;
}
};
static Function2<AvgCount,AvgCount,AvgCount> combine=
new Function2<AvgCount, AvgCount, AvgCount>() {
public AvgCount call(AvgCount a, AvgCount b) throws Exception {
a.total+=b.total;
a.num+=b.num;
return a;
}
};
public static void main(String args[]){
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("my app");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
AvgCount intial =new AvgCount(0,0);
JavaRDD<Integer> rdd =sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6));
AvgCount result=rdd.aggregate(intial,addAndCount,combine);
System.out.println(result.avg());
}
}
这个程序示例可以实现求出RDD对象集的平均数的功能。其中addAndCount将RDD对象集中的元素合并起来放入AvgCount对象之中，combine提供两个AvgCount对象的合并的实现。我们初始化AvgCount(0,0)，表示有0个对象，对象的和为0，最终返回的result对象中total中储存了所有元素的和，num储存了元素的个数，这样调用result对象的函数avg()就能够返回最终所需的平均数，即avg=tatal/（double）num。8.持久化缓存
因为Spark RDD是惰性求值的，而有时我们希望能多次使用同一个RDD。如果简单地对RDD调用行动操作，Spark每次都会重算RDD以及它的所有依赖。这在迭代算法中消耗格外大，因为迭代算法常常会多次使用同一组数据。
为了避免多次计算同一个RDD，可以让Spark对数据进行持久化。当我们让Spark持久化存储一个RDD时，计算出RDD的节点会分别保存它们所求出的分区数据。
出于不同的目的，我们可以为RDD选择不同的持久化级别。默认情况下persist()会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆空间中
不同关键字对应的存储级别表
| 级别 |
使用的空间
|
cpu时间
|
是否在内存
|
是否在磁盘
|
备注
|
|
MEMORY_ONLY
|
高 |
低
|
是
|
否
|
直接储存在内存 |
| MEMORY_ONLY_SER |
低
|
高
|
是
|
否
|
序列化后储存在内存里
|
|
MEMORY_AND_DISK
|
低 |
中等
|
部分
|
部分
|
如果数据在内存中放不下，溢写在磁盘上 |
|
MEMORY_AND_DISK_SER
|
低 |
高
|
部分
|
部分
|
数据在内存中放不下，溢写在磁盘中。内存中存放序列化的数据。 |
|
DISK_ONLY
|
低
|
高
|
否
|
是
|
直接储存在硬盘里面
|
程序示例：将RDD数据集持久化在内存中。
JavaRDD<Integer> rdd =sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5)); rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY()); System.out.println(rdd.count()); System.out.println(StringUtils.join(rdd.collect(),','));RDD还有unpersist()方法，调用该方法可以手动把持久化的RDD从缓存中移除。
9.不同的RDD类型
Java中有两个专门的类JavaDoubleRDD和JavaPairRDD,来处理特殊类型的RDD，这两个类还针对这些类型提供了额外的函数，折让你可以更加了解所发生的一切，但是也显得有些累赘。
要构建这些特殊类型的RDD，需要使用特殊版本的类来替代一般使用的Function类。如果要从T类型的RDD创建出一个DoubleRDD，我们就应当在映射操作中使用DoubleFunction<T>来替代Function<T,Double>。
程序实例：以下是一个求RDD每个对象的平方值的程序实例，将普通的RDD对象转化为DoubleRDD对象，最后调用DoubleRDD对象的max()方法，返回生成的平方值中的最大值。
JavaRDD<Integer> rdd =sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5));
JavaDoubleRDD result=rdd.mapToDouble(
new DoubleFunction<Integer>() {
public double call(Integer integer) throws Exception {
return (double) integer*integer;
}
}
);
System.out.println(result.max());