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。
1 RDD编程基础
1.1 RDD创建
1. 从文件系统中加载数据创建RDD
Spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD
该方法把文件的URI作为参数，这个URI可以是：
本地文件系统的地址
或者是分布式文件系统HDFS的地址
或者是Amazon S3的地址等等
（1）从本地文件系统中加载数据创建RDD
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
（2）从分布式文件系统HDFS中加载数据
1 scala> val lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt") 2 scala> val lines = sc.textFile("/user/hadoop/word.txt") 3 scala> val lines = sc.textFile("word.txt")
三条语句是完全等价的，可以使用其中任意一种方式
2. 通过并行集合（数组）创建RDD
可以调用SparkContext的parallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。
scala>val array = Array(1,2,3,4,5) array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5) scala>val rdd = sc.parallelize(array) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:29
或者，也可以从列表中创建：
scala>val list = List(1,2,3,4,5) list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5) scala>val rdd = sc.parallelize(list) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:29
1.2 RDD操作
1. 转换操作
| filter(func) | 筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集 |
| map(func) | 将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集 |
| flatMap(func) | 与map()相似，但每个输入元素都可以映射到0或多个输出结果 |
| groupByKey() | 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, Iterable)形式的数据集 |
| reduceByKey(func) | 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, V)形式的数据集，其中每个值是将每个key传递到函数func中进行聚合后的结果（统计结果） |
案例：
filter(func) //筛选出包含Spark的行
scala> val lines =sc.textFile(file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt)
scala> val linesWithSpark=lines.filter(line => line.contains("Spark"))
//另外一个实例，每一行用空格分割
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
scala> val words=lines.map(line => line.split(" "))
map(func) //map(func)操作将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集
scala> data=Array(1,2,3,4,5) scala> val rdd1= sc.parallelize(data) scala> val rdd2=rdd1.map(x=>x+10)
flatMap(func)
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
scala> val words=lines.flatMap(line => line.split(" "))
groupByKey()
groupByKey()应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, Iterable)形式的数据集
reduceByKey(func)
reduceByKey(func)应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, V)形式的数据集，其中的每个值是将每个key传递到函数func中进行聚合后得到的结果
2. 行动操作
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。
| count() | 返回数据集中的元素个数 |
| collect() | 以数组的形式返回数据集中的所有元素 |
| first() | 返回数据集中的第一个元素 |
| take(n) | 以数组的形式返回数据集中的前n个元素 |
| reduce(func) | 通过函数func（输入两个参数并返回一个值）聚合数据集中的元素 |
| foreach(func) | 将数据集中的每个元素传递到函数func中运行 |
scala> val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24 scala> rdd.count() res0: Long = 5 res1: Int = 1 scala> rdd.take(3) res2: Array[Int] = Array(1,2,3) scala> rdd.reduce((a,b)=>a+b) res3: Int = 15 scala> rdd.collect() res4: Array[Int] = Array(1,2,3,4,5) scala> rdd.foreach(elem=>println(elem)) 1 2 3 4 5
3. 惰性机制
所谓的“惰性机制”是指，整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会触发“从头到尾”的真正的计算。这里给出一段简单的语句来解释Spark的惰性机制。
scala> val lines = sc.textFile("data.txt")
scala> val lineLengths = lines.map(s => s.length)
scala> val totalLength = lineLengths.reduce((a, b) => a + b)
1.3 持久化
在Spark中，RDD采用惰性求值的机制，每次遇到行动操作，都会从头开始执行计算。每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算。这对于迭代计算而言，代价是很大的，迭代计算经常需要多次重复使用同一组数据
scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive")
list: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive)
scala> val rdd = sc.parallelize(list)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[22] at parallelize at <console>:29
scala> println(rdd.count()) //行动操作，触发一次真正从头到尾的计算
3
scala> println(rdd.collect().mkString(",")) //行动操作，触发一次真正从头到尾的计算
Hadoop,Spark,Hive
可以通过持久化（缓存）机制避免这种重复计算的开销
可以使用persist()方法对一个RDD标记为持久化
之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化
持久化后的RDD将会被保留在计算节点的内存中被后面的行动操作重复使用
persist()的圆括号中包含的是持久化级别参数：
persist(MEMORY_ONLY)：表示将RDD作为反序列化的对象存储于JVM中，如果内存不足，就要按照LRU原则替换缓存中的内容
persist(MEMORY_AND_DISK)表示将RDD作为反序列化的对象存储在JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存放在硬盘上
一般而言，使用cache()方法时，会调用persist(MEMORY_ONLY)
可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除
针对上面的实例，增加持久化语句以后的执行过程如下：
scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive")
list: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive)
scala> val rdd = sc.parallelize(list)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[22] at parallelize at <console>:29
scala> rdd.cache() //会调用persist(MEMORY_ONLY)，但是，语句执行到这里，并不会缓存rdd，因为这时rdd还没有被计算生成
scala> println(rdd.count()) //第一次行动操作，触发一次真正从头到尾的计算，这时上面的rdd.cache()才会被执行，把这个rdd放到缓存中
3
scala> println(rdd.collect().mkString(",")) //第二次行动操作，不需要触发从头到尾的计算，只需要重复使用上面缓存中的rdd
Hadoop,Spark,Hive
1.4 分区
RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成很多个分区，分别保存在不同的节点上
1.分区的作用
（1）增加并行度
（2）减少通信开销
2.RDD分区原则
RDD分区的一个原则是使得分区的个数尽量等于集群中的CPU核心（core）数目
对于不同的Spark部署模式而言（本地模式、Standalone模式、YARN模式、Mesos模式），都可以通过设置spark.default.parallelism这个参数的值，来配置默认的分区数目，一般而言：
*本地模式：默认为本地机器的CPU数目，若设置了local[N],则默认为N
*Apache Mesos：默认的分区数为8
*Standalone或YARN：在“集群中所有CPU核心数目总和”和“2”二者中取较大值作为默认值
3.设置分区的个数
（1）创建RDD时手动指定分区个数
在调用textFile()和parallelize()方法的时候手动指定分区个数即可，语法格式如下：
sc.textFile(path, partitionNum)
其中，path参数用于指定要加载的文件的地址，partitionNum参数用于指定分区个数。
scala> val array = Array(1,2,3,4,5) scala> val rdd = sc.parallelize(array,2) //设置两个分区
（2）使用reparititon方法重新设置分区个数
通过转换操作得到新 RDD 时，直接调用 repartition 方法即可。例如：
scala> val data = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt",2)
data: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt MapPartitionsRDD[12] at textFile at <console>:24
scala> data.partitions.size //显示data这个RDD的分区数量
res2: Int=2
scala> val rdd = data.repartition(1) //对data这个RDD进行重新分区
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[11] at repartition at :26
scala> rdd.partitions.size
res4: Int = 1
4.自定义分区方法
Spark提供了自带的HashPartitioner（哈希分区）与RangePartitioner（区域分区），能够满足大多数应用场景的需求。与此同时，Spark也支持自定义分区方式，即通过提供一个自定义的Partitioner对象来控制RDD的分区方式，从而利用领域知识进一步减少通信开销。
要实现自定义分区，需要定义一个类，这个自定义类需要继承org.apache.spark.Partitioner类，并实现下面三个方法：
numPartitions: Int 返回创建出来的分区数
getPartition(key: Any): Int 返回给定键的分区编号（0到numPartitions-1）
equals() Java判断相等性的标准方法
2 键值对RDD
2.1 键值对RDD的创建
（1）第一种创建方式：从文件中加载
可以采用多种方式创建Pair RDD，其中一种主要方式是使用map()函数来实现
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/pairrdd/word.txt")
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/mycode/pairrdd/word.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:27
scala> val pairRDD = lines.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1))
pairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[3] at map at <console>:29
scala> pairRDD.foreach(println)
(i,1)
(love,1)
(hadoop,1)
……
（2）第二种创建方式：通过并行集合（数组）创建RDD
scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive","Spark")
list: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive, Spark)
scala> val rdd = sc.parallelize(list)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[11] at parallelize at <console>:29
scala> val pairRDD = rdd.map(word => (word,1))
pairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[12] at map at <console>:31
scala> pairRDD.foreach(println)
(Hadoop,1)
(Spark,1)
(Hive,1)
(Spark,1)
2.2 常用的键值对RDD转换操作
reduceByKey(func) reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值
(Hadoop,1) (Spark,1) (Hive,1) (Spark,1) scala> pairRDD.reduceByKey((a,b)=>a+b).foreach(println) (Spark,2) (Hive,1) (Hadoop,1)
groupByKey() groupByKey()的功能是，对具有相同键的值进行分组
比如，对四个键值对("spark",1)、("spark",2)、("hadoop",3)和("hadoop",5)，采用groupByKey()后得到的结果是：("spark",(1,2))和("hadoop",(3,5))
scala> pairRDD.groupByKey() res15: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[15] at groupByKey at <console>:34
reduceByKey和groupByKey的区别：
reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义
groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence，groupByKey本身不能自定义函数，需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作
scala> val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")
scala> val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))
scala> val wordCountsWithReduce = wordPairsRDD.reduceByKey(_ + _)
scala> val wordCountsWithGroup = wordPairsRDD.groupByKey().map(t => (t._1, t._2.sum))
上面得到的wordCountsWithReduce和wordCountsWithGroup是完全一样的，但是，它们的内部运算过程是不同的
（1）当采用reduceByKey时，Spark可以在每个分区移动数据之前将待输出数据与一个共用的key结合
（2）当采用groupByKey时，由于它不接收函数，Spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时
keys keys只会把Pair RDD中的key返回形成一个新的RDD
(Hadoop,1) (Spark,1) (Hive,1) (Spark,1) scala> pairRDD.keys res17: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[17] at keys at <console>:34 scala> pairRDD.keys.foreach(println) Hadoop Spark Hive Spark
values values只会把Pair RDD中的value返回形成一个新的RDD。
scala> pairRDD.values res0: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[2] at values at <console>:34 scala> pairRDD.values.foreach(println) 1 1 1 1
sortByKey() sortByKey()的功能是返回一个根据键排序的RDD
scala> pairRDD.sortByKey() res0: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[2] at sortByKey at <console>:34 scala> pairRDD.sortByKey().foreach(println) (Hadoop,1) (Hive,1) (Spark,1) (Spark,1)
sortByKey()和sortBy()
scala> val d1 = sc.parallelize(Array((“c",8),(“b“,25),(“c“,17),(“a“,42),(“b“,4),(“d“,9),(“e“,17),(“c“,2),(“f“,29),(“g“,21),(“b“,9))) scala> d1.reduceByKey(_+_).sortByKey(false).collect res2: Array[(String, Int)] = Array((g,21),(f,29),(e,17),(d,9),(c,27),(b,38),(a,42)) scala> val d2 = sc.parallelize(Array((“c",8),(“b“,25),(“c“,17),(“a“,42),(“b“,4),(“d“,9),(“e“,17),(“c“,2),(“f“,29),(“g“,21),(“b“,9))) scala> d2.reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).collect res4: Array[(String, Int)] = Array((a,42),(b,38),(f,29),(c,27),(g,21),(e,17),(d,9))
mapValues(func) 对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化
scala> pairRDD.mapValues(x => x+1) res2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[4] at mapValues at <console>:34 scala> pairRDD.mapValues(x => x+1).foreach(println) (Hadoop,2) (Spark,2) (Hive,2) (Spark,2)
join join就表示内连接。对于内连接，对于给定的两个输入数据集(K,V1)和(K,V2)，只有在两个数据集中都存在的key才会被输出，最终得到一个(K,(V1,V2))类型的数据集。
scala> val pairRDD1 = sc.parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5)))
pairRDD1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:27
scala> val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark","fast")))
pairRDD2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = ParallelCollectionRDD[25] at parallelize at <console>:27
scala> pairRDD1.join(pairRDD2)
res9: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Int, String))] = MapPartitionsRDD[28] at join at <console>:32
scala> pairRDD1.join(pairRDD2).foreach(println)
(spark,(1,fast))
(spark,(2,fast))
combineByKey
combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)
createCombiner:在第一次遇到Key时创建组合器函数，将RDD数据集中的V类型值转换C类型值（V => C）
mergeValue：合并值函数，再次遇到相同的Key时，将createCombiner的C类型值与这次传入的V类型值合并成一个C类型值（C,V）=>C
mergeCombiners:合并组合器函数，将C类型值两两合并成一个C类型值
partitioner：使用已有的或自定义的分区函数，默认是HashPartitioner
mapSideCombine：是否在map端进行Combine操作,默认为true
3 数据读写
1.本地文件系统的数据读写
（1）从文件中读取数据创建RDD
scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")
因为Spark采用了惰性机制，在执行转换操作的时候，即使输入了错误的语句，spark-shell也不会马上报错（假设word.txt不存在）
（2）把RDD写入到文本文件中
scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")
scala> textFile.saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/writeback")
如果想再次把数据加载在RDD中，只要使用writeback这个目录即可，如下：
scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/writeback")
2.分布式文件系统HDFS的数据读写
从分布式文件系统HDFS中读取数据，也是采用textFile()方法，可以为textFile()方法提供一个HDFS文件或目录地址，如果是一个文件地址，它会加载该文件，如果是一个目录地址，它会加载该目录下的所有文件的数据
scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")
scala> textFile.first()
如下三条语句都是等价的：
scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")
scala> val textFile = sc.textFile("/user/hadoop/word.txt")
scala> val textFile = sc.textFile("word.txt")
同样，可以使用saveAsTextFile()方法把RDD中的数据保存到HDFS文件中，命令如下：
scala> textFile.saveAsTextFile("writeback")
3.JSON文件的数据读写
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式
Spark提供了一个JSON样例数据文件，存放在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json”中
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
把本地文件系统中的people.json文件加载到RDD中：
scala> val jsonStr = sc.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
scala> jsonStr.foreach(println)
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
4.读写HBase数据
1. 创建一个HBase表
2. 配置Spark
3. 编写程序读取HBase数据
如果要让Spark读取HBase，就需要使用SparkContext提供的newAPIHadoopRDD这个API将表的内容以RDD的形式加载到Spark中。
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.hbase._
import org.apache.hadoop.hbase.client._
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SparkOperateHBase {
def main(args: Array[String]) {
val conf = HBaseConfiguration.create()
val sc = new SparkContext(new SparkConf())
//设置查询的表名
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "student")
val stuRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
val count = stuRDD.count()
println("Students RDD Count:" + count)
stuRDD.cache()
//遍历输出
stuRDD.foreach({ case (_,result) =>
val key = Bytes.toString(result.getRow)
val name = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"name".getBytes))
val gender = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"gender".getBytes))
val age = Bytes.toString(result.getValue("info".getBytes,"age".getBytes))
println("Row key:"+key+" Name:"+name+" Gender:"+gender+" Age:"+age)
})
}
}
4. 编写程序向HBase写入数据
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat
import org.apache.spark._
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
object SparkWriteHBase {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkWriteHBase").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val tablename = "student"
sc.hadoopConfiguration.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename)
val job = new Job(sc.hadoopConfiguration)
job.setOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
job.setOutputValueClass(classOf[Result])
job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]])
val indataRDD = sc.makeRDD(Array("3,Rongcheng,M,26","4,Guanhua,M,27")) //构建两行记录
val rdd = indataRDD.map(_.split(',')).map{arr=>{
val put = new Put(Bytes.toBytes(arr(0))) //行健的值
put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes(arr(1))) //info:name列的值
put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("gender"),Bytes.toBytes(arr(2))) //info:gender列的值
put.add(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("age"),Bytes.toBytes(arr(3).toInt)) //info:age列的值
(new ImmutableBytesWritable, put)
}}
rdd.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration())
}
}
学习参考：林子雨大数据原理与应用课件，Chapter5-厦门大学-林子雨-Spark编程基础-第5章-RDD编程（2018年2月）.ppt
图片来源：Chapter5-厦门大学-林子雨-Spark编程基础-第5章-RDD编程（2018年2月）.ppt