RDD

RDD:(spark进行计算的基本单位(弹性分布式数据集))

1.获取RDD

　　加载文件获取

　　　　val = rdd = sc.texFile()

　　通过并行化获取

　　　　val rdd = rdd1 = sc.parallelize()

2.有关rdd常用方法

sc.parallelize(new ...,num)    num为分区个数
rdd.partition.length 　　　　//查看分区个数
rdd.sortBy(X=>X,true)　　　　//true 升序,false降序,默认
rdd.collect　　//显示内容
rdd.flatMap(_.split("")) //压平
rdd.union(rdd1)　　//并集
　　rdd union rdd1　　//合并
rdd.distinct　　　　//去重
rdd.intersection　　//交集
rdd.join(rdd1)　　　　//把键相同的值合并　　前提rdd中为对偶
　　.leftOutJion(rdd1)　　//左联
　　.rightOutJoin(rdd1)　　//右联
rdd.groupByKey() 　　　　　//根据key进行分组
rdd.top
rdd.take
rdd.takeOrdered
rdd.first

3.　转换(Transformation):　

map(func)
filter(func)
flatMap(func)
mapPartitions(func)
mapPartitionsWithIndex(func)
sample(withReplacement, fraction, seed)
union(otherDataset)
intersection(otherDataset)
distinct([numPartitions]))
groupByKey([numPartitions])
reduceByKey(func, [numPartitions])
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numPartitions])
sortByKey([ascending], [numPartitions])
join(otherDataset, [numPartitions])
cogroup(otherDataset, [numPartitions])
cartesian(otherDataset)
pipe(command, [envVars])
coalesce(numPartitions)
repartition(numPartitions)
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)

　　动作(Action)　　

动作(actions)
reduce(func)
collect()
count()
first()
take(n)
takeSample(withReplacement, num, [seed])
takeOrdered(n, [ordering])
saveAsTextFile(path)
saveAsSequenceFile(path)
saveAsObjectFile(path)
countByKey()
foreach(func)