1、 map(func)
作用: 返回一个新的 RDD, 该 RDD 是由原 RDD 的每个元素经过函数转换后的值而组成. 就是对 RDD 中的数据做转换.
创建一个包含1-10的的 RDD，然后将每个元素*2形成新的 RDD
scala > val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10)
// 得到一个新的 RDD, 但是这个 RDD 中的元素并不是立即计算出来的
scala> val rdd2 = rdd1.map(_ * 2)
2、mapPartitions(func)
作用: 类似于map(func), 但是是独立在每个分区上运行.所以:Iterator<T> => Iterator<U>
假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。
scala > val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10)
// 得到一个新的 RDD, 但是这个 RDD 中的元素并不是立即计算出来的
scala> val rdd2 = rdd1.mapPartitions(_ * 2)
scala> rdd2.collect
res9: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
3、mapPartitionsWithIndex(func)
作用: 和mapPartitions(func)类似. 但是会给func多提供一个Int值来表示分区的索引. 所以func的类型是:
(Int, Iterator<T>)=> Iterator<U>
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10,20,30,40,50,60))
scala> val rdd2 = rdd1.mapPartitionsWithIndex((index, items) => items.map((index, _)))
scala> res2.collect
res9: Array[(Int, Int)] = Array((0,10), (0,20), (0,30), (1,40), (1,50), (1,60))
（1）确定分区数
override def defaultParallelism(): Int =
scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)
（2）对元素分区
// length: RDD 中数据的长度 numSlices: 分区数
def positions(length: Long, numSlices: Int): Iterator[(Int, Int)] = {
(0 until numSlices).iterator.map { i =>
val start = ((i * length) / numSlices).toInt
val end = (((i + 1) * length) / numSlices).toInt
(start, end)
}
}
seq match {
case r: Range =>
case nr: NumericRange[_] =>
case _ =>
val array = seq.toArray // To prevent O(n^2) operations for List etc
positions(array.length, numSlices).map { case (start, end) =>
array.slice(start, end).toSeq
}.toSeq
}
5、map和mapPartitions的区别
（1） map()：每次处理一条数据。
（2） mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原 RDD 中该分区的数据才能释放，可能导致 OOM。
6、flatMap(func)
作用: 类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为 0 或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素 T => TraversableOnce[U]）
创建一个元素为 1-5 的RDD，运用 flatMap创建一个新的 RDD，新的 RDD 为原 RDD 每个元素的 平方和三次方 来组成 1,1,4,8,9,27..
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
scala> val rdd2 =rdd1.flatMap(x => Array(x * x, x * x * x))
scala> rdd2.collect
res14: Array[Int] = Array(1, 1, 4, 8, 9, 27, 16, 64, 25, 125)
7、glom()
作用: 将每一个分区的元素合并成一个数组，形成新的 RDD 类型是RDD[Array[T]]
scala> var rdd1 = sc.parallelize(Array(10,20,30,40,50,60), 4)
scala> rdd1.glom.collect
res2: Array[Array[Int]] = Array(Array(10), Array(20, 30), Array(40), Array(50, 60))
8、groupBy(func)
作用:按照func的返回值进行分组.
func返回值作为 key, 对应的值放入一个迭代器中. 返回的 RDD: RDD[(K,Iterable[T])
创建一个 RDD，按照元素的奇偶性进行分组
scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(1, 3, 4, 20, 4, 5, 8))
scala> val rdd2 = rdd1.groupBy(x => if(x % 2 == 1) "odd" else "even")
scala> rdd2.collect
res5: Array[(String, Iterable[Int])] = Array((even,CompactBuffer(4, 20, 4, 8)), (odd,CompactBuffer(1, 3, 5)))
9、filter（func）
作用: 过滤. 返回一个新的 RDD 是由func的返回值为true的那些元素组成
创建一个 RDD（由字符串组成），过滤出一个新 RDD（包含“xiao”子串）
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array("xiaoli", "laoli", "laowang", "xiaocang", "xiaojing", "xiaokong"))
scala> val rdd2 = rdd1.filter(_.contains("xiao"))
scala> rdd2.collect
res4: Array[String] = Array(xiaoli, xiaocang, xiaojing, xiaokong)
10、sample（withReplacement，fraction，seed）
作用
（1）以指定的随机种子随机抽样出比例为fraction的数据，(抽取到的数量是: size * fraction). 需要注意的是得到的结果并不能保证准确的比例
（2）withReplacement表示是抽出的数据是否放回
true为有放回的抽样
false为无放回的抽样
true放回表示数据有可能会被重复抽取到，是 true， 则fraction大于等于0就可以了
false 则不可能重复抽取到. 如果是false, 则fraction必须是:[0,1]
（3）seed用于指定随机数生成器种子。 一般用默认的, 或者传入当前的时间戳
（4）不放回抽样
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10)
scala> rdd1.sample(false, 0.5).collect
res15: Array[Int] = Array(1, 3, 4, 7)
（5）放回抽样
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10)
scala> rdd1.sample(true, 2).collect
res25: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9)
11、distinct（[numTasks]）
作用:对 RDD 中元素执行去重操作. 参数表示任务的数量.默认值和分区数保持一致.
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10,10,2,5,3,5,3,6,9,1))
scala> rdd1.distinct().collect
res29: Array[Int] = Array(6, 10, 2, 1, 3, 9, 5)
本质上是reduceByKey
/**
* Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
*/
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
map(x => (x, null)).reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1)
}
12 、coalesce（numPartitions）
作用: 缩减分区数到指定的数量，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。
scala> val rdd1 = sc.parallelize(0 to 100, 5)
scala> rdd1.partitions.length
res3: Int = 5
// 减少分区的数量至 2
scala>val rdd2= rdd1.coalesce(2)
scala> rdd2.partitions.length
res4: Int = 2
注意:
第二个参数表示是否shuffle, **如果不传或者传入的为false,** 则表示不进行shuffer, 此时分区数减少有效, 增加分区数无效.
13、repartition（numPartitions）
作用: 根据新的分区数, 重新 shuffle 所有的数据, 这个操作总会通过网络（跨分区操作）.
新的分区数相比以前可以多, 也可以少，一般用于增加分区，语义清晰
scala> val rdd1 = sc.parallelize(0 to 100, 5)
scala> val rdd2 = rdd1.repartition(3)
scala> res2.partitions.length
res4: Int = 3
scala> val rdd3 = rdd1.repartition(10)
scala> rdd3.partitions.length
res5: Int = 10
coalasce和repartition的区别
（1） coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。
（2）repartition实际上是调用的的coalesce，进行shuffle
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}
（3）如果是减少分区, 尽量避免shuffle
14、sortBy（func，[ascending],[numTasks]）
作用: 使用func先对数据进行处理，按照处理后结果排序，默认为正序。
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,3,4,10,4,6,9,20,30,16))
scala> rdd1.sortBy(x => x).collect
res17: Array[Int] = Array(1, 3, 4, 4, 6, 9, 10, 16, 20, 30)
scala> rdd1.sortBy(x => x, true).collect
res18: Array[Int] = Array(1, 3, 4, 4, 6, 9, 10, 16, 20, 30)
// 不用正序
scala> rdd1.sortBy(x => x, false).collect
res19: Array[Int] = Array(30, 20, 16, 10, 9, 6, 4, 4, 3, 1)
15、pipe（command，[envVars]）
作用: 管道，针对每个分区，把 RDD 中的每个数据通过管道传递给shell命令或脚本，返回输出的RDD。
一个分区执行一次这个命令. 如果只有一个分区, 则执行一次命令.
注意:
脚本要放在 worker 节点可以访问到的位置
（1）创建一个脚本文件pipe.sh
echo "hello"
while read line;do
echo ">>>"$line
done
（2）创建只有 1 个分区的RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10,20,30,40), 1)
scala> rdd1.pipe("./pipe.sh").collect
res1: Array[String] = Array(hello, >>>10, >>>20, >>>30, >>>40)
（3）创建有 2 个分区的 RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10,20,30,40), 2)
scala> rdd1.pipe("./pipe.sh").collect
res2: Array[String] = Array(hello, >>>10, >>>20, hello, >>>30, >>>40)