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Spark笔记整理（六）：Spark高级排序与TopN问题揭密

引入

前面进行过wordcount的单词统计例子，关键是，如何对统计的单词按照单词个数来进行排序？

如下：

scala> val retRDD = sc.textFile("hdfs://ns1/hello").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_)

scala> val retSortRDD = retRDD.map(pair => (pair._2, pair._1)).sortByKey(false).map(pair => (pair._2, pair._1))

scala> retSortRDD.collect().foreach(println)
...
(hello,3)
(me,1)
(you,1)
(he,1)

下面的测试都需要引入maven的依赖

<dependency>
    <groupId>org.scala-lang</groupId>
    <artifactId>scala-library</artifactId>
    <version>2.10.5</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
    <version>1.6.2</version>
</dependency>

Spark二次排序

测试数据与说明

需要进行二次排序的数据格式如下：

field_1' 'field_2(使用空格分割)
 20 21
 50 51
 50 52
 50 53
 50 54
 60 51
 60 53
 60 52
 60 56
 60 57
 70 58
 60 61
 70 54

思路下面的代码注释会有详细的说明，这里要指出的是，在下面的排序过程中，分别使用Java和Scala进行排序的操作，并且：

Java版本
- 方式1：使元素具备比较性--->需要使用SecondarySort对象
- 方式2：提供比较器--->需要使用SecondarySort对象
- 不管使用哪一种方式，都需要使用一个新的变量对象SecondarySort
Scala版本
- 方式1：使元素具备比较性，其实就是Java版本方式1的scala实现--->需要使用SecondarySort对象
- 方式2：使用sortBy的第一种方式，基于原始的数据进行排序--->不需要使用SecondarySort对象
- 方式3：使用sortBy的第二种方式，将原始数据进行转换--->需要使用SecondarySort对象

所以这个二次排序的例子包含Java和Scala总共5个版本的实现，非常有价值！

公共对象

其实就是SecondarySort对象，如下：

package cn.xpleaf.bigdata.spark.java.core.domain;

import scala.Serializable;

public class SecondarySort implements Comparable<SecondarySort>, Serializable {
    private int first;
    private int second;

    public SecondarySort(int first, int second) {
        this.first = first;
        this.second = second;
    }

    public int getFirst() {
        return first;
    }

    public void setFirst(int first) {
        this.first = first;
    }

    public int getSecond() {
        return second;
    }

    public void setSecond(int second) {
        this.second = second;
    }

    @Override
    public int compareTo(SecondarySort that) {
        int ret = this.getFirst()  - that.getFirst();
        if(ret == 0) {
            ret = that.getSecond() - this.getSecond();
        }
        return ret;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return this.first + " " + this.second;
    }
}

Java版本

测试代码如下：

package cn.xpleaf.bigdata.spark.java.core.p3;

import cn.xpleaf.bigdata.spark.java.core.domain.SecondarySort;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import scala.Serializable;
import scala.Tuple2;

import java.util.Comparator;

/**
 * Java 版本的二次排序
 *   field_1' 'field_2(使用空格分割)
 *   20 21
 50 51
 50 52
 50 53
 50 54
 60 51
 60 53
 60 52
 60 56
 60 57
 70 58
 60 61
 70 54
 需求：首先按照第一列升序排序，如果第一列相等，按照第二列降序排序
 分析：要排序的话，使用sortByKey，也可以使用sortBy
 如果用sortByKey的话，只能按照key来排序，现在的是用第一列做key？还是第二列？
 根据需求，只能使用复合key（既包含第一列，也包含第二列），因为要进行比较，所以该复合key必须具备比较性，要么该操作提供一个比较器
 问题是查看该操作的时候，并没有给我们提供比较器，没得选只能让元素具备比较性

 使用自定义的对象 可以使用comprable接口
 */
public class _01SparkSecondarySortOps {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_01SparkSecondarySortOps.class.getSimpleName());
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);

        JavaRDD<String> linesRDD = jsc.textFile("D:/data/spark/secondsort.csv");
        JavaPairRDD<SecondarySort, String> ***DD = linesRDD.mapToPair(new PairFunction<String, SecondarySort, String>() {
            @Override
            public Tuple2<SecondarySort, String> call(String line) throws Exception {
                String[] fields = line.split(" ");
                int first = Integer.valueOf(fields[0].trim());
                int second = Integer.valueOf(fields[1].trim());
                SecondarySort ss = new SecondarySort(first, second);
                return new Tuple2<SecondarySort, String>(ss, "");
            }
        });
        /*
        // 第一种方式：使元素具备比较性
        JavaPairRDD<SecondarySort, String> sbkRDD = ***DD.sortByKey(true, 1);   // 设置partition为1，这样数据才整体有序，否则只是partition中有序
        */

        /**
         * 第二种方式，提供比较器
         *      与前面方式相反，这次是：第一列降序，第二列升序
         */
        JavaPairRDD<SecondarySort, String> sbkRDD = ***DD.sortByKey(new MyComparator<SecondarySort>() {
            @Override
            public int compare(SecondarySort o1, SecondarySort o2) {
                int ret = o2.getFirst() - o1.getFirst();
                if(ret == 0) {
                    ret = o1.getSecond() - o2.getSecond();
                }
                return ret;
            }
        }, true, 1);

        sbkRDD.foreach(new VoidFunction<Tuple2<SecondarySort, String>>() {
            @Override
            public void call(Tuple2<SecondarySort, String> tuple2) throws Exception {
                System.out.println(tuple2._1);
            }
        });

        jsc.close();
    }
}

/**
 * 做一个中间的过渡接口
 * 比较需要实现序列化接口，否则也会报异常
 * 是用到了适配器Adapter模式
 * 适配器模式(Adapter Pattern)是作为两个不兼容的接口之间的桥梁，这里就是非常好的体现了。
 */
interface MyComparator<T> extends Comparator<T>, Serializable{}

输出结果如下：

Scala版本

测试代码如下：

package cn.xpleaf.bigdata.spark.scala.core.p3

import cn.xpleaf.bigdata.spark.java.core.domain.SecondarySort
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.reflect.ClassTag

object _05SparkSecondarySortOps {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_05SparkSecondarySortOps.getClass.getSimpleName)
        val sc = new SparkContext(conf)

        val linesRDD = sc.textFile("D:/data/spark/secondsort.csv")

        /*
        val ***DD:RDD[(SecondarySort, String)] = linesRDD.map(line => {
            val fields = line.split(" ")
            val first = Integer.valueOf(fields(0).trim())
            val second = Integer.valueOf(fields(1).trim())
            val ss = new SecondarySort(first, second)
            (ss, "")
        })

        // 第一种方式，使用元素具备比较性
        val sbkRDD:RDD[(SecondarySort, String)] = ***DD.sortByKey(true, 1)

        sbkRDD.foreach{case (ss:SecondarySort, str:String) => { // 使用模式匹配的方式
            println(ss)
        }}
        */

        /*
        // 使用sortBy的第一种方式，基于原始的数据
        val retRDD = linesRDD.sortBy(line => line, numPartitions = 1)(new Ordering[String] {
            override def compare(x: String, y: String): Int = {
                val xFields = x.split(" ")
                val yFields = y.split(" ")

                var ret = xFields(0).toInt - yFields(0).toInt
                if(ret == 0) {
                    ret = yFields(1).toInt - xFields(1).toInt
                }
                ret
            }
        }, ClassTag.Object.asInstanceOf[ClassTag[String]])
        */

        // 使用sortBy的第二种方式，将原始数据做转换--->sortBy()第一个参数的作用，就是做数据的转换
        val retRDD:RDD[String] = linesRDD.sortBy(line => {
            // f: (T) => K
            // 这里T的类型为String，K是SecondarySort类型
            val fields = line.split(" ")
            val first = Integer.valueOf(fields(0).trim())
            val second = Integer.valueOf(fields(1).trim())
            val ss = new SecondarySort(first, second)
            ss
        }, true, 1)(new Ordering[SecondarySort] {
            override def compare(x: SecondarySort, y: SecondarySort): Int = {
                var ret = x.getFirst - y.getFirst
                if(ret == 0) {
                    ret = y.getSecond - x.getSecond
                }
                ret
            }
        }, ClassTag.Object.asInstanceOf[ClassTag[SecondarySort]])

        retRDD.foreach(println)

        sc.stop()
    }
}

输出结果如下：

TopN问题

需求与说明

需求与数据说明如下：

  * TopN问题的说明：
  *     TopN问题显然是可以使用action算子take来完成，但是因为take需要将所有数据都拉取到Driver上才能完成操作，
  *     所以Driver的内存压力非常大，不建议使用take.
  *
  * 这里要进行TopN问题的分析，数据及需求如下：
  * chinese ls 91
  * english ww 56
  * chinese zs 90
  * chinese zl 76
  * english zq 88
  * chinese wb 95
  * chinese sj 74
  * english ts 87
  * english ys 67
  * english mz 77
  * chinese yj 98
  * english gk 96
  *
  * 需求：排出每个科目的前三名

下面分别使用性能很低的groupByKey和性能很好的combineByKey来进行操作，详细的说明已经在代码中给出，注意其思想非常重要，尤其是使用combineByKey来解决groupByKey出现的性能问题，有兴趣的话，可以好好阅读一下代码，以及其所体现的思想，因为这都跟Spark本身的理论紧密相关。

使用groupByKey解决

测试代码如下：

package cn.xpleaf.bigdata.spark.scala.core.p3

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.mutable

/**
  * TopN问题的说明：
  *     TopN问题显然是可以使用action算子take来完成，但是因为take需要将所有数据都拉取到Driver上才能完成操作，
  *     所以Driver的内存压力非常大，不建议使用take.
  *
  * 这里要进行TopN问题的分析，数据及需求如下：
  * chinese ls 91
  * english ww 56
  * chinese zs 90
  * chinese zl 76
  * english zq 88
  * chinese wb 95
  * chinese sj 74
  * english ts 87
  * english ys 67
  * english mz 77
  * chinese yj 98
  * english gk 96
  *
  * 需求：排出每个科目的前三名
  *
  * 思路：先进行map操作转换为(subject, name + score)的元组
  * 再根据subject这个key进行groupByKey，这样就可以得到gbkRDD
  * 之后再对其进行map操作，在map操作中使用treeSet得到前三名（既能控制大小，又能进行排序）
  *
  * 问题：
  * 上面的方案在生产过程中慎用
  * 因为，执行groupByKey，会将key相同的数据都拉取到同一个partition中，再执行操作，
  * 拉取的过程是shuffle，是分布式性能杀手！再一个，如果key对应的数据过多，很有可能造成数据倾斜，或者OOM，
  * 那么就需要尽量的避免这种操作方式。
  * 那如何做到？可以参考MR中TopN问题的思想，MR中，是在每个map task中对数据进行筛选，虽然最后还是需要shuffle到一个节点上，但是数据量会大大减少。
  * Spark中参考其中的思想，就是可以在每个partition中对数据进行筛选，然后再对各个分区筛选出来的数据进行合并，再做一次排序，从而得到最终排序的结果。
  * 显然，这样就可以解决前面说的数据到同一个partition中导致数据量过大的问题！因为分区筛选的工作已经可以大大减少数据量。
  * 那么在Spark中有什么算子可以做到这一点呢？那就是combineByKey或者aggregateByKey，其具体的用法可以参考我前面的博客文章，这里我使用combineByKey来操作。
  */
object _06SparkTopNOps {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_06SparkTopNOps.getClass.getSimpleName())
        val sc = new SparkContext(conf)
        Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
        Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.OFF)
        Logger.getLogger("org.spark_project").setLevel(Level.OFF)

        // 1.转换为linesRDD
        val linesRDD:RDD[String] = sc.textFile("D:/data/spark/topn.txt")

        // 2.转换为pairsRDD
        val pairsRDD:RDD[(String, String)] = linesRDD.map(line => {
            val fields = line.split(" ")
            val subject = fields(0).trim()
            val name = fields(1).trim()
            val score = fields(2).trim()
            (subject, name + " " + score)   // ("chinese", "zs 90")
        })

        // 3.转换为gbkRDD
        val gbkRDD:RDD[(String, Iterable[String])] = pairsRDD.groupByKey()
        println("==========TopN前==========")
        gbkRDD.foreach(println)
        // (english,CompactBuffer(ww 56, zq 88, ts 87, ys 67, mz 77, gk 96))
        // (chinese,CompactBuffer(ls 91, zs 90, zl 76, wb 95, sj 74, yj 98))

        // 4.转换为retRDD
        val retRDD:RDD[(String, Iterable[String])] = gbkRDD.map(tuple => {
            var ts = new mutable.TreeSet[String]()(new MyOrdering())
            val subject = tuple._1          // chinese
            val nameScores = tuple._2       //  ("ls 91", "ww 56", "zs 90", ...)
            for(nameScore <- nameScores) {  // 遍历每一份成绩"ls 91"
                // 添加到treeSet中
                ts.add(nameScore)
                if(ts.size > 3) {   // 如果大小大于3，则弹出最后一份成绩
                    ts = ts.dropRight(1)
                }
            }
            (subject, ts)
        })

        println("==========TopN后==========")
        retRDD.foreach(println)

        sc.stop()
    }
}

// gbkRDD.map中用于排序的treeSet的排序比较规则，根据需求，应该为降序
class MyOrdering extends Ordering[String] {
    override def compare(x: String, y: String): Int = {
        // x或者y的格式为："zs 90"
        val xFields = x.split(" ")
        val yFields = y.split(" ")
        val xScore = xFields(1).toInt
        val yScore = yFields(1).toInt
        val ret = yScore - xScore
        ret
    }
}

输出结果如下：

==========TopN前==========
(chinese,CompactBuffer(ls 91, zs 90, zl 76, wb 95, sj 74, yj 98))
(english,CompactBuffer(ww 56, zq 88, ts 87, ys 67, mz 77, gk 96))
==========TopN后==========
(chinese,TreeSet(yj 98, wb 95, ls 91))
(english,TreeSet(gk 96, zq 88, ts 87))

使用combineByKey解决

测试代码如下：

package cn.xpleaf.bigdata.spark.scala.core.p3

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

import scala.collection.mutable

/**
  * 使用combineByKey算子来优化前面的TopN问题
  * 关于combineByKey算子的使用，可以参考我的博客文章，上面有非常详细的例子
  * 一定要掌握，因为非常重要
  */
object _07SparkTopNOps {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(_07SparkTopNOps.getClass().getSimpleName())
        val sc = new SparkContext(conf)
        Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
        Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.OFF)
        Logger.getLogger("org.spark_project").setLevel(Level.OFF)

        // 1.转换为linesRDD
        val linesRDD:RDD[String] = sc.textFile("D:/data/spark/topn.txt")

        // 2.转换为pairsRDD
        val pairsRDD:RDD[(String, String)] = linesRDD.map(line => {
            val fields = line.split(" ")
            val subject = fields(0).trim()
            val name = fields(1).trim()
            val score = fields(2).trim()
            (subject, name + " " + score)   // ("chinese", "zs 90")
        })

        println("==========TopN前==========")
        pairsRDD.foreach(println)
        // (chinese,sj 74)
        // (chinese,ls 91)
        // (english,ts 87)
        // (english,ww 56)
        // (english,ys 67)
        // (chinese,zs 90)
        // (english,mz 77)
        // (chinese,zl 76)
        // (chinese,yj 98)
        // (english,zq 88)
        // (english,gk 96)
        // (chinese,wb 95)

        // 3.转换为cbkRDD
        val cbkRDD:RDD[(String, mutable.TreeSet[String])] = pairsRDD.combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners)

        println("==========TopN后==========")
        cbkRDD.foreach(println)
        // (chinese,TreeSet(yj 98, wb 95, ls 91))
        // (english,TreeSet(gk 96, zq 88, ts 87))
    }

    // 创建一个容器，这里返回一个treeSet，作为每个分区中相同key的value的容器
    def createCombiner(nameScore: String):mutable.TreeSet[String] = {
        // nameScore格式为："zs 90"
        // 指定排序规则MyOrdering，为降序排序
        val ts = new mutable.TreeSet[String]()(new MyOrdering())
        ts.add(nameScore)
        ts
    }

    // 合并分区中key相同的value，同时使用treeSet来进行排序
    def mergeValue(ts:mutable.TreeSet[String], nameScore:String):mutable.TreeSet[String] = {
        ts.add(nameScore)
        if(ts.size > 3) {   // 如果超过3个，删除一个再返回
            ts.dropRight(1) // scala中的集合进行操作后，本身不变，但是会返回一个新的集合
        }
        ts
    }

    // 合并不同分区中key相同的value集合，同时使用treeSet来进行排序
    def mergeCombiners(ts1:mutable.TreeSet[String], ts2:mutable.TreeSet[String]):mutable.TreeSet[String] = {
        var newTS = new mutable.TreeSet[String]()(new MyOrdering())
        // 将分区1中集合的value添加到新的treeSet中，同时进行排序和控制大小
        for(nameScore <- ts1) {
            newTS.add(nameScore)
            if(newTS.size > 3) {    // 如果数量大于3，则删除一个后再赋值给本身
                newTS = newTS.dropRight(1)
            }
        }
        // 将分区2中集合的value添加到新的treeSet中，同时进行排序和控制大小
        for(nameScore <- ts2) {
            newTS.add(nameScore)
            if(newTS.size > 3) {    // 如果数量大于3，则删除一个后再赋值给本身
                newTS = newTS.dropRight(1)
            }
        }
        newTS
    }

}

输出结果如下：

==========TopN前==========
(chinese,ls 91)
(chinese,sj 74)
(english,ww 56)
(english,ts 87)
(chinese,zs 90)
(english,ys 67)
(chinese,zl 76)
(english,mz 77)
(english,zq 88)
(chinese,yj 98)
(chinese,wb 95)
(english,gk 96)
==========TopN后==========
(english,TreeSet(gk 96, zq 88, ts 87))
(chinese,TreeSet(yj 98, wb 95, ls 91))


原文链接：http://blog.51cto.com/xpleaf/2108763

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zzmmyy/p/9390905.html