Spark之鍵值RDD轉換(轉載)

1.mapValus(fun):對[K,V]型數據中的V值map操做
(例1)：對每一個的的年齡加2

object MapValues {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("map")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val list = List(("mobin",22),("kpop",20),("lufei",23))
    val rdd = sc.parallelize(list)
    val mapValuesRDD = rdd.mapValues(_+2)
    mapValuesRDD.foreach(println)
  }
}

輸出：
(mobin,24)
(kpop,22)
(lufei,25)
(RDD依賴圖：紅色塊表示一個RDD區，黑色塊表示該分區集合，下同)


 
 
2.flatMapValues(fun)：對[K,V]型數據中的V值flatmap操做
(例2):

//省略<br>val list = List(("mobin",22),("kpop",20),("lufei",23))
val rdd = sc.parallelize(list)
val mapValuesRDD = rdd.flatMapValues(x => Seq(x,"male"))
mapValuesRDD.foreach(println)

輸出：
(mobin,22)
(mobin,male)
(kpop,20)
(kpop,male)
(lufei,23)
(lufei,male)
若是是mapValues會輸出：
(mobin,List(22, male))
(kpop,List(20, male))
(lufei,List(23, male))
（RDD依賴圖）


 
 
3.comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)
 
   comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,numPartitions)
 
   comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners)
 
createCombiner:在第一次遇到Key時建立組合器函數，將RDD數據集中的V類型值轉換C類型值（V => C），
如例3:




mergeValue：合併值函數，再次遇到相同的Key時，將createCombiner道理的C類型值與此次傳入的V類型值合併成一個C類型值（C,V）=>C，
如例3：

mergeCombiners:合併組合器函數，將C類型值兩兩合併成一個C類型值
如例3：

partitioner：使用已有的或自定義的分區函數，默認是HashPartitioner
 
mapSideCombine：是否在map端進行Combine操做,默認爲true
 
注意前三個函數的參數類型要對應；第一次遇到Key時調用createCombiner，再次遇到相同的Key時調用mergeValue合併值
 
（例3）：統計男性和女生的個數，並以（性別，（名字，名字....），個數）的形式輸出

object CombineByKey {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("combinByKey")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "Amy"))
    val rdd = sc.parallelize(people)
    val combinByKeyRDD = rdd.combineByKey(
      (x: String) => (List(x), 1),
      (peo: (List[String], Int), x : String) => (x :: peo._1, peo._2 + 1),
      (sex1: (List[String], Int), sex2: (List[String], Int)) => (sex1._1 ::: sex2._1, sex1._2 + sex2._2))
    combinByKeyRDD.foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

輸出：
(male,(List(Lufei, Kpop, Mobin),3))
(female,(List(Amy, Lucy),2))
過程分解：

Partition1:
K="male"  -->  ("male","Mobin")  --> createCombiner("Mobin") =>  peo1 = (  List("Mobin") , 1 )
K="male"  -->  ("male","Kpop")  --> mergeValue(peo1,"Kpop") =>  peo2 = (  "Kpop"  ::  peo1_1 , 1 + 1 )    //Key相同調用mergeValue函數對值進行合併
K="female"  -->  ("female","Lucy")  --> createCombiner("Lucy") =>  peo3 = (  List("Lucy") , 1 )
 
Partition2:
K="male"  -->  ("male","Lufei")  --> createCombiner("Lufei") =>  peo4 = (  List("Lufei") , 1 )
K="female"  -->  ("female","Amy")  --> createCombiner("Amy") =>  peo5 = (  List("Amy") , 1 )
 
Merger Partition:
K="male" --> mergeCombiners(peo2,peo4) => (List(Lufei,Kpop,Mobin))
K="female" --> mergeCombiners(peo3,peo5) => (List(Amy,Lucy))

（RDD依賴圖）


 


4.foldByKey(zeroValue)(func)
 
  foldByKey(zeroValue,partitioner)(func)
 
  foldByKey(zeroValue,numPartitiones)(func)
 
foldByKey函數是經過調用CombineByKey函數實現的
 
zeroVale：對V進行初始化，其實是經過CombineByKey的createCombiner實現的  V =>  (zeroValue,V)，再經過func函數映射成新的值，即func(zeroValue,V),如例4可看做對每一個V先進行  V=> 2 + V  
 
func: Value將經過func函數按Key值進行合併（其實是經過CombineByKey的mergeValue，mergeCombiners函數實現的，只不過在這裏，這兩個函數是相同的）
例4：
//省略

    val people = List(("Mobin", 2), ("Mobin", 1), ("Lucy", 2), ("Amy", 1), ("Lucy", 3))
    val rdd = sc.parallelize(people)
    val foldByKeyRDD = rdd.foldByKey(2)(_+_)
    foldByKeyRDD.foreach(println)

輸出：
(Amy,2)
(Mobin,4)
(Lucy,6)
先對每一個V都加2，再對相同Key的value值相加。
 
 
5.reduceByKey(func,numPartitions):按Key進行分組，使用給定的func函數聚合value值, numPartitions設置分區數，提升做業並行度
例5

//省略

val arr = List(("A",3),("A",2),("B",1),("B",3))
val rdd = sc.parallelize(arr)
val reduceByKeyRDD = rdd.reduceByKey(_ +_)
reduceByKeyRDD.foreach(println)
sc.stop

輸出：
(A,5)
(A,4)
（RDD依賴圖）


 
6.groupByKey(numPartitions):按Key進行分組，返回[K,Iterable[V]]，numPartitions設置分區數，提升做業並行度
例6：

//省略

val arr = List(("A",1),("B",2),("A",2),("B",3))
val rdd = sc.parallelize(arr)
val groupByKeyRDD = rdd.groupByKey()
groupByKeyRDD.foreach(println)
sc.stop

輸出：
(B,CompactBuffer(2, 3))
(A,CompactBuffer(1, 2))
 
以上foldByKey,reduceByKey,groupByKey函數最終都是經過調用combineByKey函數實現的
 
7.sortByKey(accending，numPartitions):返回以Key排序的（K,V）鍵值對組成的RDD，accending爲true時表示升序，爲false時表示降序，numPartitions設置分區數，提升做業並行度
例7：

//省略sc

val arr = List(("A",1),("B",2),("A",2),("B",3))
val rdd = sc.parallelize(arr)
val sortByKeyRDD = rdd.sortByKey()
sortByKeyRDD.foreach(println)
sc.stop

輸出：
(A,1)
(A,2)
(B,2)
(B,3)
 
8.cogroup(otherDataSet，numPartitions)：對兩個RDD(如:(K,V)和(K,W))相同Key的元素先分別作聚合，最後返回(K,Iterator<V>,Iterator<W>)形式的RDD,numPartitions設置分區數，提升做業並行度
例8：

//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))
val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"))
val rdd1 = sc.parallelize(arr, 3)
val rdd2 = sc.parallelize(arr1, 3)
val groupByKeyRDD = rdd1.cogroup(rdd2)
groupByKeyRDD.foreach(println)
sc.stop

輸出：
(B,(CompactBuffer(2, 3),CompactBuffer(B1, B2)))
(A,(CompactBuffer(1, 2),CompactBuffer(A1, A2)))
（RDD依賴圖）


 
 
9.join(otherDataSet,numPartitions):對兩個RDD先進行cogroup操做造成新的RDD，再對每一個Key下的元素進行笛卡爾積，numPartitions設置分區數，提升做業並行度
例9
//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))
val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"))
val rdd = sc.parallelize(arr, 3)
val rdd1 = sc.parallelize(arr1, 3)
val groupByKeyRDD = rdd.join(rdd1)
groupByKeyRDD.foreach(println)

輸出：

(B,(2,B1))
(B,(2,B2))
(B,(3,B1))
(B,(3,B2))
 
(A,(1,A1))
(A,(1,A2))
(A,(2,A1))
(A,(2,A2)

（RDD依賴圖）


 
 
10.LeftOutJoin(otherDataSet，numPartitions):左外鏈接，包含左RDD的全部數據，若是右邊沒有與之匹配的用None表示,numPartitions設置分區數，提升做業並行度
例10：
//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3),("C",1))
val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"))
val rdd = sc.parallelize(arr, 3)
val rdd1 = sc.parallelize(arr1, 3)
val leftOutJoinRDD = rdd.leftOuterJoin(rdd1)
leftOutJoinRDD .foreach(println)
sc.stop

輸出：

(B,(2,Some(B1)))
(B,(2,Some(B2)))
(B,(3,Some(B1)))
(B,(3,Some(B2)))
 
(C,(1,None))
 
(A,(1,Some(A1)))
(A,(1,Some(A2)))
(A,(2,Some(A1)))
(A,(2,Some(A2)))

11.RightOutJoin(otherDataSet, numPartitions):右外鏈接，包含右RDD的全部數據，若是左邊沒有與之匹配的用None表示,numPartitions設置分區數，提升做業並行度
例11：
//省略

val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))
val arr1 = List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2"),("C","C1"))
val rdd = sc.parallelize(arr, 3)
val rdd1 = sc.parallelize(arr1, 3)
val rightOutJoinRDD = rdd.rightOuterJoin(rdd1)
rightOutJoinRDD.foreach(println)
sc.stop

輸出：

(B,(Some(2),B1))
(B,(Some(2),B2))
(B,(Some(3),B1))
(B,(Some(3),B2))
 
(C,(None,C1))
 
(A,(Some(1),A1))
(A,(Some(1),A2))
(A,(Some(2),A1))
(A,(Some(2),A2))

 

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