【Spark篇】---Spark中Action算子

時間 2019-11-21

原文原文鏈接

1、前述java

Action類算子也是一類算子（函數）叫作行動算子，如foreach,collect，count等。Transformations類算子是延遲執行，Action類算子是觸發執行。一個application應用程序（就是咱們編寫的一個應用程序）中有幾個Action類算子執行，就有幾個job運行。apache

2、具體api

原始數據集：app

一、countide

返回數據集中的元素數。會在結果計算完成後回收到Driver端。返回行數函數

package com.spark.spark.actions;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

/**
 * count
 * 返回結果集中的元素數，會將結果回收到Driver端。
 *
 */
public class Operator_count {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local");
        conf.setAppName("collect");
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD<String> lines = jsc.textFile("./words.txt");
        long count = lines.count();
        System.out.println(count);
        jsc.stop();
    }
}

結果：返回行數即元素數oop

二、take(n)spa

first=take(1) 返回數據集中的第一個元素。scala

返回一個包含數據集前n個元素的集合。是一個（array）有幾個partiotion 會有幾個job觸發3d

package com.spark.spark.actions;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
/**
 * take
 * 
 * @author root
 *
 */
public class Operator_takeAndFirst {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local").setAppName("take");
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
        
 
        JavaRDD<String> parallelize = jsc.parallelize(Arrays.asList("a","b","c","d"));
        List<String> take = parallelize.take(2);
        String first = parallelize.first();
        for(String s:take){
            System.out.println(s);
        }
        jsc.stop();
    }
}

結果：

三、foreach

循環遍歷數據集中的每一個元素，運行相應的邏輯。

四、collect

將計算結果回收到Driver端。當數據量很大時就不要回收了，會形成oom.

通常在使用過濾算子或者一些能返回少許數據集的算子後

package com.spark.spark.actions;

import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;

/**
 * collect 
 * 將計算的結果做爲集合拉回到driver端，通常在使用過濾算子或者一些能返回少許數據集的算子後，將結果回收到Driver端打印顯示。
 *
 */
public class Operator_collect {
    public static void main(String[] args) {
        /**
         * SparkConf對象中主要設置Spark運行的環境參數。
         * 1.運行模式
         * 2.設置Application name
         * 3.運行的資源需求
         */
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local");
        conf.setAppName("collect");
        /**
         * JavaSparkContext對象是spark運行的上下文，是通往集羣的惟一通道。
         */
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD<String> lines = jsc.textFile("./words.txt");
        JavaRDD<String> resultRDD = lines.filter(new Function<String, Boolean>() {

            /**
             * 
             */
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Boolean call(String line) throws Exception {
                return !line.contains("hadoop");
            }
            
        });
        List<String> collect = resultRDD.collect();
        for(String s :collect){
            System.out.println(s);
        }
        
        jsc.stop();
    }
}

結果：

countByKey

做用到K,V格式的RDD上，根據Key計數相同Key的數據集元素。（也就是個數）

java代碼：

package com.spark.spark.actions;

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import scala.Tuple2;
/**
 * countByKey
 * 
 * 做用到K,V格式的RDD上，根據Key計數相同Key的數據集元素。返回一個Map<K,Object>
 * @author root
 *
 */
public class Operator_countByKey {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local").setAppName("countByKey");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaPairRDD<Integer, String> parallelizePairs = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(
                new Tuple2<Integer,String>(1,"a"),
                new Tuple2<Integer,String>(2,"b"),
                new Tuple2<Integer,String>(3,"c"),
                new Tuple2<Integer,String>(4,"d"),
                new Tuple2<Integer,String>(4,"e")
        ));
        
        Map<Integer, Object> countByKey = parallelizePairs.countByKey();
        for(Entry<Integer,Object>  entry : countByKey.entrySet()){
            System.out.println("key:"+entry.getKey()+"value:"+entry.getValue());
        }
        
        
    }
}

結果：

countByValue

根據數據集每一個元素相同的內容來計數。返回相同內容的元素對應的條數。

java代碼：

package com.spark.spark.actions;

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

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 scala.Tuple2;
/**
 * countByValue
 * 根據數據集每一個元素相同的內容來計數。返回相同內容的元素對應的條數。
 * 
 * @author root
 *
 */
public class Operator_countByValue {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local").setAppName("countByKey");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaPairRDD<Integer, String> parallelizePairs = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(
                new Tuple2<Integer,String>(1,"a"),
                new Tuple2<Integer,String>(2,"b"),
                new Tuple2<Integer,String>(2,"c"),
                new Tuple2<Integer,String>(3,"c"),
                new Tuple2<Integer,String>(4,"d"),
                new Tuple2<Integer,String>(4,"d")
        ));
        
        Map<Tuple2<Integer, String>, Long> countByValue = parallelizePairs.countByValue();
        
        for(Entry<Tuple2<Integer, String>, Long> entry : countByValue.entrySet()){
            System.out.println("key:"+entry.getKey()+",value:"+entry.getValue());
        }
    }
}

scala代碼：

package com.bjsxt.spark.actions

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
/**
 * countByValue
 * 根據數據集每一個元素相同的內容來計數。返回相同內容的元素對應的條數。
 */
object Operator_countByValue {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local").setAppName("countByValue")
    val sc = new SparkContext(conf)
     val rdd1 = sc.makeRDD(List("a","a","b"))
    val rdd2 = rdd1.countByValue()
    rdd2.foreach(println)
    sc.stop()
  }
}

代碼結果：

java：

scala:

reduce

根據聚合邏輯聚合數據集中的每一個元素。（reduce裏面須要具體的邏輯，根據裏面的邏輯對相同分區的數據進行計算）

java代碼：

package com.spark.spark.actions;

import java.util.Arrays;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
/**
 * reduce
 * 
 * 根據聚合邏輯聚合數據集中的每一個元素。
 * @author root
 *
 */
public class Operator_reduce {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local").setAppName("reduce");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD<Integer> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5));
        
        Integer reduceResult = parallelize.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            
            /**
             * 
             */
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1+v2;
            }
        });
        System.out.println(reduceResult);
        sc.stop();
    }
}

scala代碼:

package com.bjsxt.spark.actions

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
/**
 * reduce
 * 
 * 根據聚合邏輯聚合數據集中的每一個元素。
 */
object Operator_reduce {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local").setAppName("reduce")
    
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd1 = sc.makeRDD(Array(1,2))
    
    val result = rdd1.reduce(_+_)
    
    println(result)
    sc.stop()
  }
}

結果：

java:

scala：