Spark-RDD高級算子
Spark課堂筆記
Spark生態圈：
Spark Core ： RDD（彈性分布式數據集）
Spark SQL
Spark Streaming
Spark MLLib：協同過濾，ALS，邏輯回歸等等 --> 機器學習
Spark Graphx ： 圖計算
重點在前三章
-----------------Spark Core------------------------
一、什麽是Spark？特點？
https://spark.apache.org/
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.
特點：快、易用、通用性、兼容性（完全兼容Hadoop）
快：快100倍（Hadoop 3 之前）
易用：支持多種語言開發
通用性：生態系統全。
易用性：兼容Hadoop
spark 取代 Hadoop
二、安裝和部署Spark、Spark 的 HA
1、spark體系結構
Spark的運行方式
Yarn
Standalone：本機調試（demo）
Worker：從節點。每個服務器上，資源和任務的管理者。只負責管理一個節點。
執行過程：
一個Worker 有多個 Executor。 Executor是任務的執行者，按階段（stage）劃分任務。————> RDD
客戶端：Driver Program 提交任務到集群中。
1、spark-submit
2、spark-shell
2、spark的搭建
（1）準備工作：JDK 配置主機名 免密碼登錄
（2）偽分布式模式
在一臺虛擬機上模擬分布式環境（Master和Worker在一個節點上）
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
export SPARK_MASTER_HOST=node3
export SPARK_MASTER_PORT=7077
（3）全分布式環境
修改slave文件 拷貝到其他兩臺服務器 啟動
回顧HA；
（*）HDFS Yarn Hbase Spark 主從結構
（*）單點故障
（1）基於文件目錄的單點恢復
（*）本質：還是只有一個主節點Master，創建了一個恢復目錄，保存集群狀態和任務的信息。
當Master掛掉，重新啟動時，會從恢復目錄下讀取狀態信息，恢復出來原來的狀態
用途：用於開發和測試，生產用zookeeper
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM
-Dspark.deploy.recoveryDirectory=/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/recovery"
（2）基於Zookeeper ：和Hadoop類似
（*）復習一下zookeeper：
相當於一個數據庫，把一些信息存放在zookeeper中，比如集群的信息。
數據同步功能，選舉功能，分布式鎖功能
數據同步：給一個節點中寫入數據，可以同步到其他節點
選舉：Zookeeper中存在不同的角色，Leader Follower。如果Leader掛掉，重新選舉Leader
分布式鎖：秒殺。以目錄節點的方式來保存數據。
修改 spark-env.sh
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=node3:2181,node4:2181,node5:2181
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
同步到其他兩臺服務器。
在node3 start-all node3 master node4 Worker node5 Worker
在node4 start-master node3 master node4 master（standby） node4 Worker node5 Worker
在node3上kill master
node4 master（Active） node4 Worker node5 Worker
在網頁http://192.168.109.134:8080/ 可以看到相應信息
三、執行Spark的任務：兩個工具
1、spark-submit：用於提交Spark的任務
任務：jar。
舉例：蒙特卡洛求PI（圓周率）。
./spark-submit --master spark://node3:7077 --class
--class指明主程序的名字
/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --master spark://node3:7077
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
/usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 100
2、spark-shell 相當於REPL
作為一個獨立的Application運行
兩種模式：
（1）本地模式
spark-shell 後面不接任何參數，代表本地模式
Spark context available as ‘sc‘ (master = local[*], app id = local-1554038459298).
sc 是 SparkContext 對象名。 local[*] 代表本地模式，不提交到集群中運行。
（2）集群模式
./spark-submit --master spark://node3:7077 提交到集群中運行
Spark context available as ‘sc‘ (master = spark://node3:7077, app id = app-20190331212447-0000).
master = spark://node3:7077
Spark session available as ‘spark‘
Spark Session 是 2.0 以後提供的，利用 SparkSession 可以訪問spark所有組件。
示例：WordCount程序
（*）處理本地文件，把結果打印到屏幕上
scala> sc.textFile("/usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt")
.flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.reduceByKey(_+_)
.collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((is,1), (love,2), (capital,1), (Beijing,2), (China,2), (I,2), (of,1), (the,1))
（*）處理HDFS文件，結果保存在hdfs上
sc.textFile("hdfs://node1:8020/tmp_files/test_WordCount.txt")
.flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.reduceByKey(_+_)
.saveAsTextFile("hdfs://node1:8020/output/0331/test_WordCount")
-rw-r--r-- 3 root supergroup 0 2019-03-31 21:43 /output/0331/test_WordCount/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 root supergroup 40 2019-03-31 21:43 /output/0331/test_WordCount/part-00000
-rw-r--r-- 3 root supergroup 31 2019-03-31 21:43 /output/0331/test_WordCount/part-00001
_SUCCESS 代表程序執行成功
part-00000 part-00001 結果文件，分區。裏面內容不重復。
（*）單步運行WordCount ----> RDD
scala> val rdd1 = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt MapPartitionsRDD[12] at textFile at <console>:24
scala> 1+1
res2: Int = 2
scala> rdd1.collect
res3: Array[String] = Array(I love Beijing, I love China, Beijing is the capital of China)
scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[13] at flatMap at <console>:26
scala> rdd2.collect
res4: Array[String] = Array(I, love, Beijing, I, love, China, Beijing, is, the, capital, of, China)
scala> val rdd3 = rdd2.map((_,1))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[14] at map at <console>:28
scala> rdd3.collect
res5: Array[(String, Int)] = Array((I,1), (love,1), (Beijing,1), (I,1), (love,1), (China,1), (Beijing,1), (is,1), (the,1), (capital,1), (of,1), (China,1))
scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[15] at reduceByKey at <console>:30
scala> rdd4.collect
res6: Array[(String, Int)] = Array((is,1), (love,2), (capital,1), (Beijing,2), (China,2), (I,2), (of,1), (the,1))
RDD 彈性分布式數據集
（1）依賴關系 ： 寬依賴和窄依賴
（2）算子：
函數：
Transformation ： 延時計算 map flatMap textFile
Action ： 立即觸發計算 collect
說明：scala復習
（*）flatten：把嵌套的結果展開
scala> List(List(2,4,6,8,10),List(1,3,5,7,9)).flatten
res21: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10, 1, 3, 5, 7, 9)
（*）flatmap : 相當於一個 map + flatten
scala> var myList = List(List(2,4,6,8,10),List(1,3,5,7,9))
myList: List[List[Int]] = List(List(2, 4, 6, 8, 10), List(1, 3, 5, 7, 9))
scala> myList.flatMap(x=>x.map(_*2))
res22: List[Int] = List(4, 8, 12, 16, 20, 2, 6, 10, 14, 18)
myList.flatMap(x=>x.map(_*2))
執行過程：
1、將 List(2, 4, 6, 8, 10), List(1, 3, 5, 7, 9) 調用 map(_*2) 方法。x 代表一個List
2、flatten
3、在IDE中開發scala版本和Java版本的WorkCount。
(1)scala版本的WordCount
新建一個工程，把jar引入到工程中。
export jar 點擊下一步下一步，不需要設置main class
把jar上傳到服務器上。
spark-submit --master spark://node3:7077
--class day1025.MyWordCount
/usr/local/tmp_files/Demo1.jar
hdfs://node2:8020/tmp_files/test_WordCount.txt
hdfs://node2:8020/output/1025/demo1
（2）java版本的WordCount
./spark-submit --master spark://node3:7077 --class day0330.JavaWordCount /usr/local/tmp_files/Demo2.jar
四、分析Spark的任務流程
1、分析WordCount程序處理過程
見圖片
2、Spark調度任務的過程
提交到及群眾運行任務時，spark執行任務調度。
見圖片
五、RDD和RDD特性、RDD的算子
1、RDD：彈性分布式數據集
（*）Spark中最基本的數據抽象。
（*）RDD的特性
* Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions
1、是一組分區。
RDD由分區組成，每個分區運行在不同的Worker上，通過這種方式來實現分布式計算。
* - A function for computing each split
在RDD中，提供算子處理每個分區中的數據
* - A list of dependencies on other RDDs
RDD存在依賴關系：寬依賴和窄依賴。
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
可以自定義分區規則來創建RDD
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
* an HDFS file)
優先選擇離文件位置近的節點來執行
如何創建RDD？
（1）通過SparkContext.parallelize方法來創建
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[32] at parallelize at <console>:29
scala> rdd1.partitions.length
res35: Int = 3
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8),2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[33] at parallelize at <console>:29
scala> rdd1.partitions.length
res36: Int = 2
（2）通過外部數據源來創建
sc.textFile()
scala> val rdd2 = sc.textFile("/usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt")
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /usr/local/tmp_files/test_WordCount.txt MapPartitionsRDD[35] at textFile at <console>:29
2、 算子
（1）Transformation
map(func)：相當於for循環，返回一個新的RDD
filter(func)：過濾
flatMap(func)：flat+map 壓平
mapPartitions(func)：對RDD中的每個分區進行操作
mapPartitionsWithIndex(func)：對RDD中的每個分區進行操作，可以取到分區號。
sample(withReplacement, fraction, seed)：采樣
集合運算
union(otherDataset)
intersection(otherDataset)
distinct([numTasks]))：去重
聚合操作：group by
groupByKey([numTasks])
reduceByKey(func, [numTasks])
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp,combOp,[numTasks])
排序
sortByKey([ascending], [numTasks])
sortBy(func,[ascending], [numTasks])
join(otherDataset, [numTasks])
cogroup(otherDataset, [numTasks])
cartesian(otherDataset)
pipe(command, [envVars])
coalesce(numPartitions)
重分區：
repartition(numPartitions)
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)
舉例：
1、創建一個RDD，每個元素乘以2，再排序
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(3,4,5,100,79,81,6,8))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[36] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = rdd1.map(_*2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[37] at map at <console>:31
scala> rdd2.collect
res37: Array[Int] = Array(6, 8, 10, 200, 158, 162, 12, 16)
scala> rdd2.sortBy(x=>x,true).collect
res39: Array[Int] = Array(6, 8, 10, 12, 16, 158, 162, 200)
scala> rdd2.sortBy(x=>x,false).collect
res40: Array[Int] = Array(200, 162, 158, 16, 12, 10, 8, 6)
def sortBy[K](f: (T) ⇒ K, ascending: Boolean = true)
過濾出大於20的元素：
scala> val rdd3 = rdd2.filter(_>20)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[53] at filter at <console>:33
scala> rdd3.collect
res41: Array[Int] = Array(200, 158, 162)
2、字符串（字符）類型的RDD
scala> val rdd4 = sc.parallelize(Array("a b c","d e f","g h i"))
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at <console>:29
scala> rdd4.flatMap(_.split(" ")).collect
res42: Array[String] = Array(a, b, c, d, e, f, g, h, i)
3、RDD的集合運算：
scala> val rdd6 = sc.parallelize(List(1,2,3,6,7,8,9,100))
rdd6: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd7 = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
rdd7: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[57] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd8 = rdd6.union(rdd7)
rdd8: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[58] at union at <console>:33
scala> rdd8.collect
res43: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 100, 1, 2, 3, 4)
scala> rdd8.distinct.collect
res44: Array[Int] = Array(100, 4, 8, 1, 9, 6, 2, 3, 7)
4、分組操作：reduceByKey
<key value>
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(("Tom",1000),("Andy",2000),("Lily",1500)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[62] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(("Andy",1000),("Tom",2000),("Mike",500)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[63] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd3 = rdd1 union rdd2
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = UnionRDD[64] at union at <console>:33
scala> rdd3.collect
res45: Array[(String, Int)] = Array((Tom,1000), (Andy,2000), (Lily,1500), (Andy,1000), (Tom,2000), (Mike,500))
scala> val rdd4= rdd3.groupByKey
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[65] at groupByKey at <console>:35
scala> rdd4.collect
res46: Array[(String, Iterable[Int])] = Array(
(Tom,CompactBuffer(1000, 2000)),
(Andy,CompactBuffer(2000, 1000)),
(Mike,CompactBuffer(500)), (
Lily,CompactBuffer(1500)))
scala> rdd3.reduceByKey(_+_).collect
res47: Array[(String, Int)] = Array((Tom,3000), (Andy,3000), (Mike,500), (Lily,1500))
reduceByKey will provide much better performance.
官方不推薦使用 groupByKey 推薦使用 reduceByKey
5、cogroup
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[67] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[68] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = MapPartitionsRDD[70] at cogroup at <console>:33
scala> rdd3.collect
res48: Array[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = Array(
(tom,(CompactBuffer(1, 2),CompactBuffer(1))),
(jerry,(CompactBuffer(3),CompactBuffer(2))),
(shuke,(CompactBuffer(),CompactBuffer(2))),
(kitty,(CompactBuffer(2),CompactBuffer())))
6、reduce操作（Action）
聚合操作
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[71] at parallelize at <console>:29
scala> rdd1.reduce(_+_)
res49: Int = 15
7、需求：按照value排序。
做法：
1、交換，把key 和 value交換，然後調用sortByKey方法
2、再次交換
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom",1),("jerry",3),("ketty",2),("shuke",2)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[72] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry",1),("tom",3),("shuke",5),("ketty",1)))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[73] at parallelize at <console>:29
scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = UnionRDD[74] at union at <console>:33
scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[75] at reduceByKey at <console>:35
scala> rdd4.collect
res50: Array[(String, Int)] = Array((tom,4), (jerry,4), (shuke,7), (ketty,3))
scala> val rdd5 = rdd4.map(t=>(t._2,t._1)).sortByKey(false).map(t=>(t._2,t._1))
rdd5: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[80] at map at <console>:37
scala> rdd5.collect
res51: Array[(String, Int)] = Array((shuke,7), (tom,4), (jerry,4), (ketty,3))
（2）Action
reduce(func)
collect()
count()
first()
take(n)
takeSample(withReplacement,num, [seed])
takeOrdered(n, [ordering])
saveAsTextFile(path)
saveAsSequenceFile(path)
saveAsObjectFile(path)
countByKey()
foreach(func)：與map類似，沒有返回值。
3、特性：
（1）RDD的緩存機制
（*）作用：提高性能
（*）使用：標識RDD可以被緩存 persist cache
（*）可以緩存的位置：
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)
/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).
*/
def cache(): this.type = persist()
舉例：測試數據，92萬條
scala> val rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt MapPartitionsRDD[82] at textFile at <console>:29
scala> rdd1.count --> 直接出發計算
res52: Long = 923452
scala> rdd1.cache --> 標識RDD可以被緩存，不會觸發計算
res53: rdd1.type = hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt MapPartitionsRDD[82] at textFile at <console>:29
scala> rdd1.count --> 和第一步一樣，觸發計算，但是，把結果進行緩存
res54: Long = 923452
scala> rdd1.count --> 從緩存中直接讀出結果
res55: Long = 923452
（2）RDD的容錯機制：通過檢查點來實現。
/**
* Mark this RDD for checkpointing. It will be saved to a file inside the checkpoint
* directory set with `SparkContext#setCheckpointDir` and all references to its parent
* RDDs will be removed. This function must be called before any job has been
* executed on this RDD. It is strongly recommended that this RDD is persisted in
* memory, otherwise saving it on a file will require recomputation.
*/
（*）復習檢查點：HDFS中的檢查點：有SecondaryNamenode來實現日誌的合並。
（*）RDD的檢查點：容錯
概念：血統 Lineage
理解：表示任務執行的生命周期。
WordCount textFile ---> redceByKey
如果血統越長，越容易出錯。
假如有檢查點，可以從最近的一個檢查點開始，往後面計算。不用重頭計算。
（*）RDD檢查點的類型：
（1）基於本地目錄：需要將Spark shell 或者任務運行在本地模式上（setMaster("local")）
開發和測試
（2）HDFS目錄：用於生產。
sc.setCheckPointDir(目錄)
舉例：設置檢查點
scala> var rdd1 = sc.textFile("hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://192.168.109.131:8020/tmp_files/test_Cache.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
設置檢查點目錄：
scala> sc.setCheckpointDir("hdfs://192.168.109.131:8020/sparkckpt")
標識rdd1可以執行檢查點操作
scala> rdd1.checkpoint
scala> rdd1.count
res2: Long = 923452
（3）依賴關系：寬依賴，窄依賴。
劃分任務執行的stage
見講義。
六、RDD的高級算子
1、mapPartitionsWithIndex：對RDD中的每個分區（帶有下標）進行操作，下標用index表示
通過這個算子，我們可以獲取分區號。
def mapPartitionsWithIndex[U](
f: (Int, Iterator[T]) ⇒ Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false)(
implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U]
參數：f是個函數參數 f 中第一個參數是Int，代表分區號，第二個Iterator[T]代表分區中的元素
舉例：把分區中的元素，包括分區號，都打印出來。
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24
scala> def fun1(index:Int, iter:Iterator[Int]) : Iterator[String] = {
| iter.toList.map(x => "[partId : " + index + " , value = " + x + " ]").iterator
| }
fun1: (index: Int, iter: Iterator[Int])Iterator[String]
scala> rdd1.mapPartitions
mapPartitions mapPartitionsWithIndex
scala> rdd1.mapPartitionsWithIndex(fun1).collect
res3: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = 1 ], [partId : 0 , value = 2 ],
[partId : 1 , value = 3 ], [partId : 1 , value = 4 ], [partId : 1 , value = 5 ],
[partId : 2 , value = 6 ], [partId : 2 , value = 7 ], [partId : 2 , value = 8 ])
2、aggregate：聚合操作。類似於分組。
（*）先對局部進行聚合操作，再對全局進行聚合操作。
調用聚合操作
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:24
scala> rdd2.mapPartitionsWithIndex(fun1).collect
res4: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = 1 ], [partId : 0 , value = 2 ],
[partId : 1 , value = 3 ], [partId : 1 , value = 4 ], [partId : 1 , value = 5 ])
scala> import scala.math._
import scala.math._
scala> rdd2.aggregate(0)(max(_,_),_+_)
res6: Int = 7
說明：aggregate
(0) 初始值是 0
(max(_,_) 局部操作的函數
, _+_ 全局操作的函數
)
scala> rdd2.aggregate(100)(max(_,_),_+_)
res8: Int = 300
分析結果：初始值是100，代表每個分區多了一個100
全局操作，也多了一個100
100+100+100 = 300
對RDD中的元素進行求和
1、RDD.map
2、聚合操作
scala> rdd2.aggregate(0)(_+_,_+_)
res9: Int = 15
MapReduce Combiner
scala> rdd2.aggregate(10)(_+_,_+_)
res10: Int = 45
（*）對字符串操作
scala> val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","e","f"),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[7] at parallelize at <console>:27
scala> rdd2.aggregate("")(_+_,_+_)
res11: String = abcdef
scala> rdd2.aggregate("*")(_+_,_+_)
res12: String = **def*abc
結果分析:
1、*abc *def
2、**def*abc
（*）復雜的例子：
1、
scala> val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:27
scala> def fun1(index:Int, iter:Iterator[String]) : Iterator[String] = {
| iter.toList.map(x => "[partId : " + index + " , value = " + x + " ]").iterator
| }
scala> rdd3.mapPartitionsWithIndex(fun1).collect
res17: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = 12 ], [partId : 0 , value = 23 ],
[partId : 1 , value = 345 ], [partId : 1 , value = 4567 ])
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.max(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res13: String = 42
執行過程：
第一個分區：
第一次比較： "" "12" 長度最大值 2 2-->"2"
第二次比較： “2” “23” 長度最大值 2 2-->"2"
第二個分區：
第一次比較： "" "345" 長度最大值 3 3-->"3"
第二次比較： “3” “4567” 長度最大值 4 4-->"4"
2、
rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res18: String = 11
執行過程：
第一個分區：
第一次比較： "" "12" 長度最小值 0 0-->"0"
第二次比較： “0” “23” 長度最小值 1 1-->"1"
第二個分區：
第一次比較： "" "345" 長度最小值 0 0-->"0"
第二次比較： “0” “4567” 長度最小值 1 1-->"1"
val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2)
rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
scala> val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:27
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res19: String = 10
scala> rdd3.aggregate("")((x,y)=> math.min(x.length,y.length).toString,(x,y)=>x+y)
res20: String = 01
3、aggregateByKey：類似於aggregate，區別：操作的是 key value 的數據類型。
scala> def fun3(index:Int, iter:Iterator[(String,Int)]) : Iterator[String] = {
| iter.toList.map(x => "[partId : " + index + " , value = " + x + " ]").iterator
| }
scala> pairRDD.mapPartitionsWithIndex(fun3).collect
res22: Array[String] = Array(
[partId : 0 , value = (cat,2) ], [partId : 0 , value = (cat,5) ], [partId : 0 , value = (mouse,4) ],
[partId : 1 , value = (cat,12) ], [partId : 1 , value = (dog,12) ], [partId : 1 , value = (mouse,2) ])
（1）將每個動物園（分區）中，動物數最多的動物，進行求和
動物園0
[partId : 0 , value = (cat,2) ], [partId : 0 , value = (cat,5) ], [partId : 0 , value = (mouse,4) ],
動物園1
[partId : 1 , value = (cat,12) ], [partId : 1 , value = (dog,12) ], [partId : 1 , value = (mouse,2) ])
pairRDD.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
scala> pairRDD.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_).collect
res24: Array[(String, Int)] = Array((dog,12), (cat,17), (mouse,6))
（2）將所有動物求和
pairRDD.aggregateByKey(0)(_+_,_+_).collect
scala> pairRDD.reduceByKey(_+_).collect
res27: Array[(String, Int)] = Array((dog,12), (cat,19), (mouse,6))
aggregateByKey效率更高。
4、 coalesce與repartition
與分區有關
都是對RDD進行重分區。
區別：
coalesce 默認不會進行Shuffle 默認 false 如需修改分區，需置為true
repartition 會進行Shuffle
scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[17] at parallelize at <console>:27
scala> val rdd2 = rdd1.repartition(3)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[21] at repartition at <console>:29
scala> rdd2.partitions.length
res28: Int = 3
scala> val rdd3 = rdd1.coalescse(3,true)
<console>:29: error: value coalescse is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[Int]
val rdd3 = rdd1.coalescse(3,true)
^
scala> val rdd3 = rdd1.coalesce(3,true)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[25] at coalesce at <console>:29
scala> rdd3.partitions.length
res29: Int = 3
scala> val rdd4 = rdd1.coalesce(4)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[26] at coalesce at <console>:29
scala> rdd4.partitions.length
res30: Int = 2
5、其他高級算子
http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
七、編程案例
（1）分析日誌
需求：找到訪問量最高的兩個網頁
（*）第一步：對網頁的訪問量求和
（*）第二步：排序，降序
（2）創建自定義分區
（3）使用JDBCRDD 操作數據庫
Spark-RDD高級算子