Spark算子详解

Posted 2020-12-02 littlepage

目录

• Spark（二）算子讲解
  • 一、wordcountcount
  • 二、编程模型
  • 三、RDD数据集和算子的使用

Spark（二）算子讲解

@

一、wordcountcount

基于上次的wordcount，我们来写一个wordcountcount，来对wc程序进行第二次计数，我们来分析一下性能。

package com.littlepage.wc

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local")
    val sparkContext=new SparkContext(conf)
    sparkContext.setLogLevel("error")
    val fileRDD:RDD[String] = sparkContext.textFile("data/data")
    val words:RDD[String] = fileRDD.flatMap(_.split(" "))
    val pairWord:RDD[(String,Int)] = words.map((_,1))
    val res:RDD[(String,Int)] = pairWord.reduceByKey(_+_)
    println("wordcount:")
    res.foreach(println)
    val rev:RDD[(Int,Int)] = res.map((x)=>{(x._2,1)})
    val pl:RDD[(Int,Int)] = rev.reduceByKey(_+_)
    println("
wordcountcount")
    pl.foreach(println)
    Thread.sleep(100000000)
  }
}

通过性能图，我们可以知道：

1.Spark如果不对其结果进行存储或输出，那么Spark将不会处理map或者reduce操作

2.如果进行重复输出，共用的map或者reduce操作只执行一次

3.默认如果产生一次shuffle是去查看图表的一次拐弯，为了尽量减少性能的消耗，编写程序时应该尽量减少shuffle的次数

二、编程模型

Spark编程模型和MapReduce相比，Spark可以多个Job，多个State进行执行。

源码部分参考视频

三、RDD数据集和算子的使用

1.三个必备算子

我们在写一个Spark程序中，不可避免的算子有三个，创建算子，转换算子，收集算子。

创建算子可以创建一个RDD数据集，这个创建可以在内存中（集合容器），也可以在硬盘中（文件）获取

转换算子可以处理一个RDD数据集，即map和reduce操作，都算做转换算子。

收集算子我们在写一个RDD数据集的时候，必须使用收集算子进行收集，否则不会触发shuffle。

示例，三个算子写一个过滤数字程序。

package com.littlepage

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

object demo2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setAppName("demo2").setMaster("local")
    val sc=new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("error")
    val dataRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1))//创建算子
    val filterRDD: RDD[Int] = dataRDD.filter(_>3)//转换算子
    val ints:Array[Int] = filterRDD.collect()//收集算子
    Thread.sleep(100000)
  }
}

package com.littlepage

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

object demo2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setAppName("demo2").setMaster("local")
    val sc=new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("error")
    val dataRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1))//创建算子
    val filterRDD: RDD[Int] = dataRDD.filter(_>3)//转换算子
    val ints:Array[Int] = filterRDD.collect()//收集算子
    Thread.sleep(100000)
  }
}

2.常见算子（交并差笛卡尔，cogroup，join）

2.1.union算子

将两个数据集合并为一个数据集，直接合并，不会产生shuffle

object union {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sc=new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local").setAppName("union"))
    sc.setLogLevel("error")
    val rdd1:RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,6,7))
    val rdd2:RDD[Int] = sc.parallelize(List(2,3,4,5))
    val uniondata = rdd1.union(rdd2)
    uniondata.foreach(print)
    Thread.sleep(100000)
  }
}

2.2.intersection算子

将2个数据集取交集，产生一个shuffle

val interdata:RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)

2.3.substract算子

将2个数据集取差集，产生一个shuffle

val subdata:RDD[Int] = rdd1.substract(rdd2)

2.4.cartesian算子

将2个数据集取笛卡尔积，不产生shuffle

val cartesiandata:RDD[Int] = rdd1.cartesian(rdd2)

2.5.cogroup算子

两个分组进行，key作为结果的key，value集合进行一个二元祖，包含两个分区的元素，产生一个shuffle。

val rdd1:RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(List(
      ("zhangsan",11),
      ("zhangsan",12),
      ("lisi",13),
      ("wangwu",14)
    ));
    val rdd2:RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(List(
      ("zhangsan",21),
      ("zhangsan",22),
      ("lisi",23),
      ("zhaoliu",28)
    ))
    val cogroupdata:RDD[(String,(Iterable[Int],Iterable[Int]))] = rdd1.cogroup(rdd2)

6.join,leftOuterJoin,rightOuterJoin,fullOuterJoin算子

val joindata:RDD[(String,(Int,Int))] = rdd1.join(rdd2)
val leftdata:RDD[(String,(Int,Option[Int]))] = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
val rightdata:RDD[(String,(Option[Int],Int))]  = rdd2.rightOuterJoin(rdd2)
val fulldata:RDD[(String,(Option[Int],Option[Int]))]  = rdd1.fullOuterJoin(rdd2)

3.排序和聚合计算

3.1.swap算子

将一个k-v数据集的key和value交换，用法

data.map(_.swap)

3.2.sort算子

sort算子可以将按照key进行全排序

data.sortByKey()

3.3.take算子

获得数据的前n个，n为一个整型

data.take(n)

3.4.distinct去重

去除key相同的

val keys:RDD[(String,String) = map.distinct()