上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组，这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了。上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的。
Spark是一个计算框架，是对mapreduce计算框架的改进，mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式，之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算。但是Spark里的计算模型却是数组形式，RDD如何处理Map的数据格式了？本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式。
Pair RDD及键值对RDD，Spark里创建Pair RDD也是可以通过两种途径，一种是从内存里读取，一种是从文件读取。
首先是从文件读取，上篇里我们看到使用textFile方法读取文件，读取的文件是按行组织成一个数组，要让其变成map格式就的进行转化，代码如下所示：
/*
* 测试文件数据:
* x01,1,4
x02,11,1
x01,3,9
x01,2,6
x02,18,12
x03,7,9
*
* */
valrddFile:RDD[(String,String)] =sc.textFile("file:///F:/sparkdata01.txt", 1).map { x => (x.split(",")(0),x.split(",")(1) + ","+ x.split(",")(2)) }
valrFile:RDD[String] =rddFile.keys
println("=========createPairMap File=========")
println(rFile.collect().mkString(","))// x01,x02,x01,x01,x02,x03
println("=========createPairMap File=========")
我们由此可以看到以读取文件方式构造RDD，我们需要使用map函数进行转化，让其变成map的形式。
下面是通过内存方式进行创建，代码如下：
valrdd:RDD[(String,Int)] =sc.makeRDD(List(("k01",3),("k02",6),("k03",2),("k01",26)))
valr:RDD[(String,Int)] =rdd.reduceByKey((x,y) => x + y)
println("=========createPairMap=========")
println(r.collect().mkString(","))// (k01,29),(k03,2),(k02,6)
println("=========createPairMap=========")
RDD任然是数组形式，只不过数组的元素是("k01",3)格式是scala里面特有的Tuple2及二元组，元组可以当作一个集合，这个集合可以是各种不同数据类型组合而成，二元组就是只包含两个元素的元组。
由此可见Pair RDD也是数组，只不过是一个元素为二元组的数组而已，上篇里对RDD的操作也是同样适用于Pair RDD的。
下面是Pair RDD的API讲解，同样我们先说转化操作的API：
reduceByKey：合并具有相同键的值；
groupByKey：对具有相同键的值进行分组；
keys：返回一个仅包含键值的RDD；
values：返回一个仅包含值的RDD；
sortByKey：返回一个根据键值排序的RDD；
flatMapValues：针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数，然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录；
mapValues：对Pair RDD里每一个值应用一个函数，但是不会对键值进行操作；
combineByKey：使用不同的返回类型合并具有相同键的值；
subtractByKey：操作的RDD我们命名为RDD1，参数RDD命名为参数RDD，剔除掉RDD1里和参数RDD中键相同的元素；
join：对两个RDD进行内连接；
rightOuterJoin：对两个RDD进行连接操作，第一个RDD的键必须存在，第二个RDD的键不再第一个RDD里面有那么就会被剔除掉，相同键的值会被合并；
leftOuterJoin：对两个RDD进行连接操作，第二个RDD的键必须存在，第一个RDD的键不再第二个RDD里面有那么就会被剔除掉，相同键的值会被合并；
cogroup：将两个RDD里相同键的数据分组在一起
下面就是行动操作的API了，具体如下：
countByKey：对每个键的元素进行分别计数；
collectAsMap：将结果变成一个map；
lookup：在RDD里使用键值查找数据
接下来我再提提那些不是很常用的RDD操作，具体如下：
转化操作的：
1sample:对RDD采样；
行动操作：
take(num):返回RDD里num个元素，随机的；
top(num):返回RDD里最前面的num个元素，这个方法实用性还比较高；
takeSample：从RDD里返回任意一些元素；
sample：对RDD里的数据采样；
takeOrdered：从RDD里按照提供的顺序返回最前面的num个元素
接下来就是示例代码了，如下所示：
packagecn.com.sparktest
importorg.apache.spark.SparkConf
importorg.apache.spark.SparkConf
importorg.apache.spark.SparkContext
importorg.apache.spark.SparkContext._
importorg.apache.spark.rdd.RDD
importorg.apache.spark.util.collection.CompactBuffer
objectSparkPairMap {
valconf:SparkConf =newSparkConf().setAppName("spark pair map").setMaster("local[2]")
valsc:SparkContext =newSparkContext(conf)
/**
* 构建Pair RDD
*/
defcreatePairMap():Unit ={
valrdd:RDD[(String,Int)] =sc.makeRDD(List(("k01",3),("k02",6),("k03",2),("k01",26)))
valr:RDD[(String,Int)] =rdd.reduceByKey((x,y) => x + y)
println("=========createPairMap=========")
println(r.collect().mkString(","))// (k01,29),(k03,2),(k02,6)
println("=========createPairMap=========")
/*
* 测试文件数据:
* x01,1,4
x02,11,1
x01,3,9
x01,2,6
x02,18,12
x03,7,9
*
* */
valrddFile:RDD[(String,String)] =sc.textFile("file:///F:/sparkdata01.txt", 1).map { x => (x.split(",")(0),x.split(",")(1) + ","+ x.split(",")(2)) }
valrFile:RDD[String] =rddFile.keys
println("=========createPairMap File=========")
println(rFile.collect().mkString(","))// x01,x02,x01,x01,x02,x03
println("=========createPairMap File=========")
}
/**
* 关于Pair RDD的转化操作和行动操作
*/
defpairMapRDD(path:String):Unit ={
valrdd:RDD[(String,Int)] =sc.makeRDD(List(("k01",3),("k02",6),("k03",2),("k01",26)))
valother:RDD[(String,Int)] =sc.parallelize(List(("k01",29)), 1)
// 转化操作
valrddReduce:RDD[(String,Int)] =rdd.reduceByKey((x,y) => x + y)
println("====reduceByKey===:"+ rddReduce.collect().mkString(","))// (k01,29),(k03,2),(k02,6)
valrddGroup:RDD[(String,Iterable[Int])] =rdd.groupByKey()
println("====groupByKey===:"+ rddGroup.collect().mkString(","))// (k01,CompactBuffer(3, 26)),(k03,CompactBuffer(2)),(k02,CompactBuffer(6))
valrddKeys:RDD[String] =rdd.keys
println("====keys=====:"+ rddKeys.collect().mkString(","))// k01,k02,k03,k01
valrddVals:RDD[Int] =rdd.values
println("======values===:"+ rddVals.collect().mkString(","))// 3,6,2,26
valrddSortAsc:RDD[(String,Int)] =rdd.sortByKey(true, 1)
valrddSortDes:RDD[(String,Int)] =rdd.sortByKey(false, 1)
println("====rddSortAsc=====:"+ rddSortAsc.collect().mkString(","))// (k01,3),(k01,26),(k02,6),(k03,2)
println("======rddSortDes=====:"+ rddSortDes.collect().mkString(","))// (k03,2),(k02,6),(k01,3),(k01,26)
valrddFmVal:RDD[(String,Int)] =rdd.flatMapValues { x => List(x + 10) }
println("====flatMapValues===:"+ rddFmVal.collect().mkString(","))// (k01,13),(k02,16),(k03,12),(k01,36)
valrddMapVal:RDD[(String,Int)] =rdd.mapValues { x => x + 10}
println("====mapValues====:"+ rddMapVal.collect().mkString(","))// (k01,13),(k02,16),(k03,12),(k01,36)
valrddCombine:RDD[(String,(Int,Int))] =rdd.combineByKey(x => (x,1), (param:(Int,Int),x) => (param._1+ x,param._2+ 1), (p1:(Int,Int),p2:(Int,Int)) => (p1._1+ p2._1,p1._2+ p2._2))
println("====combineByKey====:"+ rddCombine.collect().mkString(","))//(k01,(29,2)),(k03,(2,1)),(k02,(6,1))
valrddSubtract:RDD[(String,Int)] =rdd.subtractByKey(other);
println("====subtractByKey====:"+ rddSubtract.collect().mkString(","))// (k03,2),(k02,6)
valrddJoin:RDD[(String,(Int,Int))] =rdd.join(other)
println("=====rddJoin====:"+ rddJoin.collect().mkString(","))// (k01,(3,29)),(k01,(26,29))
valrddRight:RDD[(String,(Option[Int],Int))] =rdd.rightOuterJoin(other)
println("====rightOuterJoin=====:"+ rddRight.collect().mkString(","))// (k01,(Some(3),29)),(k01,(Some(26),29))
valrddLeft:RDD[(String,(Int,Option[Int]))] =rdd.leftOuterJoin(other)
println("=====rddLeft=====:"+ rddLeft.collect().mkString(","))// (k01,(3,Some(29))),(k01,(26,Some(29))),(k03,(2,None)),(k02,(6,None))
valrddCogroup:RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] =rdd.cogroup(other)
println("=====cogroup=====:"+ rddCogroup.collect().mkString(","))// (k01,(CompactBuffer(3, 26),CompactBuffer(29))),(k03,(CompactBuffer(2),CompactBuffer())),(k02,(CompactBuffer(6),CompactBuffer()))
// 行动操作
valresCountByKey =rdd.countByKey()
println("=====countByKey=====:"+ resCountByKey)// Map(k01 -> 2, k03 -> 1, k02 -> 1)
valresColMap =rdd.collectAsMap()
println("=====resColMap=====:"+ resColMap)//Map(k02 -> 6, k01 -> 26, k03 -> 2)
valresLookup =rdd.lookup("k01")
println("====lookup===:"+ resLookup) // WrappedArray(3, 26)
}
/**
* 其他一些不常用的RDD操作
*/
defotherRDDOperate(){
valrdd:RDD[(String,Int)] =sc.makeRDD(List(("k01",3),("k02",6),("k03",2),("k01",26)))
println("=====first=====:"+ rdd.first())//(k01,3)
valresTop =rdd.top(2).map(x => x._1+ ";"+ x._2)
println("=====top=====:"+ resTop.mkString(","))// k03;2,k02;6
valresTake =rdd.take(2).map(x => x._1+ ";"+ x._2)
println("=======take====:"+ resTake.mkString(","))// k01;3,k02;6
valresTakeSample =rdd.takeSample(false, 2).map(x => x._1+ ";"+ x._2)
println("=====takeSample====:"+ resTakeSample.mkString(","))// k01;26,k03;2
valresSample1=rdd.sample(false, 0.25)
valresSample2=rdd.sample(false, 0.75)
valresSample3=rdd.sample(false, 0.5)
println("=====sample======:"+ resSample1.collect().mkString(","))// 无
println("=====sample======:"+ resSample2.collect().mkString(","))// (k01,3),(k02,6),(k01,26)
println("=====sample======:"+ resSample3.collect().mkString(","))// (k01,3),(k01,26)
}
defmain(args:Array[String]):Unit ={
createPairMap()
pairMapRDD("file:///F:/sparkdata01.txt")
otherRDDOperate()
}
}
本篇到此就将我知道的spark的API全部讲完了，两篇文章里的示例代码都是经过测试的，可以直接运行，大家在阅读代码时候最好注意这个特点：我在写RDD转化代码时候都是很明确的写上了转化后的RDD的数据类型，这样做的目的就是让读者更加清晰的认识不同RDD转化后的数据类型，这点在实际开发里非常重要，在实际的计算里我们经常会不同的计算算法不停的转化RDD的数据类型，而使用scala开发spark程序时候，我发现scala和javascript很类似，我们不去指定返回值数据类型，scala编译器也会自动推算结果的数据类型，因此编码时候我们可以不指定具体数据类型。这个特点就会让我们在实际开发里碰到种种问题，因此我在示例代码里明确了RDD转化后的数据类型。
在使用Pair RDD时候，我们要引入：
1importorg.apache.spark.SparkContext._
否则代码就有可能报错，说找不到对应的方法，这个引入就是scala里导入的隐世类型转化的功能，原理和上段文字说到的内容差不多。
开发spark程序不仅仅只可以使用scala，还可以使用python，java，不过scala使用起来更加方便，spark的API简单清晰，这样的编程大大降低了原先使用mapreduce编程的难度，但是如果我们要深入掌握这些API那么就要更加深入的学习下scala。下一篇我就根据spark里RDD的API讲解一些scala的语法，通过这些语法让我们更好的掌握Spark的API。
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