2020/07/04 -
引言
这部分内容在我当时处理流量数据的时候是用的最多的东西，即使后续的时候是使用DataFrame形式的数据，其实也是按照key/value形式来进行这部分操作。我应该明白，这种形式的数据是处理的基础，对比hadoop的处理方式就明白了，最简单的例子就是wordcount，就是按照word为key；然后即使是DataFrame有时候也会经常使用这种形式来进行聚合，或者groupby这类操作。上面的内容是说，这种操作的重要性，但是没有说明为什么要做这种操作？这个问题应该结合数据来进行回答，让我凭空来回答这个东西，实际上我也弄不清楚。其实数据库也是做这些操作。你说，他能groupby，你只说出了这个东西有个这个功能，但是你没有说出这个功能的实际价值。当然，让我举例子，我也能举出来，比如说，我按照某个ip为键，然后group这个东西，其实就能看到这个IP的流量流量数据，交互的节点个数等等。
但我觉得，应该按照这种操作是一种原子操作来理解，那么也就是说，在解决问题的时候，我将我的问题转化为或者将某个步骤分解为这种按照key/value来处理的过程。这样来理解，就潜在中明白了这个东西能干什么。
这章的主要内容有以下几个方面：
1）将数据转化为key/value形式
2）key/value形式的数据都支持哪些操作
3）数据分区，partitioning
key/value形式的RDD同样拥有两种形式的操作，一种是针对单个RDD中的key进行聚合或者什么操作，另一种是面向两个RDD，对他们相同的key来进行一些操作。
小节内容：
- 创建key/value对RDD
- 面向pair RDD的转化操作
- pair RDD的动作
- 高级数据分区
- 小节
1. 创建key/value的对RDD
在之前的操作中，使用sc.textFile来获取RDD得到是按行组织的数据，这种形式属于最基础的形式，并不是pair形式，进行一定的转化。创建pairRDD有多种方式，在后续第五章中讲解的加载数据的形式中，是直接返回pair形式的RDD的，这让我想起来当时处理hadoop形式数据的时候那种感觉。另外一种就是利用map将前面创建的文本形式数据转化为pair形式的RDD。
总结一下就是两种方案：1）利用加载数据的形式，直接返回pairRDD，这种应该会需要数据的支持，同时指定类似分隔符一样的东西。2）通过map转化为pairRDD。转化方法一般就是将数据中的某些东西转化为元组（）,但是经过测试，转化为[]也是可以的。但是数据必须是只有两个数据，不然groupByKey就会报错。错误信息是
for k, v in iterator:
ValueError: too many values to unpack
所以就是说，只能是两个元素的元组或者数组。
2. 面向pair RDD的转化操作
对于pair RDD，之前第三章中讲到的转化操作都是可行的，但是需要注意的是，函数必须是处理两个参数。而对于能够处理key的转化操作，可以不用考虑这个问题。
大致的操作如下：
单个RDD按key操作
key
其中groupByKey返回的RDD在collect之后，他的数据是不展示的，返回的是一个数组，然后每个元素是一个key和可遍历的数据，这个可遍历的数据是不展示的。
groupByKey
然后还有一个，我测试过程中发现的，groupBy这个函数，他最少一个有一个参数，这个参数是一个函数。
他的工作流程是这样的，就是按照这个函数返回的数值作为键，这个我感觉其实不是面向对RDD的，但是我没有在前一章节中找到这个函数，也就是说，这个书上并没列举出所有的东西。
两个key的操作
聚合操作
reduceByKey，类似reduce，但是是按照key来进行，返回一个RDD。
flodByKey类似flod
通过reduceByKey和mapValues可以获取每个key的平均值，他是这么操作的，感觉稍有复杂。
a.mapValues(lambda x:(x,1)).reduceByKey(lamdba x,y : x[0] + y[0], x[1] + y[1])
这个流程是这样，先将每个key的value都按照1计数，然后统计总和和个数
平均的统计
但是我感觉是不是应该有一些更好的方式呢？就是有内置的函数可以帮助处理这些事情。我记得pandas就有这种，就是agg().aver类似这种。（留个疑问）
为了实现单词技术的方式，（这里RDD中的元素是每行都是文本），然后先使用flatMap将每一个元素变为单词，然后map(x,1)，最后reduceByKey。
x.flatMap(Lambda x:x.split(" ")).map(lambda x: (x,1)).reduceByKey(lambda x,y:x+y)
但是通过下面这种方式会更快x.flagMap(lamdba x:x.split(" ")).countByValue()
最后一个combineByKey类似combine，他能够提供更加灵活的组合方式，他是现在单个分区上进行某种操作，主要是三个参数，都是函数：1）第一次在这个分区见到这个数据的时候2）第二次见到这个key的时候3）在多个分区之间进行组合的时候
而且其他的对key进行操作的流程都是基于这个借口来做的。但一般推荐直接使用相应的函数。我暂时不是很理解这个函数的作用在什么地方。
调整并行度
我刚开始的时候，还挺疑惑，就是为什么上面提到的这些函数都有一个numPartitions参数。一般来说，不需要调整这个东西的参数，spark会自动来弄。但是这个东西存在的意义是什么呢？我仔细思考了一下有点明白了。正常情况下，rdd本身就是多个分区的，然后一些操作的并行度也是这个数量来决定的。但是，就比如hadoop最后的mapreduce过程，最后的时候，这些数据都被重新分配了，那么这个时候多少个分区，是可以用户来指定的。通过指定这个分区来调整后续的性能。
不过这个数量，我也不是很清楚，是为什么呢？是不是一些导致这个RDD碎片化太严重呢？
当在执行这些操作之外的地方进行分区的调整的话，可以使用repartition或者coalesce。repartition会完全打乱数据然后重新分区，这个过程就会导致中间大量的网络交互，coalesce是一个优化版，但是也仅限于减少RDD分区的时候。
重新分区
但是最好，首先通过getNumPartitions()知道一下有多少个分区。
group数据
这个过程前面已经说过了，就是返回一个列表，但是如果你要进行的操作是可以利用reduceByKey完成的，那就是hi用reduceByKey的形式，这种更快。
同时group还能在两个RDD上操作
其他的还有join,排序
3. pair RDD的动作
动作
4. 高级数据分区
在分布式的数据处理过程中，如果有大量的网络交互，那么大量的时间就会消耗在这个过程中；我对这个事情深有体会，就是一旦有数据倾斜，在读取数据的时候就很长时间。
对于那种只使用一次的数据来说，分区数量是无所谓的；而那种能够多次使用的，特别是key/value形式的操作就能有效提高性能。（个人猜测是因为按照key来进行重分区，所以有些操作，其实是对性能没有影响的，这让我想起来了，就是他的那个任务图上的时间信息，这些估计就是能够调优的部分；其实我觉得，这个分区是不是也跟worker这些信息有关呢，就是调整这个过程有没有关系呢？）
image.png
示例1
一个流式处理的场景，在程序运行后，一个用户表将被读取，后续的操作是，没五分钟与新来的数据进行join。那么这个join的过程呢，就是两个数据都进行打乱，然后按照key发往同一个机器。
join示例
因为这是一个流式场景，也就是所，每次执行他都要这样进行，这里面多余的操作就是userData进行传递的过程，也就是左边的数据部分。
添加partitionBy
再添加了这个东西之后，就可以再首次的时候将这个数据进行重新分区。注意看这里的一个东西，persist()，这个东西我觉得应该很重要，这个可能也是影响性能的关键。
对于这种调用过partitionBy函数的RDD，spark会利用这个信息，后续的时候在进行数据传输就会不一样。
使用partitionBy之后的join
这样弄的结果，就是只有events被shuffle。那么后面为什么还要添加一个persist呢。
为什么要persist
原因是partitionBy是一个转化操作，他是返回一个新的RDD,那么也就是说，如果你不cache或者persist的话，每次还是再原来的RDD上重新来计算。所以这一步很关键。整体上就是因为分区后的RDD才是我要多次使用的RDD。下面这张图是83页的内容，也说明了这个问题。
另一个证明
其他的一些按照key来进行操作的函数，都会使用分区后的信息来增快速度；但map这种就没有这种效果，反而会导致失去分区信息。
python中partitionBy的参数只需要传递分区个数即可。
关于使用partitionBy的过程中，一方面要考虑你的这些操作是否能从partitionBy中收到好处；另一方面，就是你的操作会不会将原始的分区好的RDD给打乱，这是需要仔细考虑的（p83)。例如map，不要想着你的操作如果产生了键值对，他就会帮你重新分，或者必然分，使用了map，spark就默认认为你的分区乱了。
同时还有一些针对两个RDD的操作，他们生成的新的RDD的分区取决于上层的RDD。如果两个都有分区，取决于第一个（这个第一个是什么意思呢？），反正就是其中的一个；如果是只有其中一个有，那就是取决于这个分区。
示例2 PageRank
这个示例前面的差不多，处理的逻辑稍微复杂了一点。这里要注意的地方
1）在partitionBy之后，要使用persist进行持久化
2）为了不打乱分区信息，不要使用map，而是用mapValues.
这里再多说两句，你可以看到，partitionsBy在这里的示例中，都是直接在textFile之后进行的；而如果你在别的地方使用的话，但是这个也是惰性操作，也就是说，他也是actions来启动，在这个过程中shuffle数据。
5. 小节
本章节主要讲解了pair类型的RDD的基础操作，同时详细介绍了分区的特性。在实际操作过程中，分区的特性可以大额提高性能，他主要就是通过分区之后，然后固化，来减少这个整体的网络消耗。
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