這篇文章主要介紹了spark中RDD算子的示例分析，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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Value型Transformation算子

處理數(shù)據(jù)類型為Value型的Transformation算子可以根據(jù)RDD變換算子的輸入分區(qū)與輸出分區(qū)關(guān)系分為以下幾種類型。

1）輸入分區(qū)與輸出分區(qū)一對一型。

2）輸入分區(qū)與輸出分區(qū)多對一型。

3）輸入分區(qū)與輸出分區(qū)多對多型。

4）輸出分區(qū)為輸入分區(qū)子集型。

5）還有一種特殊的輸入與輸出分區(qū)一對一的算子類型：Cache型。Cache算子對RDD分區(qū)進(jìn)行緩存。

這里的對應(yīng)指的是分區(qū)依賴的對應(yīng)

1．輸入分區(qū)與輸出分區(qū)一對一型

（1）map(func)

map是對RDD中的每個元素都執(zhí)行一個指定的函數(shù)來產(chǎn)生一個新的RDD，新RDD叫作MappedRDD(this, sc.clean(f))。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一個元素與之對應(yīng)。

圖3-4中的每個方框表示一個RDD分區(qū)，左側(cè)的分區(qū)經(jīng)過用戶自定義函數(shù)f:T->U映射為右側(cè)的新的RDD分區(qū)。但是實際只有等到Action算子觸發(fā)后，這個f函數(shù)才會和其他函數(shù)在一個Stage中對數(shù)據(jù)進(jìn)行運算。V1輸入f轉(zhuǎn)換輸出V’1。

（2）flatMap(func)

類似于map，但是每一個輸入元素，會被映射為0到多個輸出元素（因此，func函數(shù)的返回值是一個Seq，而不是單一元素）。內(nèi)部創(chuàng)建 FlatMappedRDD(this, sc.clean(f))。

圖3-5中小方框表示RDD的一個分區(qū)，對分區(qū)進(jìn)行flatMap函數(shù)操作，flatMap中傳入的函數(shù)為f:T->U，T和U可以是任意的數(shù)據(jù)類型。將分區(qū)中的數(shù)據(jù)通過用戶自定義函數(shù)f轉(zhuǎn)換為新的數(shù)據(jù)。外部大方框可以認(rèn)為是一個RDD分區(qū)，小方框代表一個集合。V1、V2、V3在一個集合作為RDD的一個數(shù)據(jù)項，轉(zhuǎn)換為V’1、V’2、V’3后，將結(jié)合拆散，形成為RDD中的數(shù)據(jù)項。

（3）mapPartitions(func)

mapPartitions是map的一個變種。map的輸入函數(shù)是應(yīng)用于RDD中每個元素，而mapPartitions的輸入函數(shù)是應(yīng)用于每個分區(qū)，也就是把每個分區(qū)中的內(nèi)容作為整體來處理的。

mapPartitions函數(shù)獲取到每個分區(qū)的迭代器，在函數(shù)中通過這個分區(qū)整體的迭代器對整個分區(qū)的元素進(jìn)行操作。內(nèi)部實現(xiàn)是生成MapPartitionsRDD。圖3-6中的方框代表一個RDD分區(qū)。

圖3-6中，用戶通過函數(shù)f (iter )=>iter.filter(_>=3)對分區(qū)中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，>=3的數(shù)據(jù)保留。一個方塊代表一個RDD分區(qū)，含有1、2、3的分區(qū)過濾只剩下元素3。

（4）glom()

glom函數(shù)將每個分區(qū)形成一個數(shù)組，內(nèi)部實現(xiàn)是返回的GlommedRDD。圖3-7中的每個方框代表一個RDD分區(qū)。

圖3-7中的方框代表一個分區(qū)。該圖表示含有V1、V2、V3的分區(qū)通過函數(shù)glom形成一個數(shù)組Array[(V1),(V2),(V3)]。

2．輸入分區(qū)與輸出分區(qū)多對一型

（1）union(otherDataset)

使用union函數(shù)時需要保證兩個RDD元素的數(shù)據(jù)類型相同，返回的RDD數(shù)據(jù)類型和被合并的RDD元素數(shù)據(jù)類型相同，并不進(jìn)行去重操作，保存所有元素。如果想去重，可以使用distinct()。++符號相當(dāng)于uion函數(shù)操作。

圖3-8中左側(cè)的大方框代表兩個RDD，大方框內(nèi)的小方框代表RDD的分區(qū)。右側(cè)大方框代表合并后的RDD，大方框內(nèi)的小方框代表分區(qū)。含有V1，V2…U4的RDD和含有V1，V8…U8的RDD合并所有元素形成一個RDD。V1、V1、V2、V8形成一個分區(qū)，其他元素同理進(jìn)行合并。

（2）cartesian(otherDataset)

對兩個RDD內(nèi)的所有元素進(jìn)行笛卡爾積操作。操作后，內(nèi)部實現(xiàn)返回CartesianRDD。

左側(cè)的大方框代表兩個RDD，大方框內(nèi)的小方框代表RDD的分區(qū)。右側(cè)大方框代表合并后的RDD，大方框內(nèi)的小方框代表分區(qū)。大方框代表RDD，大方框中的小方框代表RDD分區(qū)。 例如，V1和另一個RDD中的W1、 W2、 Q5進(jìn)行笛卡爾積運算形成（V1，W1）、（V1，W2）、（V1，Q5）。

3．輸入分區(qū)與輸出分區(qū)多對多型

groupBy (func)

將元素通過函數(shù)生成相應(yīng)的Key，數(shù)據(jù)就轉(zhuǎn)化為Key-Value格式，之后將Key相同的元素分為一組。
圖中，方框代表一個RDD分區(qū)，相同key的元素合并到一個組。 例如，V1，V2合并為一個Key-Value對，其中key為“ V” ，Value為“ V1，V2” ，形成V，Seq（V1，V2）。

4．輸出分區(qū)為輸入分區(qū)子集型

（1）filter(func)

filter的功能是對元素進(jìn)行過濾，對每個元素應(yīng)用f函數(shù)，返回值為true的元素在RDD中保留，返回為false的將過濾掉。內(nèi)部實現(xiàn)相當(dāng)于生成FilteredRDD(this，sc.clean(f))。
圖3-11中的每個方框代表一個RDD分區(qū)。T可以是任意的類型。通過用戶自定義的過濾函數(shù)f，對每個數(shù)據(jù)項進(jìn)行操作，將滿足條件，返回結(jié)果為true的數(shù)據(jù)項保留。例如，過濾掉V2、V3保留了V1，將區(qū)分命名為V1'。

（2）distinct([numTasks]))

distinct將RDD中的元素進(jìn)行去重操作。圖3-12中的方框代表RDD分區(qū)。

圖3-12中的每個方框代表一個分區(qū)，通過distinct函數(shù)，將數(shù)據(jù)去重。例如，重復(fù)數(shù)據(jù)V1、V1去重后只保留一份V1。

（3）subtract(other, numPartitions=None)

subtract相當(dāng)于進(jìn)行集合的差操作，RDD 1去除RDD 1和RDD 2交集中的所有元素。

圖3-13中左側(cè)的大方框代表兩個RDD，大方框內(nèi)的小方框代表RDD的分區(qū)。右側(cè)大方框代表合并后的RDD，大方框內(nèi)的小方框代表分區(qū)。V1在兩個RDD中均有，根據(jù)差集運算規(guī)則，新RDD不保留，V2在第一個RDD有，第二個RDD沒有，則在新RDD元素中包含V2。

（4）sample(withReplacement, fraction, seed=None)

sample將RDD這個集合內(nèi)的元素進(jìn)行采樣，獲取所有元素的子集。用戶可以設(shè)定是否有放回的抽樣、百分比、隨機(jī)種子，進(jìn)而決定采樣方式。

內(nèi)部實現(xiàn)是生成SampledRDD(withReplacement, fraction, seed)。

函數(shù)參數(shù)設(shè)置如下。

withReplacement=true，表示有放回的抽樣；

withReplacement=false，表示無放回的抽樣。

圖3-14中的每個方框是一個RDD分區(qū)。通過sample函數(shù)，采樣50%的數(shù)據(jù)。V1、V2、U1、U2、U3、U4采樣出數(shù)據(jù)V1和U1、U2，形成新的RDD。

（5）takeSample(withReplacement, num, seed=None)

takeSample()函數(shù)和上面的sample函數(shù)是一個原理，但是不使用相對比例采樣，而是按設(shè)定的采樣個數(shù)進(jìn)行采樣，同時返回結(jié)果不再是RDD，而是相當(dāng)于對采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行Collect()，返回結(jié)果的集合為單機(jī)的數(shù)組。

圖3-15中左側(cè)的方框代表分布式的各個節(jié)點上的分區(qū)，右側(cè)方框代表單機(jī)上返回的結(jié)果數(shù)組。通過takeSample對數(shù)據(jù)采樣，設(shè)置為采樣一份數(shù)據(jù)，返回結(jié)果為V1。

5．Cache型

（1）cache

cache將RDD元素從磁盤緩存到內(nèi)存，相當(dāng)于persist(MEMORY_ONLY)函數(shù)的功能。圖3-14中的方框代表RDD分區(qū)。

圖3-16中的每個方框代表一個RDD分區(qū)，左側(cè)相當(dāng)于數(shù)據(jù)分區(qū)都存儲在磁盤，通過cache算子將數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存。

（2）persist(storageLevel=StorageLevel(False, True, False, False, 1))

persist函數(shù)對RDD進(jìn)行緩存操作。數(shù)據(jù)緩存在哪里由StorageLevel枚舉類型確定。有以下幾種類型的組合（見圖3-15），DISK代表磁盤，MEMORY代表內(nèi)存，SER代表數(shù)據(jù)是否進(jìn)行序列化存儲。

下面為函數(shù)定義，StorageLevel是枚舉類型，代表存儲模式，用戶可以通過圖3-17按需選擇。

圖3-17中列出persist函數(shù)可以緩存的模式。例如，MEMORY_AND_DISK_SER代表數(shù)據(jù)可以存儲在內(nèi)存和磁盤，并且以序列化的方式存儲。其他同理。圖中，方框代表RDD分區(qū)。 disk代表存儲在磁盤，mem代表存儲在內(nèi)存。 數(shù)據(jù)最初全部存儲在磁盤，通過persist（MEMORY_AND_DISK）將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存，但是有的分區(qū)無法容納在內(nèi)存，例如：圖3-18中將含有V1，V2，V3的RDD存儲到磁盤，將含有U1，U2的RDD仍舊存儲在內(nèi)存。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“spark中RDD算子的示例分析”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!

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