Spark的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用，包括action和transformation
对于Java的开发者，单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale,
那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学，
福利来了。。。。
对API的解释：
1.1 transform
l map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集
l filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func，然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD
l flatMap(func):和map差不多，但是flatMap生成的是多个结果
l mapPartitions(func):和map很像，但是map是每个element，而mapPartitions是每个partition
l mapPartitionsWithSplit(func):和mapPartitions很像，但是func作用的是其中一个split上，所以func中应该有index
l sample(withReplacement,faction,seed):抽样
l union(otherDataset)：返回一个新的dataset，包含源dataset和给定dataset的元素的集合
l distinct([numTasks]):返回一个新的dataset，这个dataset含有的是源dataset中的distinct的element
l groupByKey(numTasks):返回(K,Seq[V])，也就是Hadoop中reduce函数接受的key-valuelist
l reduceByKey(func,[numTasks]):就是用一个给定的reduce func再作用在groupByKey产生的(K,Seq[V]),比如求和，求平均数
l sortByKey([ascending],[numTasks]):按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型
1.2 action
l reduce(func)：说白了就是聚集，但是传入的函数是两个参数输入返回一个值，这个函数必须是满足交换律和结合律的
l collect()：一般在filter或者足够小的结果的时候，再用collect封装返回一个数组
l count():返回的是dataset中的element的个数
l first():返回的是dataset中的第一个元素
l take(n):返回前n个elements
l takeSample(withReplacement，num，seed)：抽样返回一个dataset中的num个元素，随机种子seed
l saveAsTextFile（path）：把dataset写到一个text file中，或者hdfs，或者hdfs支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中
l saveAsSequenceFile(path):只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统
l countByKey()：返回的是key对应的个数的一个map，作用于一个RDD
l foreach(func):对dataset中的每个元素都使用func
以下是案例：
package com.leoao;
import org.apache.spark.SparkConf;
/**
* Created by chengtao on 16/12/27.
*/
public class Test2 {
public static void main( String[] args ) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("App").setMaster("local[2]");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// JavaRDD<String> rdd = sc.textFile("/Users/chengtao/downloads/worldcount/ctTest.txt");
String C = "c 3";
String D = "d 4";
String E = "e 5";
ArrayList<String> listA = new ArrayList<String>();
listA.add("a 1");
listA.add("b 2");
listA.add(C);
listA.add(D);
listA.add(E);
JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(listA);
System.out.println("listA ----> " + listA); // listA ----> [a 1, b 2, c 3, d 4, e 5]
List list = rdd.collect();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
System.out.println("rdd ----> " + list.get(i));
}
// rdd ----> a 1
// rdd ----> b 2
// rdd ----> c 3
// rdd ----> d 4
// rdd ----> e 5
ArrayList<String> listb = new ArrayList<String>();
listb.add("aa 11");
listb.add("bb 22");
listb.add(C);
listb.add(D);
listb.add(E);
JavaRDD<String> rdd2 = sc.parallelize(listb);
// -------transform
testSparkCoreApiMap(rdd);
testSparkCoreApiFilter(rdd);
testSparkCoreApiFlatMap(rdd);
testSparkCoreApiUnion(rdd,rdd2);
testSparkCoreApiDistinct(rdd,rdd2);
testSparkCoreApiMaptoPair(rdd);
testSparkCoreApiGroupByKey(rdd,rdd2);
testSparkCoreApiReduceByKey(rdd);
// -------action
testSparkCoreApiReduce(rdd);
}
//Map主要是对数据进行处理，不进行数据集的增减:本案例实现，打印所有数据，并在结束加上"test"
private static void testSparkCoreApiMap(JavaRDD<String> rdd){
JavaRDD<String> logData1=rdd.map(new Function<String,String>(){
public String call(String s){
return s + " test";
}
});
List list = logData1.collect();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
System.out.println(list.get(i));
}
}
/*方法输出：
a 1 test
b 2 test
c 3 test
d 4 test
e 5 test
*/
//filter主要是过滤数据的功能,本案例实现：过滤含有a的那行数据
private static void testSparkCoreApiFilter(JavaRDD<String> rdd){
JavaRDD<String> logData1=rdd.filter(new Function<String,Boolean>(){
public Boolean call(String s){
if(!(s.contains("a"))){
return true;
}
//return (s.split(" "))[0].equals("a");
return false;
}
});
List list = logData1.collect();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
System.out.println(list.get(i));
}
}
/*方法输出：
b 2
c 3
d 4
e 5
*/
//flatMap 用户行转列,本案例实现：打印所有的字符
private static void testSparkCoreApiFlatMap(JavaRDD<String> rdd){
JavaRDD<String> words=rdd.flatMap(
new FlatMapFunction<String, String>() {
public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
}
);
List list = words.collect();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
System.out.println(list.get(i));
}
}
/*方法输出：
a
1
b
2
c
3
d
4
e
5
*/
//合并两个RDD
private static void testSparkCoreApiUnion(JavaRDD<String> rdd,JavaRDD<String> rdd2){
JavaRDD<String> unionRdd=rdd.union(rdd2);
unionRdd.foreach(new VoidFunction<String>(){
public void call(String lines){
System.out.println(lines);
}
});
}
/*方法输出：
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
aa 11
bb 22
c 3
d 4
e 5
*/
//对RDD去重
private static void testSparkCoreApiDistinct(JavaRDD<String> rdd,JavaRDD<String> rdd2){
JavaRDD<String> unionRdd=rdd.union(rdd2).distinct();
unionRdd.foreach(new VoidFunction<String>(){
public void call(String lines){
System.out.println(lines);
}
});
}
/*方法输出：
e 5
d 4
c 3
aa 11
a 1
bb 22
b 2
*/
//把RDD映射为键值对类型的数据
private static void testSparkCoreApiMaptoPair(JavaRDD<String> rdd){
JavaPairRDD<String, Integer> pairRdd=rdd.mapToPair(new PairFunction<String,String,Integer>(){
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String t) throws Exception {
String[] st=t.split(" ");
return new Tuple2(st[0], st[1]);
}
});
pairRdd.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>(){
@Override
public void call(Tuple2<String, Integer> t) throws Exception {
System.out.println(t._2());
}
});
}
/*方法输出：
1
3
2
4
5
*/
// 对键值对类型的数据进行按键值合并
private static void testSparkCoreApiGroupByKey(JavaRDD<String> rdd,JavaRDD<String> rdd1){
JavaPairRDD<String, Integer> pairRdd=rdd.mapToPair(new PairFunction<String,String,Integer>(){
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String t) throws Exception {
String[] st=t.split(" ");
return new Tuple2(st[0], Integer.valueOf(st[1]));
}
});
JavaPairRDD<String, Integer> pairRdd1=rdd1.mapToPair(new PairFunction<String,String,Integer>(){
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String t) throws Exception {
String[] st=t.split(" ");
return new Tuple2(st[0], Integer.valueOf(st[1]));
}
});
JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> pairrdd2= pairRdd.union(pairRdd1).groupByKey();
pairrdd2.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Iterable<Integer>>>(){
@Override
public void call(Tuple2<String, Iterable<Integer>> t) throws Exception {
Iterable<Integer> iter = t._2();
for (Integer integer : iter) {
System.out.println(integer);
}
}
});
}
/*方法输出：
5
5
1
4
4
11
22
2
3
3
*/
//对键值对进行按键相同的对值进行操作
private static void testSparkCoreApiReduceByKey(JavaRDD<String> rdd){
JavaPairRDD<String, Integer> pairRdd=rdd.mapToPair(new PairFunction<String,String,Integer>(){
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String t) throws Exception {
String[] st=t.split(" ");
return new Tuple2(st[0], Integer.valueOf(st[1]));
}
});
JavaPairRDD<String, Integer> pairrdd2 =pairRdd.union(pairRdd).reduceByKey(
new Function2<Integer,Integer,Integer>(){
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1+v2;
}
}
).sortByKey() ;
pairrdd2.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>(){
@Override
public void call(Tuple2<String, Integer> t) throws Exception {
System.out.println(t._2());
}
});
}
/*方法输出：
2
4
6
10
8
*/
// 对RDD进行递归调用
private static void testSparkCoreApiReduce(JavaRDD<String> rdd){
//由于原数据是String，需要转为Integer才能进行reduce递归
JavaRDD<Integer> rdd1=rdd.map(new Function<String,Integer>(){
@Override
public Integer call(String v1) throws Exception {
return Integer.valueOf(v1.split(" ")[1]);
}
});
Integer a= rdd1.reduce(new Function2<Integer,Integer,Integer>(){
@Override
public Integer call(Integer v1,Integer v2) throws Exception {
return v1+v2;
}
});
System.out.println("a ----> " + a);
}
/*方法输出：
a ----> 15
*/
}
)
