1.RDD算子介绍

RDD算子是用于对RDD进行转换（Transformation）或行动（Action）操作的方法或函数。通俗来讲，RDD算子就是RDD中的函数或者方法，根据其功能，RDD算子可以分为两大类：
转换算子（Transformation）： 转换算子用于从一个RDD生成一个新的RDD，但是原始RDD保持不变。常见的转换算子包括map、filter、flatMap等，它们通过对RDD的每个元素执行相应的操作来生成新的RDD。
行动算子（Action）： 行动算子触发对RDD的实际计算，并返回计算结果或将结果写入外部存储系统。与转换算子不同，行动算子会导致Spark作业的执行。如collect方法。

2.转换算子

RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为：
Value 类型：对一个RDD进行操作或行动，生成一个新的RDD。
双 Value 类型：对两个RDD进行操作或行动，生成一个新的RDD。
Key-Value类型：对键值对进行操作，如reduceByKey((x, y)，按照key对value进行合并。

2.1 Value类型

2.1.1 map

将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。

函数定义
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]

代码实现：

    //建立与Spark框架的连接val rdd = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD") //配置文件val sparkRdd = new SparkContext(rdd) //读取配置文件val mapRdd: RDD[Int] = sparkRdd.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))//对mapRdd进行转换val mapRdd1 = mapRdd.map(num => num * 2)//对mapRdd1进行转换val mapRdd2 = mapRdd1.map(num => num + "->")mapRdd2.collect().foreach(print)sparkRdd.stop();//关闭连接

2.1.2 mapPartitions

将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据。

函数定义
def mapPartitions[U: ClassTag](
f: Iterator[T] => Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行，类似于串行操作。而 mapPartitions 算子是以分区为单位进行批处理操作。

mapPartitions在处理数据的时候因为是批处理，相对于map来说处理效率较高，但是如果数据量较大的情况下使用mapPartitions可能会造成内存溢出，因为mapPartitions会将分区内的数据全部加载到内存中。此时更推荐使用map。

2.1.3 mapPartitionsWithIndex

将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据，在处理时同时可以获取当前分区索引。

函数定义
def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag](
f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

实现只保留第二个分区的数据

    val mapRdd: RDD[Int] = sparkRdd.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2)val newRdd: RDD[Int] = mapRdd.mapPartitionsWithIndex((index, iterator) => {if (index == 1) iteratorelse Nil.iterator})newRdd.collect().foreach(println)

2.1.4 flatMap

将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射

       //建立与Spark框架的连接val rdd = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD") //配置文件val sparkRdd = new SparkContext(rdd) //读取配置文件val rdd1: RDD[List[Int]] = sparkRdd.makeRDD(List(List(1, 2), List(3, 4)))val rdd2: RDD[String] = sparkRdd.makeRDD(List("Hello Java", "Hello Scala"), 2)val frdd1: RDD[Int] =rdd1.flatMap(list=>{list})val frdd2: RDD[String] =rdd2.flatMap(str=>str.split(" "))frdd1.collect().foreach(println)frdd2.collect().foreach(println)sparkRdd.stop();//关闭连接

2.1.5 glom

将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理，分区不变，glom函数的作用就是将一组数据转换为数组。

函数定义
def glom(): RDD[Array[T]]

    /建立与Spark框架的连接val rdd = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD") //配置文件val sparkRdd = new SparkContext(rdd) //读取配置文件val rdd1: RDD[Any] = sparkRdd.makeRDD(List(1,2,3,4),2)val value: RDD[Array[Any]] = rdd1.glom()value.collect().foreach(data=> println(data.mkString(",")))sparkRdd.stop();//关闭连接

2.1.6 groupBy

将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。 极限情况下，数据可能被分在同一个分区中

函数定义
def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])]

	    //按照奇偶分组val rdd1: RDD[Int] = sparkRdd.makeRDD(List(1,2,3,4),2)val value = rdd1.groupBy(num => num % 2)value.collect().foreach(println)//将 List("Hello", "hive", "hbase", "Hadoop")根据单词首写字母进行分组。val rdd2: RDD[String] = sparkRdd.makeRDD(List("Hello", "hive", "hbase", "Hadoop"))val value1: RDD[(Char, Iterable[String])] = rdd2.groupBy(str => {str.charAt(0)})value1.collect().foreach(println)

2.1.7 filter

将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出现数据倾斜。

函数定义
def filter(f: T => Boolean): RDD[T]

	//获取偶数val dataRDD = sparkRdd.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 1)val value1 = dataRDD.filter(_ % 2 == 0)

2.1.8 sample

函数定义
def sample(
withReplacement: Boolean,
fraction: Double,
seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T]

根据指定的规则从数据集中抽取数据

参数具体意义：
1.抽取数据不放回withReplacement: Boolean, 该参数表示抽取不放回，此时采用伯努利算法(false)fraction: Double,该参数表示抽取的几率，范围在[0,1]之间,0：全不取；1：全取；seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] 该参数表示随机数种子2.抽取数据放回withReplacement: Boolean, 该参数表示抽取放回，此时采用泊松算法(true)fraction: Double,该参数表示重复数据的几率，范围大于等于 0.表示每一个元素被期望抽取到的次数seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] 该参数表示随机数种子

2.1.9 distinct

将数据集中重复的数据去重

def distinct()(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]

    val dataRDD = sparkRdd.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 1, 2), 6)val value = dataRDD.distinct()

2.1.10 coalesce

根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本

def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,
partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
(implicit ord: Ordering[T] = null)
: RDD[T]

    //初始Rdd采用6个分区val dataRDD = sparkRdd.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 1, 2), 6)//将分区数量缩减至2个val value = dataRDD.coalesce(2)

在coalesce中默认不开启shuffle，在进行分区缩减的时候，数据不会被打散。

2.1.11 repartition

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]

repartition内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。无论是将分区数多的RDD 转换为分区数少的 RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的 RDD，repartition操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程。

	//将分区数量从2个提升至4个val dataRDD = sparkRdd.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 1, 2), 2)val dataRDD1 = dataRDD.repartition(4)

2.1.12 sortBy

该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过 f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原 RDD 的分区数一致。中间存在 shuffle 的过程

def sortBy[K](
f: (T) => K, 该参数表述用于处理的函数
ascending: Boolean = true, 该参数表示是否升序排序
numPartitions: Int = this.partitions.length) 该参数表示设置分区数量
(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T]

    val dataRDD = sparkRdd.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 1, 2), 2)//按照初始数据降序排列val dataRDD1 = dataRDD.sortBy(num => num, false, 4)