横扫Spark之 - 22个常见的转换算子

水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦

文章目录

- - 1. map()
  - 2. flatMap()
  - 3. filter()
  - 4. mapPartitions()
  - 5. mapPartitionsWithIndex()
  - 6. groupBy()
  - 7. distinct()
  - 8. coalesce()
  - 9. repartition()
  - 10. sortBy()
  - 11. intersection()
  - 12.union()
  - 13. subtract()
  - 14. zip()
  - 15. partitionBy()
  - 16. groupByKey()
  - 17. reduceByKey()
  - 18. aggregateByKey()()
  - 19. sortByKey()
  - 20. mapValues()
  - 21. join()
  - 22. cogroup()

1. map()

用于对数据进行映射转换，返回一个新的RDD
操作的是RDD中的每个元素
例：创建一个List集合的RDD，将其中的每个数字映射为二元元组，(“偶数”, 4)、(“奇数”, 1)这样的形式

  @Testdef map(): Unit ={// 创建一个RDD，2个分区val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 4, 6, 7),2)// 使用map()转换结构val rdd2 = rdd1.map(x => {if (x % 2 == 0)("偶数", x)else ("奇数", x)})// 遍历RDD并打印rdd2.foreach(println)}

运行结果：
在这里插入图片描述

2. flatMap()

转化+压平操作，先对RDD中的每个元素进行转换，然后将转换的结果（数组、列表等）进行压平，返回一个新的RDD
操作的单位是RDD中的每个元素
例：将RDD中的元素进行切割，然后进行扁平化处理：

@Test
def flatMap(): Unit ={val rdd1 = sc.parallelize(List("spark,scala", "python,java", "hadoop,java"),3)val rdd2 = rdd1.flatMap(x=>{// 切割后的每个元素都是一个数组，然后将多个数组进行扁平化处理x.split(",")})
// 将扁平化后的结果数组，收集到Driver端，转成List然后打印（不转换为List也能打印，只不过打印的是地址值，没有重写toString方法）println(rdd2.collect().toList)
}

结果：
在这里插入图片描述

3. filter()

过滤数据，参数是一个返回值是Boolean类型的函数，将返回为true的元素保留
操作的单位是每一个元素
例：过滤出RDD中奇数元素

@Test
def filter(): Unit ={val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 7, 8))val rdd2: RDD[Int] = rdd1.filter(x => {// 过滤奇数x % 2!=0})println(rdd2.collect().toList)
}

结果：
在这里插入图片描述

4. mapPartitions()

以分区为单位，执行map，它拿到的是一个分区内所有数据的迭代器对象(iterator类型的迭代器)，你要遍历这个迭代器对象才能拿到这个分区里面的每个数据
这个的应用场景一般是读取数据库操作的时候用，可以减少数据库连接的创建、销毁次数，提高效率
普通的map是一个元素一个元素的操作，如果操作每个元素的时候都创建、销毁一次数据库连接，效率太差了，可以在每个分区创建一个连接，分区内的数据操作都用这一个连接，然后处理数据，并以批的形式执行操作这样效率比较高。
为啥不能将数据库的连接抽取出来在map函数外面创建，map里面使用连接？因为函数体外的代码是在Driver执行的（Driver负责执行main方法），函数体内处理数据的逻辑是在Executor中task去执行的task和Driver不在一台机器上，如果task想用Driver上的对象，就要Driver把这个对象通过网络传给task，网络传递肯定要序列化，执行sql的PrepareStatement对象是根本没有继承序列化接口，无法序列化，所以就会报错

例：RDD里的是学生id，要求从数据库中查出学生姓名和家庭住址并打印 - (3,test3,陕西)
map写法：

    @Testdef map(): Unit = {//  学生idval rdd1 = sc.parallelize(List(1, 3, 5, 77, 6, 34))// 对每个元素进行操作val rdd2 = rdd1.map(id=>{var connection: Connection = nullvar statement:PreparedStatement = nullvar name:String = nullvar address:String = nulltry{// 在map()函数体里面创建连接对象，因为map()是针对每个元素进行操作的，//	所以处理每个元素的时候都会进行连接的创建、销毁，效率低的要命connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test","root","123456")statement = connection.prepareStatement("select id,name,address from student where id=?")statement.setInt(1,id)val resultSet = statement.executeQuery()while (resultSet.next()) {name = resultSet.getString("name")address = resultSet.getString("address")}}catch {case e:Exception => e.printStackTrace()}finally {if (connection != null) {connection.close()}if (statement != null) {statement.close()}}(id,name,address)})println(rdd2.collect().toList)}

mapPartitions写法：

  @Testdef mapPartitions(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 3, 5, 77, 6, 34))// 每个分区进行操作val rdd2 = rdd1.mapPartitions(idIterator => {// 每个分区创建一个对象var connection: Connection = nullvar statement: PreparedStatement = null// 将查到的数据缓存起来val listBuffer: ListBuffer[(Int, String, String)] = ListBuffer[(Int, String, String)]()try {// 这个连接对象在每个分区只会创建一次connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "123456")statement = connection.prepareStatement("select id,name,address from student where id=?")println(connection)var name: String = nullvar address: String = null// idIterator.map(id=>{ 不能用map，因为用statement的时候连接已经被关闭了   // map()是转换算子，是延迟执行的，执行到这的时候还没有执行，而main方法已经把连接关闭了idIterator.foreach(id => {statement.setInt(1, id)val resultSet = statement.executeQuery()while (resultSet.next()) {name = resultSet.getString("name")address = resultSet.getString("address")}listBuffer += ((id, name, address))})} catch {case e: Exception => e.printStackTrace()} finally {if (connection != null) {connection.close()}if (statement != null) {statement.close()}}listBuffer.toIterator})println(rdd2.collect().toList)}

结果：
在这里插入图片描述

5. mapPartitionsWithIndex()

和mapPartitions()类似，只不过它可以取到分区号
例：rdd1设置为2个分区，打印分区号和每个分区内的数据

  @Testdef mapPartitionsWithIndex(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 3, 99, 56, 76, 7), 2)val rdd2 = rdd1.mapPartitionsWithIndex((index, iterator) => {println(s"分区号: ${index} === 区内数据：${iterator.toList}")iterator})// 这个为啥输出空，是因为iterator迭代器只能调用一次，用过后里面就没有数据了  前面println的时候已经toList()用过了，所以后面返回的iterator本来就是个空的....println(rdd2.collect().toList)}

结果：
在这里插入图片描述这个为啥输出空，是因为iterator迭代器只能调用一次，用过后里面就没有数据了前面println的时候已经toList()用过了，所以后面返回的iterator本来就是个空的…

6. groupBy()

通过传入函数的参数进行分组，分组后的value还是完整的整个元素
例：按照三元元组中第三个元素进行分组

  @Testdef groupBy(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(("zhangsan", "man", "beijing"), ("lisi", "woman", "xian"), ("zhaoliu", "man", "xian")))val rdd2 = rdd1.groupBy(_._3)println(rdd2.collect().toList)}

结果：
在这里插入图片描述

7. distinct()

对RDD中的元素进行去重，返回一个去重后的RDD，新的RDD默认的分区数与原RDD分区数相同，也可以指定新RDD的分区数
去重也可以用groupBy实现，直接按照元素分组，然后把元组中的第一个元素取出来就是去重后的结果

  @Testdef distinct(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 3, 2, 1, 1))val rdd2 = rdd1.distinct()/*val rdd3 = rdd1.groupBy(w => w)val rdd4 = rdd3.map(_._1)
*/println(rdd2.collect().toList)}

结果：
在这里插入图片描述

8. coalesce()

合并分区，不会走shuffle，分区数比原来的小才能生效，如果想要将分区变多，要开启第二个参数，它会走shuffle将分区变多

  @Testdef coalesce(): Unit = {// 将算子分区数设置为6个分区val rdd1 = sc.parallelize(List(3, 454, 566, 7, 5657, 6734545, 4, 5), 6)// 将分区合并为4个
//    val rdd2 = rdd1.coalesce(4)val rdd2 = rdd1.coalesce(8,true)println(rdd2.collect().toList)Thread.sleep(900000000)}

结果：通过web页面查看，可以看到分区变为了8个
在这里插入图片描述

9. repartition()

重分区，它可以增大或者减少分区数，它底层调用的就是coalesce() 只不过把是否shuffle恒设置为了true

  @Testdef repartition(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(2, 3, 4, 5, 6, 3, 3, 4, 5, 4), 4)val rdd2 = rdd1.repartition(6)println(s"rdd1分区数：${rdd1.getNumPartitions}\nrdd2分区数：${rdd2.getNumPartitions}")}

结果：
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10. sortBy()

排序，默认升序排序，他会走shuffle，它使用的分区器是RangePartitioner

  @Testdef sortBy(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 4, 5, 6, 7, 4, 2, 2, 5, 7, 8), 6)
// 第二个参数默认是true，也就是升序排序，降序的话就falseval rdd2 = rdd1.sortBy(x => x, false) println(rdd2.collect().toList)}

结果：
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11. intersection()

交集，取两个RDD的相同元素，会有两次shuffle，因为要想取出交集，就要把相同的元素聚在一起才能知道有没有相同的元素，那就rdd1落盘，rdd2落盘，然后rdd3再把两个数据拉过来，所以有两次shuffle

  @Testdef intersection(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5), 6)val rdd2 = sc.parallelize(List(4, 5, 6, 7, 8), 4)val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)println(rdd3.collect().toList)Thread.sleep(10000000)}

结果：
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12.union()

并集，并集没有shuffle，他只是单纯的将两个RDD的数据放到一起，不关心有没有相同的数据。新RDD的分区数是原来两个RDD分区数之和

  @Testdef union(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5), 5)val rdd2 = sc.parallelize(List(4, 5, 6, 7, 8), 4)val rdd3 = rdd1.union(rdd2)println(rdd3.collect().toList)println(rdd3.getNumPartitions) // 并集的分区数是两个RDD集合的分区数之和Thread.sleep(10000000)}

结果：
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13. subtract()

差集合，它会产生shuffle，取方法调用者的分区数，因为衍生RDD的分区数取决于依赖的第一个RDD的分区数

  @Testdef subtract(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5), 3)val rdd2 = sc.parallelize(List(4, 5, 6, 7, 8), 4)val rdd3 = rdd1.subtract(rdd2)println(rdd3.collect().toList)println(rdd3.getNumPartitions) //取方法调用者的分区数，衍生RDD的分区数取决于依赖的第一个RDD的分区数Thread.sleep(10000000)}

结果：
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14. zip()

拉链，spark中的拉链要求两个RDD的分区数和数据条数都必须一样才能拉起来

  @Testdef zip(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List("hello", "spark", "xian", "beijign"), 5)val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4), 5)val rdd3 = rdd1.zip(rdd2)println(rdd3.collect().toList)}

结果：
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15. partitionBy()

它的参数是一个分区器，按照给定的分区器重新分区。注意他这个要求操作的RDD必须是k-v键值对才能使用

  @Testdef partitionBy(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 3, 4, 5, 6, 7, 9), 4)//    4个分区，集合长度为7            0： (0*7)/4 - (1*7)/4  =>  0-1   => 1//                                1： (1*7)/4 - (2*7)/4  =>  1-3   => 3 4//                                2： 3 - (3*7)/4        =>  3-5   => 5 6//                                3： 5 - (4*7)/4        =>  5-6   => 7 9//val rdd2 = rdd1.map(x => {(x, null)})val rdd3 = rdd2.partitionBy(new HashPartitioner(5))//                                                        1%5 = 1 1在1号分区//                                                        3%5 = 3////                  0：  5//                  1： 1  6//                  2： 7//                  3： 3//                  4：  4  9//rdd3.mapPartitionsWithIndex((index, it) => {println(s"${index} ==  ${it.toList}")it}).collect()}

结果：
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16. groupByKey()

根据key分组，返回的新的RDD是KV键值对，value是所有key相同的value值。会走shuffle

  @Testdef groupByKey(): Unit = {val rdd1 = sc.parallelize(List(("spark", 200), ("spark", 10), ("hadoop", 700), ("scala", 50), ("flink", 90000)), 3)val rdd2 = rdd1.groupByKey(2)//    println(rdd2.getNumPartitions)rdd2.mapPartitionsWithIndex((index, it) => {println(s"groupByKey:  ${index} == ${it.toList}")it}).collect()// groupBy实现groupByKey的功能val rdd3 = rdd1.groupBy(x => x._1)val rdd4 = rdd3.map(y => (y._1, y._2.map(z => z._2)))rdd4.mapPartitionsWithIndex((index,it)=>{println(s"groupBy:  ${index} == ${it.toList}")it}).collect()}

结果：
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17. reduceByKey()

参数是一个函数参数，函数有两个参数，分别表示当前value的聚合结果和待聚合的value值

  @Testdef reduceByKey(): Unit ={
//       wc.txt
//       hello bigdata
//       spark flink
//       hbase hadoop spark flinkval rdd1 = sc.textFile("datas/wc.txt")val rdd2 = rdd1.flatMap(line => line.split(" "))val rdd3 = rdd2.map((_, 1))// reduceByKey()的函数的两个参数的含义是当前value的聚合结果和待聚合的valueval rdd4 = rdd3.reduceByKey((agg, cur) => agg + cur)println(rdd4.collect().toList)}

结果：
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18. aggregateByKey()()

聚合规约，他和ReduceByKey的区别是这个他的combiner逻辑和reduce的逻辑可以不一样，ReduceByKey的combiner逻辑和reduce逻辑一样
分区内combiner的逻辑和分区间reduce的逻辑不一样

  aggregateByKey(a)(b,c)  柯里化形式第一个参数列表a是默认值第二个参数列表有两个参数：b参数是combiner逻辑，他有两个参数，第一个参数是上次聚合的结果，第一次聚合时候的初始值=默认值第二个参数是当前分组中等待聚合的value的值！！！c参数是最终reduce的逻辑，他也有两个参数，第一个参数是该组上一次的聚合结果，第一次聚合的值=第一个value的值第二个参数是当前分组中待聚合的value值

  @Testdef aggregateByKey(): Unit ={val rdd1 = sc.textFile("datas/stu_score.txt")val rdd2 = rdd1.map(line => {val arr = line.split(" ")val name = arr(1)val score = arr(2).toInt(name, score)})//    默认值是（0,0）表示课程成绩为0 ，次数为0次val rdd3 = rdd2.aggregateByKey((0, 0))(// combiner的逻辑，agg是上次combiner的结果，刚开始的时候等于刚才设置的默认值；curValue是当前分组中等待聚合的value的值也就是score成绩(agg, curValue) => {// 将成绩和当前待聚合的成绩累加，次数标记+1(agg._1 + curValue, agg._2 + 1)},// 这里就是reduce的逻辑，也就是combiner聚合后的结果最终的reduce// agg是以前预聚合的结果，cur是当前的结果  ，需要进行成绩的累加和次数的累加(agg, cur) => {(agg._1 + cur._1, agg._2 + cur._2)})val rdd4 = rdd3.map(x => {(x._1, x._2._1 / x._2._2)})println(rdd4.collect().toList)}

结果：
在这里插入图片描述

19. sortByKey()

通过key排序，默认升序，这个可以用sortBy代替

  @Testdef sortByKey(): Unit ={val rdd1 = sc.parallelize(List(6, 12, 4, 6, 8, 2, 4, 89, 1))val rdd2 = rdd1.map((_, null))val rdd3 = rdd2.sortByKey(false)val rdd4 = rdd2.sortBy(_._1, false)println(rdd3.collect().toList)println(rdd4.collect().toList)}

结果：
在这里插入图片描述

20. mapValues()

对value进行操作，这个也比较局限，可以用map代替

  @Testdef mapValues(): Unit ={val rdd1 = sc.parallelize(List("xian" -> 10, "beijing" -> 40, "shanghai" -> 60, "qcln" -> 100))val rdd2 = rdd1.mapValues(_ / 10)val rdd2_1 = rdd1.map(x => {(x._1, x._2 / 10)})println(rdd2.collect().toList)println(rdd2_1.collect().toList)}

结果：
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21. join()

join连接，也分为内连接，左外，右外，全外

  @Testdef join(): Unit ={val rdd1 = sc.parallelize(List(("aa",11),("bb",12),("aa",13),("cc",14)))val rdd2 = sc.parallelize(List(("aa",1.1),("cc",2.2),("dd",3.3),("cc",4.4)))// todo inner join = 左表和右表能够连接的数据val rdd3 = rdd1.join(rdd2)println(rdd3.collect().toList)// todo left join = 左表和右表能够连接的数据 + 左表不能连接的数据val rdd4 = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)println(rdd4.collect().toList)// todo right join = 左表和右表能够连接的数据 + 右表不能连接的数据val rdd5 = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)println(rdd5.collect().toList)// todo full join = 左表和右表能够连接的数据 + 左表和右表不能连接的数据val rdd6 = rdd1.fullOuterJoin(rdd2)println(rdd6.collect().toList)}

22. cogroup()

这个相当于先对rdd1进行groupByKey然后与rdd2进行full outer join

  @Testdef cogroup(): Unit ={val rdd1 = sc.parallelize(List(("aa",11),("bb",12),("aa",13),("cc",14)))val rdd2 = sc.parallelize(List(("aa",1.1),("cc",2.2),("dd",3.3),("cc",4.4)))val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)println(rdd3.collect().toList)}