1. coalesce

用于缩减分区，减少分区个数，减少任务调度成本。

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 4)
val newRDD = rdd.coalesce(2)
newRDD.saveAsTextFile("output")

分区数可以减少，但是减少后的分区里的数据分布并不一定是均匀分布的，比如以下场景：

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 3)
val newRDD = rdd.coalesce(2)
newRDD.saveAsTextFile("output")

结果现实1和2在一个分区，3 4 5 6四个数在第二个分区。因为coalesce算子默认不会打乱分区的数据进行重新组合的。原来1和2，3和4，5和6分别在三个分区里，如果缩减分区之后1 2 3在一个分区，4 5 6在一个分区，意味着将原来的3和4所在的分区里的数据打乱重新组合了。所以缩减分区后，应该将5和6所在的分区里的数据移到其他分区中去，即3 4 5 6最终在一个分区了。

coalesce算子可能会导致数据倾斜。如果想要数据均衡，需要进行shuffle处理，coalesce算子第二个参数就表示是否shuffle处理，默认是false，改为true即可，但是数据不一定有规律，这就是shuffle的效果。

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 3)
val newRDD = rdd.coalesce(2, true)
newRDD.saveAsTextFile("output")

结果显示1 4 5在一个分区，2 3 6在一个分区。

2. repartition

coalesce算子也可以增加分区，但是第二个参数须为true，但用得更多的是repartition算子。 

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 2)
val newRDD = rdd.repartition(3)
newRDD.saveAsTextFile("output")

repartition算子源码中还是调用了coalesce算子（第二个参数为true）。

3. sortBy

见名知义，就是排序。

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 4, 2, 3, 6, 5), 2)
val newRDD = rdd.sortBy(num=>num)
newRDD.saveAsTextFile("output")

数据重新排序，但是分区数不变，存在shuffle过程。 默认是升序排序，第二个参数传false，表示降序排序。

4. intersection、union、subtract、zip

val rdd1 : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
val rdd2 : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
println(rdd3.collect().mkString(","))val rdd4 = rdd1.union(rdd2)
println(rdd4.collect().mkString(","))val rdd5 = rdd1.subtract(rdd2)
println(rdd5.collect().mkString(","))val rdd6 : RDD[(Int, Int)]= rdd1.zip(rdd2)
println(rdd6.collect().mkString(","))

 

 注意事项：

1）交集不去重

2）如果两个rdd的数据类型不同，不能做交集、并集、差集操作，但拉链可以

3）拉链操作的两个rdd的分区数需要一致，且分区中的数据数量也要一致

5. partitionBy

只有数据类型为key-value类型的rdd，才有partitionBy操作。partitionBy本身不是RDD的方法，是通过隐式转化得到的PairRDDFunctions的方法。

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)
val mapRDD = rdd.map((_, 1))val newRDD = mapRDD.partitionBy(new HashPartitioner(2))
newRDD.saveAsTextFile("output")

这里默认使用HashPartitioner，即按照key的哈希值对分区数取模得到分区号，后续会介绍自定义分区器。

 6. reduceByKey

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)))
val newRDD : RDD[(String，Int)] = rdd.reduceByKey((x:Int, y:Int) => {x + y})
newRDD.collect().foreach(println)

reduceByKey将相同key的值进行聚合，具体来说是两两聚合。 但是上例中"b"只有一个，是不会做两两聚合计算的。

7. groupByKey

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)))
val newRDD : RDD[(String，Iterable[Int])] = rdd.groupByKey()
newRDD.collect().foreach(println)

groupByKey根据相同key的值进行分组，形成一个可迭代的集合。这与groupBy类似，但是区别是groupBy的可迭代集合不是原有value的集合，而是原来每个元素（即tuple）的集合：

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)))
val newRDD : RDD[(String，Iterable[(String, Int)])] = rdd.groupBy(_._1)

reduceByKey和groupByKey的区别：

1） reduceByKey相比于groupByKey不仅做了分组，还做了聚合计算

2）groupByKey会将数据打乱重新组合，即存在shuffle操作。既然存在shuffle操作，如果后续还有map等转换操作，原来一个分区的数据处理完之后还需要等待其他分区的数据处理完，因为shuffle后的分区的数据可能不止来源于原来的一个分区。这种等待可能很耗时，并且占用大量内存，因此需要进行落盘操作。简而言之，shuffle操作必须有落盘处理，不能在内存中进行数据等待，否则可能会导致内存溢出，因此性能也不高。

3）reduceByKey也会有shuffle，也会有落盘操作，但是在落盘之前，会对原来每个分区内的数据事先进行分组并聚合计算（预聚合，combine）。这样落盘的数据量少了，磁盘IO也少了，性能也提高了。

8. aggregateByKey

reduceByKey会进行预聚合，这是分区内的聚合，然后shuffle操作打乱数据，进行分区间的聚合，此时分区内和分区间的聚合规则是一样的。如果分区内和分区间的聚合计算规则不一样，那就要使用aggregateByKey算子。例如，分区内求最大值，分区间求和：

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("a", 4)), 2)
val newRDD : RDD[(String，Int)] = rdd.aggregateByKey(0)((x, y) => math.max(x, y), (x, y) => x + y)
newRDD.collect().foreach(println)

aggregateByKey有两个参数列表，第一个参数列表表示初始值（aggregateByKey的最终计算结果与这个初始值类型是相同的），用于和第一个key的value进行分区内计算，第二个参数列表的两个参数分别表示分区内和分区间的计算规则。

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("b", 3), ("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)), 2)
val newRDD : RDD[(String，Int)] = rdd.aggregateByKey(5)((x, y) => math.max(x, y), (x, y) => x + y)
newRDD.collect().foreach(println)

 

计算相同key的value的平均值：

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("b", 3), ("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)), 2)val newRDD : RDD[(String，(Int, Int))] = rdd.aggregateByKey((0, 0))((t, v) => (t._1 + v, t._2 + 1), (t1, t2) => (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2))val result = newRDD.mapValue {case (val, num) => {val / num}
}result.collect().foreach(println)

9. foldByKey

如果分区内和分区间的计算规则一样，可以使用foldByKey算子。

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("b", 3), ("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)), 2)
val newRDD : RDD[(String，Int)] = rdd.foldByKey(0)(_+_)
newRDD.collect().foreach(println)

 10. combineByKey

aggreagteByKey的初始值在一些场景其实很难确定，但如果初始值是相同key的第一个value或者其适当转换，就更为合理。

val rdd : RDD[Int] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("b", 3), ("b", 4), ("b", 5), ("a", 6)), 2)val newRDD : RDD[(String，(Int, Int))] = rdd.combineByKey(v => (v, 1))((t : (Int, Int), v) => (t._1 + v, t._2 + 1), (t1 : (Int, Int), t2 : (Int, Int)) => (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2))val result = newRDD.mapValue {case (val, num) => {val / num}
}result.collect().foreach(println)

 

wordCount的多种实现方式（假设已经得到所有的(单词, 1)的tuple）：

rdd.reduceByKey(_+_)
rdd.aggregateByKey(0)(_+_, _+_)
rdd.foldByKey(0)(_+_)
rdd.comnbineByKey(v=>v)((x:Int, y:Int)=>x+y, (x:Int, y:Int)=>x+y)

观察源码，发现他们底层调用的都是combineByKey