创建RDD

// 方式1: 读取外部数据集.
sc.textFile("本地文件或者HDFS文件所在的路径地址")
// textFile: 读取本地文件或者HDFS文件  // 方式2: 在程序中对一个集合进行并行化处理.
// 写法1：
sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8),num) 
// 写法2：makeRDD底层调用的就是parallelize
sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,7,8),num)    
/*
parallelize: 集合并行化
num代表分区的数量,可有可无,默认是根据节点的cores个数决定.
*/// 查看RDD的分区数量.
// 方法1:
rdd.getNumPartitions
// 方法2:
rdd.partitions.length    

集合的操作应用

集合包括list、array、map、collect、iterator

sortBy-排序

// sortBy  传入一个值,返回一个值.
// collect 返回一个 Array 数组.
val res5 = sc.parallelize(List(1,2,3,10,9,4,5,6,7,8))
res5.map(_*2).sortBy(x=>x).collect          // 默认正序
res5.map(_*2).sortBy(x=>x,true).collect     // 正序-true
res5.map(_*2).sortBy(x=>x,false).collect    // 倒序-false

filter-过滤

// 传入一个 boolean 表达式,返回一个集合
val rdd2 = sc.parallelize(Array(10,1,11,101,2,3,4,5,6,7,8),1)
rdd2.filter(_ > 4).sortBy(x=>x.toString,true).collect
// String类型是按照字典码进行排序

flatMap-压扁

// flatMap 相当于把最外层的List或Array去除后拿到每个值.
val rdd3=sc.parallelize(List(List("a b c","a b b"),List("e f g","a d e"),List("a c h","j t rr")))
rdd3.flatMap(_.flatMap(_.split(" "))).collect    // _.split(" ") 以'空格'进行分割

union-并集

// 注意类型要一致,即使有元素重复也不会过滤掉.
// a.union(b) = a union b
val rdd4 = sc.parallelize(List(1,2,3))
val rdd5 = sc.parallelize(List(4,5,6))
rdd4.union(rdd5).collect

intersection-交集

// 返回两个集合中都有的数据
val rdd10=sc.parallelize(List(4,5,6,1))
val rdd6=sc.parallelize(List(4,5,6,1,1,14,5))
rdd10.intersection(rdd6).collect

join-连接

// 连接后,如果key相等,就返回相同的key,value值组成元组的形式.
// a *Join b =a.*Join(b)
val rdd7=sc.parallelize(List(("hello",1),("hello",2)))
val rdd8=sc.parallelize(List(("hello",1),("hello",2),("hello",1)))
rdd7.join(rdd8).collect             // 内连接      返回两边都有的key值.
rdd7.leftOuterJoin(rdd8).collect    // 左外连接    返回左边都有的key值,如果右边也有该key值,value用Some表示,如果右边没有该key值,value用None表示.
rdd7.rightOuterJoin(rdd8).collect   // 右外连接    类似 左外连接.
/*
此处也爆露出一个sql问题：join的时候，如果后表出现两个相同的数据，前标join的结果会出现两次，此时如果进行count前表会出现数据多的情况.
是否可以通过distinct进行去重呢？
*/

groupByKey-以key分组

val rdd9 = rdd7 union rdd8
rdd9.groupByKey.collect
rdd9.groupByKey.map(x =>(x._1,x._2.sum)).collect   // 普通写法
rdd9.reduceByKey(_+_).collect                      // 简便写法

reduceByKey-以key分组value相加

// 利用wordcount比较groupByKey--reduceByKey的区别
sc.textFile("hdfs://input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).collect   
sc.textFile("hdfs://input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).groupByKey.map(kv=>(kv._1,kv._2.sum)).sortBy(_._2,false).collect  
/*
reduceByKey() 只能对value值进行操作
groupByKey()  可以对key和value进行操作
*/ 

cogroup-组合

// 对两个RDD中的KV元素,每个RDD中相同key中的元素分别聚合成一个集合
val rdd7=sc.parallelize(List(("hello",1),("hello",2)))
val rdd8=sc.parallelize(List(("hello",1),("hello",2),("hello",1)))
rdd7.cogroup(rdd8).collect
rdd7.cogroup(rdd8).map(p=>(p._1,p._2._1.sum + p._2._2.sum)).collect   // 此行中的'+'就是起到算数运算符的作用

cartesian-笛卡尔积

// 相当于双层循环
val rdd7=sc.parallelize(List(("hello",1),("hello",2)))
val rdd8=sc.parallelize(List(("hello",1),("hello",2),("hello",1)))
rdd7.cartesian(rdd8).collect

mapPartitions

// 针对每个分区进行操作,每个分区内是迭代器集合
val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 3)
rdd1.mapPartitions((it:Iterator[Int]) => {it.toList.map(x => x * 10).iterator})

mapPartitionsWithIndex

// 函数,传入参数 index,iter返回一堆数据.
val func = (index: Int, iter: Iterator[Int]) => {iter.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]")
}
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 2)
// 传入一堆数据,返回一堆数据.
rdd1.mapPartitionsWithIndex(func).collect

aggregate

def func1(index: Int, iter: Iterator[(Int)]) : Iterator[String] = {iter.toList.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]").iterator
}
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 2)
// 看每个分区里面都包含那些数字元素    
rdd1.mapPartitionsWithIndex(func1).collect
// math.max(a,b)   从a,b两个数字中找出最大值
rdd1.aggregate(0)(math.max(_, _), _ + _)   // 4+9 =13
rdd1.aggregate(5)(math.max(_, _), _ + _)  // 5+（5+9）=19/*解析：
* 首先,aggregate函数需要给定一个初始值,传入两个匿名函数作为参数.
* 其次,如果是并行运行的话,两个函数都需要进行运算,第一个函数是每个线程的单独运算(初始值参与运算),第二个函数是每个线程的运算结果再进行运算(初始值依旧参与运算).
* 最后,得出结果.
* 而其中的(_,_)和(_+_)就是两个匿名函数,相当于（a:Int,b:Int）=>a+b.
*/

aggregateByKey

// 以key值分组value进行计算
val pairRDD = sc.parallelize(List( ("cat",2), ("cat", 5), ("mouse", 4),("cat", 12), ("dog", 12), ("mouse", 2)), 2)
def func2(index: Int, iter: Iterator[(String, Int)]) : Iterator[String] = {iter.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]")
} 
pairRDD.mapPartitionsWithIndex(func2).collect
// key只是起到分组的作用,并不参与运算.
pairRDD.aggregateByKey(0)(math.max(_, _), _ + _).collect
pairRDD.aggregateByKey(100)(math.max(_, _), _ + _).collect
// 求所有动物之和
pairRDD.aggregateByKey(0)((_+ _), _ + _).collect

checkpoint

/*
checkpoint  执行在action算子之后,checkpoint会忘记血缘关系,并且把数据放到hdfs上. 
cache       不会忘记血缘关系,把数据放到内存.
*/
// 指定快照在hdfs上存放的位置(没有check会自动创建)
sc.setCheckpointDir("hdfs://check")   
val rdd = sc.textFile("hdfs://input").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_)
// 给rdd执行快照命令
rdd.checkpoint
// 看rdd是否存放快照成功
rdd.isCheckpointed
// 发现快照存放失败？为什么呢？因为checkpoint是一个transformation操作,只有rdd遇到action操作的时候才会存放快照成功.
// count是一个action操作
rdd.count
// 发现存放快照成功
rdd.isCheckpointed
// 获取存放的快照文件
rdd.getCheckpointFile

coalesce、repartition

/**
coalesce:    联合,合并
repartition: 重分区从源码中可以看出repartition方法其实就是调用了coalesce方法,shuffle参数值为true的情况(默认shuffle参数值是fasle).即repartition(num)= coalesce(num,true)
现在假设RDD有X个分区,需要重新划分成Y个分区.
1.如果x<y(少变多),说明x个分区里有数据分布不均匀的情况,利用HashPartitioner把x个分区重新划分成了y个分区;
此时,需要把shuffle设置成true才行,因为如果设置成false,不会进行shuffle操作,此时父RDD和子RDD之间是窄依赖,这时并不会增加RDD的分区.
2.如果x>y(多变少,合并),需要先把x分区中的某些个分区合并成一个新的分区,然后最终合并成y个分区,此时,需要把coalesce方法的shuffle设置成false. 
*/// 由少变多,需要shuffle.
// 由多变少,不需要shuffle.
val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10, 10)  // 1到10，分10个区
val rdd2 = rdd1.coalesce(2, false)      // false：不进行shuffle  默认false; 多分区转少分区用false 窄依赖.
rdd2.partitions.length                  // 查看分区数
val rdd3 = rdd2.repartition(5)          // 将分区由2个重新分为5个
rdd3.getNumPartitions                   // 查看分区数
/*
repartition 既可以将分区数变多,又可以将分区数变少.
*/  

collectAsMap

// 本身collect是返回Array数组
val rdd = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2)))
rdd.collectAsMap
// 只能用在(k,v)这种结构的
// 而如果是下面这种情况呢？
val rdd = sc.parallelize(List(("a", 1), ("a", 2)))
rdd.collectAsMap  // Map(a -> 2) ,其中一个value会覆盖另一个value

combineByKey

// 以key分组,value合并.
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://input").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1))
val rdd2 = rdd1.combineByKey(x => x, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n)
rdd2.collect
val rdd3 = rdd1.combineByKey(x => x + 10, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n)
rdd3.collect
// x => x+10, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n
// 上面是3个函数:
// 第一个函数 x=>x 相当于初始值,传入的是每个分区第一个传入的参数,根据需求变换逻辑运算,而且初始值只参与它后面的函数的一次运算,因为有2个分区,每个分区+10.
// 第二个函数 (a: Int, b: Int) => a + b 是计算同一分区相同key的value值之和.
// 第三个函数 (m: Int, n: Int) => m + n 是计算不同分区相同key的value总和,汇总.val rdd4 = sc.parallelize(List("dog","cat","gnu","salmon","rabbit","turkey","wolf","bear","bee"), 3)
val rdd5 = sc.parallelize(List(1,1,2,2,2,1,2,2,2), 3)
val rdd6 = rdd5.zip(rdd4)// 注意：此处是rdd5.zip(rdd4)   (1,"dog")....也就是key是1,value是"dog"     分区后 1 -> (dog,cat,turkey)     2 -> (gnu,salmon,rabbit,wolf,bear,bee)
val rdd7 = rdd6.combineByKey(List(_), (x: List[String], y: String) => x :+ y, (m: List[String], n: List[String]) => m ++ n)
rdd7.collect
// 上面代码,以 1 -> (dog,cat,turkey) 为例进行分析:
/* List(_), (x: List[String], y: String) => x :+ y, (m: List[String], n: List[String]) => m ++ n
* 首先,dog先传进去第一个函数,变成List("dog")集合,也即是初始值.
* 第二步,生成的List("dog")集合作为参数传入第二个函数中,第二个函数的第二个参数是String类型,可以传进去"cat",key为2的gnu变成了List("gnu"),至此,第一个分区完成. (1,List(dog,cat)),(2,List(gnu))
* 第二个分区和第三个分区步骤同第一分区.
* 3个分区都完成以后,第三个函数开始汇总了,相同key的List集合会合并,最中结果就是如图所示了.
* 当然,由于是多线程运行,结果可以是(dog,cat,turkey)或者(turkey,dog,cat).顺序杂乱.
*/

countByKey

// 统计key出现的次数.
val rdd1 = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("b", 2), ("c", 2), ("c", 1)))
rdd1.countByKey                 // 统计key出现的次数.
rdd1.countByValue               // 统计value出现的次数,将("a",1)整体当作value.
rdd1.reduceByKey(_+_).collect   // 可以求得每个单词后的value值相加之和 Array((a,1), (b,4), (c,3)).  
// 在rdd中[k,v]这样的会被分清key和value,而[(k,v)]则会把(k,v)当作一个整体来看待.

filterByRange

// 根据特定的key值范围进行过滤.
val rdd1 = sc.parallelize(List(("e", 5), ("c", 3), ("d", 4), ("c", 2), ("a", 1)))
// 是根据key值进行过滤的,只适用于（k,v）结构的，[b,d]：从b到d的key
val rdd2 = rdd1.filterByRange("b","d")  
rdd2.collect

flatMapValues

// 将values单独拿出操作,key跟着处理后的value值继续配对.
val a = sc.parallelize(List(("a","1 2"),("b","3 4")))
a.flatMapValues(_.split(" ")).collect

foldByKey

// 和foldLeft的用法类似,需要有初始值,传入的参数类型可以不同,需要并行运行.
val rdd1 = sc.parallelize(List("dog", "wolf", "cat", "bear"), 2)
val rdd2 = rdd1.map(x => (x.length, x))
val rdd3 = rdd2.foldByKey("")(_+_)
rdd3.collect

foreachPartition

// 遍历每个分区,对每个分区里的元素进行操作.
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9),3)
rdd1.foreachPartition(x => println(x.reduce(_ + _)))
// 6 15 24  

keyBy

// 以keyBy后面括号内的作为key,既然有key了,肯定也有value啊,value就是没有操作之前的传入值.
val rdd1 = sc.parallelize(List("dog","salmon","salmon","rat","elephant"),3)
val rdd2 = rdd1.keyBy(_.length)
// 也可以写成    rdd1.map((_.length,_))    
rdd2.collect

keys、values

// 取rdd的所有key值和value值
val rdd1 = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", "eagle"), 2)
val rdd2 = rdd1.map(x => (x.length, x))
rdd2.keys.collect
rdd2.values.collect