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            北京尚学堂|百战卓越班学员学习经验分享:SparkCore的基础介绍

            admin 2019-11-01 107人围观 ,发现0个评论

            来自尚书院百战杰出班学员知乎Strive追逐者的学习共享。

            什么是RDD:

            RDD叫做分布式数据集,是Spark最根本的数据笼统,代码中是一个笼统类,它代表的是一个不可变、可分区、里边的元素可并行核算的调集。

            RDD里边封装的是核算逻辑。

            RDD的特色:

            • 1. 一个分区(Partition),即数据集的根本组成单位。2. 一个核算每个分区的函数。3. RDD之间的依靠联系。4. 一个Patitioner(即RDD的分片函数)5. 一个列表,存取每个Partition的优先方位(preferred Location)

            Rdd的特色:

            Rdd表明只读的分区的数据集,对RDD的改动,只能进行RDD的转化操作,由一个RDD得到一个新的RDD,新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息,RDD之间存在依靠,RDD履行时依照血缘联系延时核算的,假如血缘联系较长,能够通过RDD的耐久化堵截血缘联系。

            分区:

            RDD逻辑上是分区的,每个分区的数据是笼统存在的,核算的时分会通过一个compute函数得到每个分区的数据,假如RDD是通过已有的文件体系构建,那么它的compute函数则只能读取指定文件体系中的数据,假如RDD是通过其他的RDD转化过来的,那么它的compute函数则是履行转化逻辑将其他RDD的数据进行转化。

            这儿生成的文件是八个,原因是由于它默许的cp是2个,可是它源码里边获得是num,Local*获得是你最大的内核数,我是8个内核,8和2比较,取最大值,生成了8个分区,所以8个内核并行核算,生成的文件是8个。

            这儿生成的2个文件,是由于它的源码里边获得是最小的分区数,它的min是2,所以生成的是2个文件。

            假如你代码自定义分区数,全部以你代码为最高履行规范,所以你给多少它生成多少,特定状况在外,如min,你自定义2时,或许他会生成3个文件,

            比如如:你文件是12345

            你自定义为2个分区,可是它会生成三个,由于它采用是hadoopFile,有自己的切分规矩,它除不尽,所以是三个。


            算子:

            Map算子:

            Map算子是对每一条数据做操作,效果:是回来一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素通过func函数转化后组成。

            比如:

            package m.s.k

            import org.apache.spark.rdd.RDD
            import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

            object Spark_MapOper {
            def main(args: Array[String]): Unit = {
            //Local形式
            //创立SparkConf目标,并布置核算环境
            val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MapOper")

            //创立SparkContext上下文目标
            val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

            //map算子
            val listRdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10)
            val mapRDD: RDD[Int] = listRdd.map(_*2)

            //打印
            mapRDD.collect().foreach(println)
            }

            }

            MapPartitions(func)事例:

            效果:类似于map,独立的在RDD的每一个分片上运转,因而在类型为T的RDD上运转时,func的函数类型有必要是Iterator[T]=>Itertor[U],假如有N个元素,有M个分区,那么map的函数将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理一切分区。

            package m.s.k

            import org.apache.spark.rdd.RDD
            import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

            object Spark_MapPartitiomsOper {
            def main(args: Array[String]): Unit = {
            //local形式
            //创立Sparkconf目标,并布置核算机运转环境
            val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MapPartitions")

            //创立SparkContext上下文目标
            val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

            //MapPartitions
            val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10)
            //mappartition能够对RDD里边一切的分区进行遍历
            //MapPartition的功率优于map算子,减少了发送到履行器履行的交互次数,但它或许存在内存溢出
            val mapPartition: RDD[Int] = listRDD.mapPartitions({
            _.map(_* 2)
            })


            //打印
            mapPartition.collect().foreach(println)

            }
            }

            MapPartitionWithIndex(func)事例:

            效果:类似于MapPartitions,可是func带有一个整数参数表明分片的索引值、因而,在类型为T的RDD上运转时、func的函数类型有必要是Itertor[T]=>Itertor[U]

            需求:创立一个RDD,使每个元素跟地点分区构成一个元组组成一个新的RDD

            package m.s.k

            import org.apache.spark.rdd.RDD
            import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

            ob北京尚学堂|百战卓越班学员学习经验分享:SparkCore的基础介绍ject Spark_MapPartitionsWithIndex {
            def main(args: Array[String]): Unit = {
            //Local形式
            //创立SparkConf,并布置核算环境
            val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MapWithIndex")

            //创立SparkContext上下文目标
            val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

            //MapPartitionsWithIndex
            val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10,2)
            val tupleRDD: RDD[(Int, String)] = listRDD.mapPartitionsWithIndex {
            case (num, datas) => {
            datas.map((_, "分区号:" + num))
            }
            }


            //打印
            tupleRDD.collect().foreach(println)

            }
            }

            一切算子里边的核算功用都是Executor来做的,如_*2核算,那怎样挑选交给哪一个Executor呢,这个是由Driver决议的,它会判别哪一个Executoe核算会快一点。

            FlatMap(func)事例:

            效果:类似于map,可是每一个输入元素能够被映射为0或多个输出元素(所以func应该一个序列,而不是单一的元素)

            需求:创立一个元素为1-5的RDD,运用flatMap创立一个新的RDD,新的RDD为原RDD的每个元素的2倍(2,4,6,8,10)

            package m.s.k

            import org.apache.spark.rdd.RDD
            import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

            object Spark_FlatMap {
            def main(args: Array[String]): Unit = {
            //Local形式
            //创立SparkConf目标、并布置运转形式
            val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("FlatMapOper")

            //创立SparkContext上下文目标
            val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)


            //Flatmap算子
            val listRDD: RDD[List[Int]] = sc.makeRDD(Array(List(1,2),List(3,4)))
            val flatMapRDD: RDD[Int] = listRDD.flatMap(datas=>datas)

            //打印
            flatMapRDD.collect().foreach(println)

            }
            }

            Map和MapPartition的差异:

            1. map:每次处理一条数据

            2. mappartition三位数乘两位数:每次处理一个分区的数据,当现在这个分区的数据处理完结之后,原分区的数据才干得到开释,能够导致OOM。

            3. 开发介怀:当你的内存空间足够大时,主张运用MapPartition,以进步功率。

            glom的事例:

            效果:将每一个分区构成一个数组(便是把每个分区的数据放到一个数组里边),构成新的RDD类型时:RDD[Array[T]]

            需求:创立一个4个分区的RDD,并将每个分区的数据放到一个数组

            package m.s.k

            import org.apache.spark.rdd.RDD
            import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

            object Spark_glomOper {
            def main(args: Array[String]): Unit = {
            //Local形式
            //创立SparkConf,并布置核算运转环境
            val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("glomOper")

            //创立SparkContext上下文目标
            val sc = new SparkContext(conf)

            //glom算子
            val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 16,4)
            val glomRDD: RDD[Array[Int]] = listRDD.glom()

            //打印
            glomRDD.collect().foreach(array=>{
            println(array.mkString(","))
            })
            }
            }

            Group(func)事例:

            效果:分组,依照传入函数的回来值进行分组,将相同的key对应的值放到一个迭代器。

            需求:创立一个RDD,依照元素模以2的值进行分组。

            package m.s.k

            import org.apache.spark.rdd.RDD
            import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

            object Spark_GroupByOper {
            def main(args: Array[String]): Unit = {
            //Local形式
            //创立SparkConf,布置核算
            val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("GroupByOper")

            //创立上下文目标
            val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

            //GroupBy算子
            val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 6)

            //1:1,3,5
            //0:2,4,6
            //生成数据,依照指定的规矩进行分组,分组后的数据构成了对偶元组(K-V):K表明分组的key,V表明分组的调集
            val GroupByRDD: RDD[(Int, Iterable[Int])] = listRDD.groupBy(_%2)

            //打印
            GroupByRDD.collect().foreach(println)
            }
            }

            Filet(func)事例:

            效果:过滤,回来一个新的RDD,该RDD由通过func函数核算后回来值为true的输入元素组成。

            package m.s.k

            import org.apache.spark.rdd.RDD
            import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

            object Spark_FilterOper {
            def main(args: Array[String]): Unit = {
            //创立SparkConf目标,并布置核算环境
            val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("FilterOper")

            //创立SparkContext上下文目标
            val sc = new SparkContext(conf)

            //Filter算子过滤
            val listRDD: RDD[Int] = sc北京尚学堂|百战卓越班学员学习经验分享:SparkCore的基础介绍.makeRDD(1 to 10)
            val filterRDD: RDD[Int] = listRDD.filter(_%2==0)

            //打印
            filterRDD.collect().foreach(println)
            北京尚学堂|百战卓越班学员学习经验分享:SparkCore的基础介绍

            }
            }

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