Spark RDD API详解之：Map和Reduce
RDD是什么？
RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此,spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换成RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API。
如何创建RDD?
RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。
方式(一)：举例：从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字，他们分别在3个分区中。
scala>val a=sc.parallelize(1 to 9, 3) a:org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12
方式(二):举例：读取文件README.md来创建RDD,文件中的每一行就是RDD中的一个元素
scala> val b = sc.textFile("README.md")
b: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12
Text file RDDs的创建可以使用SparkContext的textFile方法。该方法接受一个文件的URI地址(或者是机器上的一个本地路径，或者是一个hdfs://，等URI)作为参数，并读取文件的一行数据，放入集合中。下面是一个调用例子：
scala>val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile:RDD[String]= MappedRDD@1D4CEE08
一旦创建完成，就可以在distFile上执行数据集操作。例如：想要对所有行的长度进行求和，我们就可以通过如下的map和reduce操作来完成：
distFile.map(s =>s.length).reduce((a+b) =>a+b)
虽然还有别的方式可以创建RDD,但在本文中我们主要使用上述两种方式来创建RDD以说明RDD的API.
map
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
举例：
scala>val a = sc.paralleize(1 to 9, 3) scala>val b = a.map(x=>x*2) scala>a.collect res10:Array[Int] = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9) scala>b.collect res11:Array[Int] = Array(2,4,6,8,10,12,14,16,18)
上述例子中把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD。
mapPartitions
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。
它的函数定义为：
def mapPartitions[U:ClassTag](f:Iterator[T] =>Iterator[U],preserversPartitioning:Boolean=false:RDD[U])
f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。
举例：
scala>val a = sc.parallelize(1 to 9,3)
scala>def myfunc[T](iter:Iterator[T]:Iterator[(T,T)] = {
var res = List[(T,T)]()
var pre = iter.next.while(iter,hasNext){
val cur = iter.next;
res.::=(pre,cur) pre = cur;
}
res.iterator
})
scala>a.mapPartitions(myfunc).collect
res0:Array[(Int,Int)] = Array((2,3),(1,2),(5,6),(4,5),(8,9),(7.8))
上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。
mapPartitions还有些变种，比如mapPartitionsWithContext，它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。
mapValuesmapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中key-value的Value。原RDD中的key保持不变，与新的value一起组成新的RDD中的元素。因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD.
scala>val a = sc.parallelize(List("dog","tiger","lion","cat","panther","eagle"),2)
scala>val b =a.map(x=>(x.length,x))
scala>b.mapValues("x"+_+"x").collect
res5:Array[(Int,String)] = Array((3,xdogx),(5,xtigerx),(4,xlions),(3,xcatx),(7,xpantherx),(5,xeaglex))
mapWith
mapWth是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数,而mapWth有两个输入函数。它的定义如下：def mapWith[A: ClassTag, U: ](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => U): RDD[U]
- 第一个函数constructA是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入，输出为新类型A；
- 第二个函数f是把二元组(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出），输出类型为U。
举例：把partition index乘以10，然后加上2作为新的RDD的元素。
val x = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),3) x.mapWith(a=>a*10)((a,b)=>(b+2)).collect res4:Array[Int] = Array(2,2,2,12,12,12,22,22,22,22)
flatMap
与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生产一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。
举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）
scala>val a = sc.parallelize(1 to 4,2) scala>val b = a.flatMap(x=>1 to x) scala>b.collect res12:Array[Int] =Array(1,1,2,1,2,3,1,2,3,4)
flatMapWith
flatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的RDD。它的定义如下：
def flatMapWith[A: ClassTag, U: ClassTag](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => Seq[U]): RDD[U]
举例：
scala> val a = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 3) scala> a.flatMapWith(x => x, true)((x, y) => List(y, x)).collect res58: Array[Int] = Array(0, 1, 0, 2, 0, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6, 2, 7, 2, 8, 2, 9)
flatMapValues
flatMapValues类似于mapValues，不同的在于flatMapValues应用于元素为KV对的RDD中Value。每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。
举例
scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) scala> val b = a.flatMapValues(x=>x.to(5)) scala> b.collect res3: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (3,4), (3,5))
上述例子中原RDD中每个元素的值被转换为一个序列（从其当前值到5），比如第一个KV对(1,2), 其值2被转换为2，3，4，5。然后其再与原KV对中Key组成一系列新的KV对(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)。
reduce
reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。
举例
scala> val c = sc.parallelize(1 to 10) scala> c.reduce((x, y) => x + y) res4: Int = 55
上述例子中对RDD中的元素求和。
reduceByKey
顾名思义，reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
举例:
scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) scala> a.reduceByKey((x,y) => x + y).collect res7: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10))
上述例子中，对Key相同的元素的值求和，因此Key为3的两个元素被转为了(3,10)。
,RDD是什么？
RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，
RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此,spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换成RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API。
如何创建RDD?
RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。
方式(一)：举例：从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字，他们分别在3个分区中。
scala>val a=sc.parallelize(1 to 9, 3) a:org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12
方式(二):举例：读取文件README.md来创建RDD,文件中的每一行就是RDD中的一个元素
scala> val b = sc.textFile("README.md")
b: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12
Text file RDDs的创建可以使用SparkContext的textFile方法。该方法接受一个文件的URI地址(或者是机器上的一个本地路径，或者是一个hdfs://，等URI)作为参数，并读取文件的一行数据，放入集合中。下面是一个调用例子：
scala>val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile:RDD[String]= MappedRDD@1D4CEE08
一旦创建完成，就可以在distFile上执行数据集操作。例如：想要对所有行的长度进行求和，我们就可以通过如下的map和reduce操作来完成：
distFile.map(s =>s.length).reduce((a+b) =>a+b)
虽然还有别的方式可以创建RDD,但在本文中我们主要使用上述两种方式来创建RDD以说明RDD的API.
map
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
举例：
scala>val a = sc.paralleize(1 to 9, 3) scala>val b = a.map(x=>x*2) scala>a.collect res10:Array[Int] = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9) scala>b.collect res11:Array[Int] = Array(2,4,6,8,10,12,14,16,18)
上述例子中把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD。
mapPartitions
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。
它的函数定义为：
def mapPartitions[U:ClassTag](f:Iterator[T] =>Iterator[U],preserversPartitioning:Boolean=false:RDD[U])
f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。
举例：
scala>val a = sc.parallelize(1 to 9,3)
scala>def myfunc[T](iter:Iterator[T]:Iterator[(T,T)] = {
var res = List[(T,T)]()
var pre = iter.next.while(iter,hasNext){
val cur = iter.next;
res.::=(pre,cur) pre = cur;
}
res.iterator
})
scala>a.mapPartitions(myfunc).collect
res0:Array[(Int,Int)] = Array((2,3),(1,2),(5,6),(4,5),(8,9),(7.8))
上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。
mapPartitions还有些变种，比如mapPartitionsWithContext，它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。
mapValuesmapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中key-value的Value。原RDD中的key保持不变，与新的value一起组成新的RDD中的元素。因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD.
scala>val a = sc.parallelize(List("dog","tiger","lion","cat","panther","eagle"),2)
scala>val b =a.map(x=>(x.length,x))
scala>b.mapValues("x"+_+"x").collect
res5:Array[(Int,String)] = Array((3,xdogx),(5,xtigerx),(4,xlions),(3,xcatx),(7,xpantherx),(5,xeaglex))
mapWith
mapWth是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数,而mapWth有两个输入函数。它的定义如下：def mapWith[A: ClassTag, U: ](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => U): RDD[U]
- 第一个函数constructA是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入，输出为新类型A；
- 第二个函数f是把二元组(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出），输出类型为U。
举例：把partition index乘以10，然后加上2作为新的RDD的元素。
val x = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),3) x.mapWith(a=>a*10)((a,b)=>(b+2)).collect res4:Array[Int] = Array(2,2,2,12,12,12,22,22,22,22)
flatMap
与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生产一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。
举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）
scala>val a = sc.parallelize(1 to 4,2) scala>val b = a.flatMap(x=>1 to x) scala>b.collect res12:Array[Int] =Array(1,1,2,1,2,3,1,2,3,4)
flatMapWith
flatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的RDD。它的定义如下：
def flatMapWith[A: ClassTag, U: ClassTag](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => Seq[U]): RDD[U]
举例：
scala> val a = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 3) scala> a.flatMapWith(x => x, true)((x, y) => List(y, x)).collect res58: Array[Int] = Array(0, 1, 0, 2, 0, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6, 2, 7, 2, 8, 2, 9)
flatMapValues
flatMapValues类似于mapValues，不同的在于flatMapValues应用于元素为KV对的RDD中Value。每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。
举例
scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) scala> val b = a.flatMapValues(x=>x.to(5)) scala> b.collect res3: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (3,4), (3,5))
上述例子中原RDD中每个元素的值被转换为一个序列（从其当前值到5），比如第一个KV对(1,2), 其值2被转换为2，3，4，5。然后其再与原KV对中Key组成一系列新的KV对(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)。
reduce
reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。
举例
scala> val c = sc.parallelize(1 to 10) scala> c.reduce((x, y) => x + y) res4: Int = 55
上述例子中对RDD中的元素求和。
reduceByKey
顾名思义，reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
举例:
scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) scala> a.reduceByKey((x,y) => x + y).collect res7: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10))
上述例子中，对Key相同的元素的值求和，因此Key为3的两个元素被转为了(3,10)。
