Spark常用函数讲解之Action操作

摘要：

RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集
RDD有两种操作算子：

Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住了数据集的逻辑操作
Ation（执行）：触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算

本系列主要讲解Spark中常用的函数操作：
1.RDD基本转换
2.键-值RDD转换
3.Action操作篇

本发所讲函数

1.reduce

2.collect

3.count

4.first

5.take

6.top

7.takeOrdered

8.countByKey

9.collectAsMap

10.lookup

11.aggregate

12.fold

13.saveAsFile

14.saveAsSequenceFile

1.reduce(func):通过函数func先聚集各分区的数据集，再聚集分区之间的数据，func接收两个参数，返回一个新值，新值再做为参数继续传递给函数func，直到最后一个元素

2.collect():以数据的形式返回数据集中的所有元素给Driver程序，为防止Driver程序内存溢出，一般要控制返回的数据集大小

3.count()：返回数据集元素个数

4.first():返回数据集的第一个元素

5.take(n):以数组的形式返回数据集上的前n个元素

6.top(n):按默认或者指定的排序规则返回前n个元素，默认按降序输出

7.takeOrdered(n,[ordering]): 按自然顺序或者指定的排序规则返回前n个元素

例1：

def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("reduce")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd = sc.parallelize(1 to 10,2)
    val reduceRDD = rdd.reduce(_ + _)
    val reduceRDD1 = rdd.reduce(_ - _) //如果分区数据为1结果为 -53
    val countRDD = rdd.count()
    val firstRDD = rdd.first()
    val takeRDD = rdd.take(5)    //输出前个元素
    val topRDD = rdd.top(3)      //从高到底输出前三个元素
    val takeOrderedRDD = rdd.takeOrdered(3)    //按自然顺序从底到高输出前三个元素

    println("func +: "+reduceRDD)
    println("func -: "+reduceRDD1)
    println("count: "+countRDD)
    println("first: "+firstRDD)
    println("take:")
    takeRDD.foreach(x => print(x +" "))
    println("\ntop:")
    topRDD.foreach(x => print(x +" "))
    println("\ntakeOrdered:")
    takeOrderedRDD.foreach(x => print(x +" "))
    sc.stop
  }

输出：

func +: 55
func -: 15 //如果分区数据为1结果为 -53
count: 10
first: 1
take:
1 2 3 4 5
top:
10 9 8
takeOrdered:
1 2 3

(RDD依赖图：红色块表示一个RDD区，黑色块表示该分区集合，下同)

（RDD依赖图）

8.countByKey():作用于K-V类型的RDD上，统计每个key的个数，返回(K,K的个数)

9.collectAsMap():作用于K-V类型的RDD上，作用与collect不同的是collectAsMap函数不包含重复的key，对于重复的key。后面的元素覆盖前面的元素

10.lookup(k)：作用于K-V类型的RDD上，返回指定K的所有V值

例2：

 def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("KVFunc")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))
    val rdd = sc.parallelize(arr,2)
    val countByKeyRDD = rdd.countByKey()
    val collectAsMapRDD = rdd.collectAsMap()

    println("countByKey:")
    countByKeyRDD.foreach(print)

    println("\ncollectAsMap:")
    collectAsMapRDD.foreach(print)
    sc.stop
  }

输出：

countByKey:
(B,2)(A,2)
collectAsMap:
(A,2)(B,3)

（RDD依赖图）

11.aggregate(zeroValue:U)(seqOp:(U,T) => U,comOp(U,U) => U):

seqOp函数将每个分区的数据聚合成类型为U的值，comOp函数将各分区的U类型数据聚合起来得到类型为U的值

def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Fold")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4),2)
    val aggregateRDD = rdd.aggregate(2)(_+_,_ * _)
    println(aggregateRDD)
    sc.stop
  }

输出：

步骤1：分区1：zeroValue+1+2=5 分区2：zeroValue+3+4=9

步骤2：zeroValue*分区1的结果*分区2的结果=90

（RDD依赖图）

12.fold(zeroValue:T)(op:(T,T) => T):通过op函数聚合各分区中的元素及合并各分区的元素，op函数需要两个参数，在开始时第一个传入的参数为zeroValue,T为RDD数据集的数据类型，，其作用相当于SeqOp和comOp函数都相同的aggregate函数

例3

def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Fold")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd = sc.parallelize(Array(("a", 1), ("b", 2), ("a", 2), ("c", 5), ("a", 3)), 2)
    val foldRDD = rdd.fold(("d", 0))((val1, val2) => { if (val1._2 >= val2._2) val1 else val2
    })
    println(foldRDD)
  }

输出：