06、action操作开发实战
1、reduce：
2、collect：
3、count：
4、take：
5、saveAsTextFile：
6、countByKey：
7、foreach：
package sparkcore.java;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import scala.Tuple2;
/**
* action操作实战
*/
public class ActionOperation {
public static void main(String[] args) {
// reduce();
// collect();
// count();
// take();
// saveAsTextFile();
countByKey();
}
public static void reduce() {
// 创建SparkConf和JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("reduce").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 有一个集合，里面有1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加
List<Integer> numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
// 使用reduce操作对集合中的数字进行累加
// reduce操作的原理：
// 首先将第一个和第二个元素，传入call()方法，进行计算，会获取一个结果，比如1 + 2 = 3
// 接着将该结果与下一个元素传入call()方法，进行计算，比如3 + 3 = 6
// 以此类推
// 所以reduce操作的本质，就是聚合，将多个元素聚合成一个元素
int sum = numbers.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
System.out.println(sum);
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
public static void collect() {
// 创建SparkConf和JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("collect").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 有一个集合，里面有1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加
List<Integer> numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
// 使用map操作将集合中所有数字乘以2
JavaRDD<Integer> doubleNumbers = numbers.map(
new Function<Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
return v1 * 2;
}
});
// collect操作，将分布在远程集群上的doubleNumbers RDD的数据拉取到本地
// 这种方式，一般不建议使用，因为如果rdd中的数据量比较大的话，比如超过1万条
// 那么性能会比较差，因为要从远程走大量的网络传输，将数据获取到本地
// 此外，除了性能差，还可能在rdd中数据量特别大的情况下，发生oom异常，内存溢出
// 因此，通常，还是推荐使用foreach action操作，来对最终的rdd元素进行处理
List<Integer> doubleNumberList = doubleNumbers.collect();
for (Integer num : doubleNumberList) {
System.out.println(num);
}
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
public static void count() {
// 创建SparkConf和JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("count").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 有一个集合，里面有1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加
List<Integer> numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
// 对rdd使用count操作，统计它有多少个元素
long count = numbers.count();
System.out.println(count);
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
public static void take() {
// 创建SparkConf和JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("take").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 有一个集合，里面有1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加
List<Integer> numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
// 对rdd使用count操作，统计它有多少个元素
// take操作，与collect类似，也是从远程集群上，获取rdd的数据
// 但是collect是获取rdd的所有数据，take只是获取前n个数据
List<Integer> top3Numbers = numbers.take(3);
for (Integer num : top3Numbers) {
System.out.println(num);
}
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
public static void saveAsTextFile() {
// 创建SparkConf和JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("saveAsTextFile");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 有一个集合，里面有1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加
List<Integer> numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
// 使用map操作将集合中所有数字乘以2
JavaRDD<Integer> doubleNumbers = numbers.map(
new Function<Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
return v1 * 2;
}
});
// 直接将rdd中的数据，保存在HFDS文件中
// 但是要注意，我们这里只能指定文件夹，也就是目录
// 那么实际上，会保存为目录中的/double_number.txt/part-00000文件
doubleNumbers.saveAsTextFile("hdfs://node1:8020/double_number.txt");
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
public static void countByKey() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("countByKey").setMaster("local");
// 创建JavaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 模拟集合
List<Tuple2<String, String>> scoreList = Arrays.asList(new Tuple2<String, String>("class1", "leo"),
new Tuple2<String, String>("class2", "jack"), new Tuple2<String, String>("class1", "marry"),
new Tuple2<String, String>("class2", "tom"), new Tuple2<String, String>("class2", "david"));
// 并行化集合，创建JavaPairRDD
JavaPairRDD<String, String> students = sc.parallelizePairs(scoreList);
// 对rdd应用countByKey操作，统计每个班级的学生人数，也就是统计每个key对应的元素个数
// 这就是countByKey的作用
// countByKey返回的类型，直接就是Map<String, Object>
Map<String, Long> studentCounts = students.countByKey();
for (Map.Entry<String, Long> studentCount : studentCounts.entrySet()) {
System.out.println(studentCount.getKey() + ": " + studentCount.getValue());
}
// 关闭JavaSparkContext
sc.close();
}
}
package sparkcore.scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object ActionOperation {
def main(args: Array[String]) {
// reduce()
// collect()
// count()
// take()
countByKey()
}
def reduce() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("reduce")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numberArray = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)
val sum = numbers.reduce(_ + _)
println(sum)
}
def collect() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("collect")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numberArray = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)
val doubleNumbers = numbers.map { num => num * 2 }
val doubleNumberArray = doubleNumbers.collect()
for (num <- doubleNumberArray) {
println(num)
}
}
def count() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("count")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numberArray = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)
val count = numbers.count()
println(count)
}
def take() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("take")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numberArray = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)
val top3Numbers = numbers.take(3)
for (num <- top3Numbers) {
println(num)
}
}
def saveAsTextFile() {
}
def countByKey() {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("countByKey")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val studentList = Array(Tuple2("class1", "leo"), Tuple2("class2", "jack"),
Tuple2("class1", "tom"), Tuple2("class2", "jen"), Tuple2("class2", "marry"))
val students = sc.parallelize(studentList, 1)
val studentCounts = students.countByKey()
println(studentCounts)
}
}
原文出自 江正军 技术博客，博客链接：www.cnblogs.com/jiangzhengjun
