大数据基础---Spark_Transformation和Action算子

一、Transformation

spark 常用的 Transformation 算子如下表:

Transformation 算子 Meaning(含义)
map(func) 对原 RDD 中每个元素运用 func 函数,并生成新的 RDD
filter(func) 对原 RDD 中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的 RDD
flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq )。
mapPartitions(func) 与 map 类似,但函数单独在 RDD 的每个分区上运行, func函数的类型为 Iterator<T> => Iterator<U> ,其中 T 是 RDD 的类型,即 RDD[T]
mapPartitionsWithIndex(func) 与 mapPartitions 类似,但 func 类型为 (Int, Iterator<T>) => Iterator<U> ,其中第一个参数为分区索引
sample(withReplacement, fraction, seed) 数据采样,有三个可选参数:设置是否放回(withReplacement)、采样的百分比(fraction)、随机数生成器的种子(seed);
union(otherDataset) 合并两个 RDD
intersection(otherDataset) 求两个 RDD 的交集
distinct([numTasks])) 去重
groupByKey([numTasks]) 按照 key 值进行分区,即在一个 (K, V) 对的 dataset 上调用时,返回一个 (K, Iterable<V>)
Note: 如果分组是为了在每一个 key 上执行聚合操作(例如,sum 或 average),此时使用 reduceByKeyaggregateByKey 性能会更好
Note: 默认情况下,并行度取决于父 RDD 的分区数。可以传入 numTasks 参数进行修改。
reduceByKey(func, [numTasks]) 按照 key 值进行分组,并对分组后的数据执行归约操作。
aggregateByKey(zeroValue,numPartitions)(seqOp, combOp, [numTasks]) 当调用(K,V)对的数据集时,返回(K,U)对的数据集,其中使用给定的组合函数和 zeroValue 聚合每个键的值。与 groupByKey 类似,reduce 任务的数量可通过第二个参数进行配置。
sortByKey([ascending], [numTasks]) 按照 key 进行排序,其中的 key 需要实现 Ordered 特质,即可比较
join(otherDataset, [numTasks]) 在一个 (K, V) 和 (K, W) 类型的 dataset 上调用时,返回一个 (K, (V, W)) pairs 的 dataset,等价于内连接操作。如果想要执行外连接,可以使用 leftOuterJoin, rightOuterJoinfullOuterJoin 等算子。
cogroup(otherDataset, [numTasks]) 在一个 (K, V) 对的 dataset 上调用时,返回一个 (K, (Iterable<V>, Iterable<W>)) tuples 的 dataset。
cartesian(otherDataset) 在一个 T 和 U 类型的 dataset 上调用时,返回一个 (T, U) 类型的 dataset(即笛卡尔积)。
coalesce(numPartitions) 将 RDD 中的分区数减少为 numPartitions。
repartition(numPartitions) 随机重新调整 RDD 中的数据以创建更多或更少的分区,并在它们之间进行平衡。
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) 根据给定的 partitioner(分区器)对 RDD 进行重新分区,并对分区中的数据按照 key 值进行排序。这比调用 repartition 然后再 sorting(排序)效率更高,因为它可以将排序过程推送到 shuffle 操作所在的机器。

下面分别给出这些算子的基本使用示例:

1.1 map

val list = List(1,2,3)
sc.parallelize(list).map(_ * 10).foreach(println)

// 输出结果: 10 20 30 (这里为了节省篇幅去掉了换行,后文亦同)

1.2 filter

val list = List(3, 6, 9, 10, 12, 21)
sc.parallelize(list).filter(_ >= 10).foreach(println)

// 输出: 10 12 21

1.3 flatMap

flatMap(func)map 类似,但每一个输入的 item 会被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq)。

val list = List(List(1, 2), List(3), List(), List(4, 5))
sc.parallelize(list).flatMap(_.toList).map(_ * 10).foreach(println)

// 输出结果 : 10 20 30 40 50

flatMap 这个算子在日志分析中使用概率非常高,这里进行一下演示:拆分输入的每行数据为单个单词,并赋值为 1,代表出现一次,之后按照单词分组并统计其出现总次数,代码如下:

val lines = List("spark flume spark",
                 "hadoop flume hive")
sc.parallelize(lines).flatMap(line => line.split(" ")).
map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_).foreach(println)

// 输出:
(spark,2)
(hive,1)
(hadoop,1)
(flume,2)

1.4 mapPartitions

与 map 类似,但函数单独在 RDD 的每个分区上运行, func函数的类型为 Iterator<T> => Iterator<U> (其中 T 是 RDD 的类型),即输入和输出都必须是可迭代类型。

val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
sc.parallelize(list, 3).mapPartitions(iterator => {
  val buffer = new ListBuffer[Int]
  while (iterator.hasNext) {
    buffer.append(iterator.next() * 100)
  }
  buffer.toIterator
}).foreach(println)
//输出结果
100 200 300 400 500 600

1.5 mapPartitionsWithIndex

与 mapPartitions 类似,但 func 类型为 (Int, Iterator<T>) => Iterator<U> ,其中第一个参数为分区索引。

val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
sc.parallelize(list, 3).mapPartitionsWithIndex((index, iterator) => {
  val buffer = new ListBuffer[String]
  while (iterator.hasNext) {
    buffer.append(index + "分区:" + iterator.next() * 100)
  }
  buffer.toIterator
}).foreach(println)
//输出
0 分区:100
0 分区:200
1 分区:300
1 分区:400
2 分区:500
2 分区:600

1.6 sample

数据采样。有三个可选参数:设置是否放回 (withReplacement)、采样的百分比 (fraction)、随机数生成器的种子 (seed) :

val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
sc.parallelize(list).sample(withReplacement = false, fraction = 0.5).foreach(println)

1.7 union

合并两个 RDD:

val list1 = List(1, 2, 3)
val list2 = List(4, 5, 6)
sc.parallelize(list1).union(sc.parallelize(list2)).foreach(println)
// 输出: 1 2 3 4 5 6

1.8 intersection

求两个 RDD 的交集:

val list1 = List(1, 2, 3, 4, 5)
val list2 = List(4, 5, 6)
sc.parallelize(list1).intersection(sc.parallelize(list2)).foreach(println)
// 输出:  4 5

1.9 distinct

去重:

val list = List(1, 2, 2, 4, 4)
sc.parallelize(list).distinct().foreach(println)
// 输出: 4 1 2

1.10 groupByKey

按照键进行分组:

val list = List(("hadoop", 2), ("spark", 3), ("spark", 5), ("storm", 6), ("hadoop", 2))
sc.parallelize(list).groupByKey().map(x => (x._1, x._2.toList)).foreach(println)

//输出:
(spark,List(3, 5))
(hadoop,List(2, 2))
(storm,List(6))

1.11 reduceByKey

按照键进行归约操作:

val list = List(("hadoop", 2), ("spark", 3), ("spark", 5), ("storm", 6), ("hadoop", 2))
sc.parallelize(list).reduceByKey(_ + _).foreach(println)

//输出
(spark,8)
(hadoop,4)
(storm,6)

1.12 sortBy & sortByKey

按照键进行排序:

val list01 = List((100, "hadoop"), (90, "spark"), (120, "storm"))
sc.parallelize(list01).sortByKey(ascending = false).foreach(println)
// 输出
(120,storm)
(90,spark)
(100,hadoop)

按照指定元素进行排序:

val list02 = List(("hadoop",100), ("spark",90), ("storm",120))
sc.parallelize(list02).sortBy(x=>x._2,ascending=false).foreach(println)
// 输出
(storm,120)
(hadoop,100)
(spark,90)

1.13 join

在一个 (K, V) 和 (K, W) 类型的 Dataset 上调用时,返回一个 (K, (V, W)) 的 Dataset,等价于内连接操作。如果想要执行外连接,可以使用 leftOuterJoin, rightOuterJoinfullOuterJoin 等算子。

val list01 = List((1, "student01"), (2, "student02"), (3, "student03"))
val list02 = List((1, "teacher01"), (2, "teacher02"), (3, "teacher03"))
sc.parallelize(list01).join(sc.parallelize(list02)).foreach(println)

// 输出
(1,(student01,teacher01))
(3,(student03,teacher03))
(2,(student02,teacher02))

1.14 cogroup

在一个 (K, V) 对的 Dataset 上调用时,返回多个类型为 (K, (Iterable<V>, Iterable<W>)) 的元组所组成的 Dataset。

val list01 = List((1, "a"),(1, "a"), (2, "b"), (3, "e"))
val list02 = List((1, "A"), (2, "B"), (3, "E"))
val list03 = List((1, "[ab]"), (2, "[bB]"), (3, "eE"),(3, "eE"))
sc.parallelize(list01).cogroup(sc.parallelize(list02),sc.parallelize(list03)).foreach(println)

// 输出: 同一个 RDD 中的元素先按照 key 进行分组,然后再对不同 RDD 中的元素按照 key 进行分组
(1,(CompactBuffer(a, a),CompactBuffer(A),CompactBuffer([ab])))
(3,(CompactBuffer(e),CompactBuffer(E),CompactBuffer(eE, eE)))
(2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(B),CompactBuffer([bB])))

1.15 cartesian

计算笛卡尔积:

val list1 = List("A", "B", "C")
val list2 = List(1, 2, 3)
sc.parallelize(list1).cartesian(sc.parallelize(list2)).foreach(println)

//输出笛卡尔积
(A,1)
(A,2)
(A,3)
(B,1)
(B,2)
(B,3)
(C,1)
(C,2)
(C,3)

1.16 aggregateByKey

当调用(K,V)对的数据集时,返回(K,U)对的数据集,其中使用给定的组合函数和 zeroValue 聚合每个键的值。与 groupByKey 类似,reduce 任务的数量可通过第二个参数 numPartitions 进行配置。示例如下:

// 为了清晰,以下所有参数均使用具名传参
val list = List(("hadoop", 3), ("hadoop", 2), ("spark", 4), ("spark", 3), ("storm", 6), ("storm", 8))
sc.parallelize(list,numSlices = 2).aggregateByKey(zeroValue = 0,numPartitions = 3)(
      seqOp = math.max(_, _),
      combOp = _ + _
    ).collect.foreach(println)
//输出结果:
(hadoop,3)
(storm,8)
(spark,7)

这里使用了 numSlices = 2 指定 aggregateByKey 父操作 parallelize 的分区数量为 2,其执行流程如下:

基于同样的执行流程,如果 numSlices = 1,则意味着只有输入一个分区,则其最后一步 combOp 相当于是无效的,执行结果为:

(hadoop,3)
(storm,8)
(spark,4)

同样的,如果每个单词对一个分区,即 numSlices = 6,此时相当于求和操作,执行结果为:

(hadoop,5)
(storm,14)
(spark,7)

aggregateByKey(zeroValue = 0,numPartitions = 3) 的第二个参数 numPartitions 决定的是输出 RDD 的分区数量,想要验证这个问题,可以对上面代码进行改写,使用 getNumPartitions 方法获取分区数量:

sc.parallelize(list,numSlices = 6).aggregateByKey(zeroValue = 0,numPartitions = 3)(
  seqOp = math.max(_, _),
  combOp = _ + _
).getNumPartitions

二、Action

Spark 常用的 Action 算子如下:

Action(动作) Meaning(含义)
reduce(func) 使用函数func执行归约操作
collect() 以一个 array 数组的形式返回 dataset 的所有元素,适用于小结果集。
count() 返回 dataset 中元素的个数。
first() 返回 dataset 中的第一个元素,等价于 take(1)。
take(n) 将数据集中的前 n 个元素作为一个 array 数组返回。
takeSample(withReplacement, num, [seed]) 对一个 dataset 进行随机抽样
takeOrdered(n, [ordering]) 按自然顺序(natural order)或自定义比较器(custom comparator)排序后返回前 n 个元素。只适用于小结果集,因为所有数据都会被加载到驱动程序的内存中进行排序。
saveAsTextFile(path) 将 dataset 中的元素以文本文件的形式写入本地文件系统、HDFS 或其它 Hadoop 支持的文件系统中。Spark 将对每个元素调用 toString 方法,将元素转换为文本文件中的一行记录。
saveAsSequenceFile(path) 将 dataset 中的元素以 Hadoop SequenceFile 的形式写入到本地文件系统、HDFS 或其它 Hadoop 支持的文件系统中。该操作要求 RDD 中的元素需要实现 Hadoop 的 Writable 接口。对于 Scala 语言而言,它可以将 Spark 中的基本数据类型自动隐式转换为对应 Writable 类型。(目前仅支持 Java and Scala)
saveAsObjectFile(path) 使用 Java 序列化后存储,可以使用 SparkContext.objectFile() 进行加载。(目前仅支持 Java and Scala)
countByKey() 计算每个键出现的次数。
foreach(func) 遍历 RDD 中每个元素,并对其执行fun函数

2.1 reduce

使用函数func执行归约操作:

 val list = List(1, 2, 3, 4, 5)
sc.parallelize(list).reduce((x, y) => x + y)
sc.parallelize(list).reduce(_ + _)

// 输出 15

2.2 takeOrdered

按自然顺序(natural order)或自定义比较器(custom comparator)排序后返回前 n 个元素。需要注意的是 takeOrdered 使用隐式参数进行隐式转换,以下为其源码。所以在使用自定义排序时,需要继承 Ordering[T] 实现自定义比较器,然后将其作为隐式参数引入。

def takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T] = withScope {
  .........
}

自定义规则排序:

// 继承 Ordering[T],实现自定义比较器,按照 value 值的长度进行排序
class CustomOrdering extends Ordering[(Int, String)] {
    override def compare(x: (Int, String), y: (Int, String)): Int
    = if (x._2.length > y._2.length) 1 else -1
}

val list = List((1, "hadoop"), (1, "storm"), (1, "azkaban"), (1, "hive"))
//  引入隐式默认值
implicit val implicitOrdering = new CustomOrdering
sc.parallelize(list).takeOrdered(5)

// 输出: Array((1,hive), (1,storm), (1,hadoop), (1,azkaban)

2.3 countByKey

计算每个键出现的次数:

val list = List(("hadoop", 10), ("hadoop", 10), ("storm", 3), ("storm", 3), ("azkaban", 1))
sc.parallelize(list).countByKey()

// 输出: Map(hadoop -> 2, storm -> 2, azkaban -> 1)

2.4 saveAsTextFile

将 dataset 中的元素以文本文件的形式写入本地文件系统、HDFS 或其它 Hadoop 支持的文件系统中。Spark 将对每个元素调用 toString 方法,将元素转换为文本文件中的一行记录。

val list = List(("hadoop", 10), ("hadoop", 10), ("storm", 3), ("storm", 3), ("azkaban", 1))
sc.parallelize(list).saveAsTextFile("/usr/file/temp")

参考资料

RDD Programming Guide

系列传送门

posted @ 2020-06-26 00:00  数据驱动  阅读(140)  评论(0编辑  收藏  举报