跟天齊老師學Spark（6）--Spark的常用算子介紹

2019-11-11 04:26:29

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spark的常用算子介紹：Resilient（彈性且可復原） Distributed（分布式） Datasets（數據集） (RDDs)我們以前學的scala的原生方法都是數組或者集合上定義的，它只能操作單機。而spark中的方法都是定義在RDD上的，它們操作的是集群。spark的方法有兩類操作：一種是：Transformations，它是lazy的，不會觸發任務的執行，是一種轉換（從一種形式變成另一種形式），是延遲加載的；一種是：Actions，執行出結果，是一種動作，是立即加載（執行）的；看一下spark 的常用算子：登錄spark的官網http://spark.apache.org/下面是官方的Spark編程指南：http://spark.apache.org/docs/1.6.2/PRogramming-guide.html在指南的列表目錄中有 Transformations 和 Actions 。Diver是客戶端，它提交程序到spark集群，而計算的返回結果會再發回給Diver客戶端。Transformations有很多，比如說map方法，filter方法，mapPartitions方法，sample方法，union方法，intersection方法，distinct方法，groupByKey方法，reduceByKey方法，aggregateByKey方法，sortByKey方法，join方法，Transformations 的特點是，它是lazy的，并不會觸發任務的執行。有scala的API：http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/scala/index.html#org.apache.spark.rdd.RDD也有java的API：http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/java/index.html?org/apache/spark/api/java/JavaRDD.htmlActions的方法有：reduce方法，collect方法，count方法，first方法，take方法，takaSample方法，takeOrdered方法，saveAsTextFile方法，countByKey方法，foreach方法。---------------------------------------------------------------------說一下spark的第一類算子：Transformations如果要從hdfs中讀取數據，或者從關系型數據庫中讀數據，如果我們的hdfs或者關系型數據庫沒有啟動，此時使用Transformations類型的算子，就不會報錯。因為它只會記錄一下它將從哪里讀取數據。Transformations僅僅是一種轉換操作，而Action則是一些執行操作。spark支持從本地文件系統、hdfs、s3、hbase等讀取數據。在Worker中有一個進程叫做"CoarseGrainedExecutorBackend"進程，它負責讀取數據、對數據進行切分、聚合等操作，都是在Executor中完成的。在Driver端啟動了一個spark-shell，然后在這里寫任務，比如寫一些轉換和Action，在寫轉換的時候，它會在這個spark-shell中記錄我們是怎樣轉換的，一旦觸發Action，Driver端就會把任務提交到我們的Executor上執行，執行返回的結果會收集到Driver端。每個Executor只負責計算其中的屬于它的數據。這就是分布式思維，一個大的任務讓一臺機器去干，它干不了，那么我們就分成很多的小任務，由多臺機器去并行執行。最后將所有的結果收集起來，存到外部存儲介質中。從外部存儲介質中將數據讀進來然后創建的RDD，還有一個種創建RDD的方法：//使用spark的并行化方法創建RDD，并指定分區數為2個：sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2)，也能創建一個RDD，它會將一個集合或者數組轉換成RDD，還能指定分區數，這里我們給它指定了分區數為2。這樣它就會生成兩個結果文件。就像MapReduce中的一樣，如果有兩個reduce就會有兩個結果文件一樣。RDD上的這些常用算子一定要練習。------------------------------------------------RDD的Action算子：我們把Spark的客戶端叫做Driver。啟動Master；啟動Worker；Worker向Master注冊；Master向Worker反饋；Worker向Master發送心跳。Driver首先會跟Master進行RPC通信（因為我們在shell命令中指定了--master的位置，所以它會去找Master）。向Master申請資源；Master啟動符合條件的Worker來啟動Executor（Master會告訴Worker啟動Executor這個java子進程。Executor進程是由Worker進程啟動的。）；Executor會主動跟Driver進行通信（因為Driver會把它的一些信息發送給Master，而Master會把Driver的信息封裝起來，發送給Worker，而Executor就通過Worker知道了Driver的信息，所以就能找到Driver了），接下來就可以寫spark程序了?？梢詾閿祿付ǚ謪^的。一個分區一定屬于一臺機器，但是一臺機器可能有多個分區。數據的讀取和計算都是在Executor中完成的。 rdd的foreachPartition方法可以將數據取出來存到關系型數據庫中（后面再介紹）。

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