RDD是什么？

RDD是Spark中的抽象數據結構類型，任何數據在Spark中都被表示為RDD。從編程的角度來看，RDD可以簡單看成是一個數組。和普通數組的區別是，RDD中的數據是分區存儲的，這樣不同分區的數據就可以分布在不同的機器上，同時可以被并行處理。因此，Spark應用程序所做的無非是把需要處理的數據轉換為RDD，然后對RDD進行一系列的變換和操作從而得到結果。本文為第一部分，將介紹Spark RDD中與Map和Reduce相關的API中。

如何創建RDD？

RDD可以從普通數組創建出來，也可以從文件系統或者HDFS中的文件創建出來。

舉例：從普通數組創建RDD，里面包含了1到9這9個數字，它們分別在3個分區中。

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12

舉例：讀取文件README.md來創建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一個元素

scala> val b = sc.textFile("README.md")b: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12

雖然還有別的方式可以創建RDD，但在本文中我們主要使用上述兩種方式來創建RDD以說明RDD的API。

map

map是對RDD中的每個元素都執行一個指定的函數來產生一個新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一個元素與之對應。

舉例：

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)scala> val b = a.map(x => x*2)scala> a.collectres10: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)scala> b.collectres11: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)

上述例子中把原RDD中每個元素都乘以2來產生一個新的RDD。

mapPartitions

mapPartitions是map的一個變種。map的輸入函數是應用于RDD中每個元素，而mapPartitions的輸入函數是應用于每個分區，也就是把每個分區中的內容作為整體來處理的。
它的函數定義為：

def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

f即為輸入函數，它處理每個分區里面的內容。每個分區中的內容將以Iterator[T]傳遞給輸入函數f，f的輸出結果是Iterator[U]。最終的RDD由所有分區經過輸入函數處理后的結果合并起來的。

舉例：

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).collectres0: Array[(Int, Int)] = Array((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7,8))

上述例子中的函數myfunc是把分區中一個元素和它的下一個元素組成一個Tuple。因為分區中最后一個元素沒有下一個元素了，所以(3,4)和(6,7)不在結果中。

mapPartitions還有些變種，比如mapPartitionsWithContext，它能把處理過程中的一些狀態信息傳遞給用戶指定的輸入函數。還有mapPartitionsWithIndex，它能把分區的index傳遞給用戶指定的輸入函數。

mapValues

mapValues顧名思義就是輸入函數應用于RDD中Kev-Value的Value，原RDD中的Key保持不變，與新的Value一起組成新的RDD中的元素。因此，該函數只適用于元素為KV對的RDD。

舉例：

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").collectres5: Array[(Int, String)] = Array((3,xdogx), (5,xtigerx), (4,xlionx),(3,xcatx), (7,xpantherx), (5,xeaglex))

mapWith

mapWith是map的另外一個變種，map只需要一個輸入函數，而mapWith有兩個輸入函數。它的定義如下：

def mapWith[A: ClassTag, U: ](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => U): RDD[U]

第一個函數constructA是把RDD的partition index（index從0開始）作為輸入，輸出為新類型A；

第二個函數f是把二元組(T, A)作為輸入（其中T為原RDD中的元素，A為第一個函數的輸出），輸出類型為U。

舉例：把partition index 乘以10，然后加上2作為新的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

與map類似，區別是原RDD中的元素經map處理后只能生成一個元素，而原RDD中的元素經flatmap處理后可生成多個元素來構建新RDD。

舉例：對原RDD中的每個元素x產生y個元素（從1到y，y為元素x的值）

scala> val a = sc.parallelize(1 to 4, 2)scala> val b = a.flatMap(x => 1 to x)scala> b.collectres12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4)

flatMapWith

flatMapWith與mapWith很類似，都是接收兩個函數，一個函數把partitionIndex作為輸入，輸出是一個新類型A；另外一個函數是以二元組（T,A）作為輸入，輸出為一個序列，這些序列里面的元素組成了新的RDD。它的定義如下：

def flatMapWith[A: ClassTag, U: ClassTag](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => Seq[U]): RDD[U]

舉例：

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)).collectres58: Array[Int] = Array(0, 1, 0, 2, 0, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6, 2, 7, 2,8, 2, 9)

flatMapValues

flatMapValues類似于mapValues，不同的在于flatMapValues應用于元素為KV對的RDD中Value。每個一元素的Value被輸入函數映射為一系列的值，然后這些值再與原RDD中的Key組成一系列新的KV對。

舉例

scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))scala> val b = a.flatMapValues(x=>x.to(5))scala> b.collectres3: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (3,4), (3,5))

上述例子中原RDD中每個元素的值被轉換為一個序列（從其當前值到5），比如第一個KV對(1,2), 其值2被轉換為2，3，4，5。然后其再與原KV對中Key組成一系列新的KV對(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)。

reduce

reduce將RDD中元素兩兩傳遞給輸入函數，同時產生一個新的值，新產生的值與RDD中下一個元素再被傳遞給輸入函數直到最后只有一個值為止。

舉例

scala> val c = sc.parallelize(1 to 10)scala> c.reduce((x, y) => x + y)res4: Int = 55

上述例子對RDD中的元素求和。

reduceByKey

顧名思義，reduceByKey就是對元素為KV對的RDD中Key相同的元素的Value進行reduce，因此，Key相同的多個元素的值被reduce為一個值，然后與原RDD中的Key組成一個新的KV對。

舉例:

scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)))scala> a.reduceByKey((x,y) => x + y).collectres7: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10))

上述例子中，對Key相同的元素的值求和，因此Key為3的兩個元素被轉為了(3,10)。

Reference

本文中的部分例子來自:http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html

總結

以上就是本文關于淺談Spark RDD API中的Map和Reduce的全部內容，希望對大家有所幫助。有什么問題可以隨時留言，小編會及時回復大家的。感謝朋友們對本站的支持！