Spark Shell 操作RDD

• • 一、Spark Shell 简述
  • 二、RDD创建方式
  • 三、RDD之常见算子

• 【Spark-shell】
  是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用- scala编写spark程序。
• 【两种启动Spark Shell】

  • 本地模式启动：bin/spark-shell

  • 集群模式启动：
    如：spark-shell --master spark://spark81:7077 --executor-memory 2g --total-executor-cores 2
    参数说明：
    –master spark://spark81:7077 指定Master的地址
    –executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G
    –total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cup核数为2个

  • 注意：
    如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。
    请注意local模式和集群模式的日志区别：
    

1. 采取默认分区进行创建，有如下两种

   1. 读取外部文件系统（有多种）生成RDD
      val textRdd = sc.textFile("/tools/word.txt")

   2. 通过并行化产生RDD
      val parallelizeRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,5,5))

   3. 特点： 没有指定分区数量，采用默认的分区数（等于当前集群节点的CPU core）
      查看分区数量：
      val partitions = textRdd.partitions
      结果：
      Array[org.apache.spark.Partition] = Array(org.apache.spark.rdd.HadoopPartition@3c1, org.apache.spark.rdd.HadoopPartition@3c2)

2. 指定分区数量产生RDD，有如下两种：

   1. 读取外部文件系统（有多种）生成RDD
      val textRdd = sc.textFile("/tools/word.txt",3)
      查看分区数量：
      val partitions = textRdd.partitions
      结果：
      Array[org.apache.spark.Partition] = Array(org.apache.spark.rdd.HadoopPartition@41e, org.apache.spark.rdd.HadoopPartition@41f, org.apache.spark.rdd.HadoopPartition@420)

   2. 通过并行化产生RDD
      val parallelizeRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,5,5),4)
      查看分区数量：
      val partitions = textRdd.partitions
      结果：
      Array(org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition@75e, org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition@75f, org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition@760, org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition@761)

一、Transformation算子
特点：延迟加载，记录应用于基础数据集（RDD）的动作， 当触发action算子（会生成Job）时真正执行
API解释与使用说明：
官网文档：Spark API

1. 例子：

   1. 创建RDD：val testRdd = sc.parallelize(Array(1,3,2,5,6,7,10))

   2. map(func)

      	val mapRdd = testRdd.map(_+1)
      	val result = mapRdd.collect
      

      结果：
      Array[Int] = Array(2, 4, 3, 6, 7, 8, 11)

   3. filter(func)
      val fliterRdd = mapRdd.filter(_ > 5)
      collect结果：

      	Array[Int] = Array(6, 7, 8, 11)
      

   4. flatMap(func)
      val flatRdd = mapRdd.flatMap(_.toString)
      collect结果：Array[Char] = Array(2, 4, 3, 6, 7, 8, 1, 1)

   5. mapPartitions(func)

      def func1(iter:Iterator[Int]):Iterator[String] ={
      	iter.toList.map( x => "[value=" + x + "]" ).iterator
      }
      val mapPRDD = mapRdd.mapPartitions(func1)
      mapPRDD.collect
      

      collect结果：Array[String] = Array([value=2], [value=4], [value=3], [value=6], [value=7], [value=8], [value=11])
      下面是另外一个例子：

      val textFileRDD = sc.textFile("/tools/word.txt")
      val flatMapRDD = textFileRDD.flatMap(x => x.split(" "))
      def func2(iter:Iterator[String]):Iterator[(String,Int)] ={
      	iter.toList.map( x => (x,1) ).iterator
      }
      val mapPartRDD = flatMapRDD.mapPartitions(func2)
      mapPartRDD.collect
      

      结果：

      Array[(String, Int)] = Array((I,1), (love,1), (Guizhou,1), (I,1), (love,1), (Guiyang,1), (Guiyang,1), (is,1), (the,1), (capital,1), (of,1), (Guizhou,1))
      

   6. mapPartitionsWithIndex(index,func)

      def func2(index:Int,iter:Iterator[Int]):Iterator[String] ={
      	iter.toList.map( x => "[PartId:" + index + ",value=" + (x * 4)  + "]" ).iterator
      }
      val mapPRDD2 = mapRdd.mapPartitionsWithIndex(func2)
      mapPRDD2 .collect
      

      collect结果：

      Array[String] = Array([PartId:0,value=8], [PartId:0,value=16], [PartId:0,value=12], [PartId:1,value=24], [PartId:1,value=28], [PartId:1,value=32], [PartId:1,value=44])
      

      注意：PartId是分区号
      再举一个例子：

      def func22(index:Int,iter:Iterator[String]):Iterator[(Int,(String,Int))] ={
      	iter.toList.map( x => (index,(x,1)) ).iterator
      }
      val mapPartRDD2 = flatMapRDD.mapPartitionsWithIndex(func22)
      mapPartRDD2.collect
      

      collect结果：

      Array[(Int, (String, Int))] = Array((0,(I,1)), (0,(love,1)), (0,(Guizhou,1)), (0,(I,1)), (0,(love,1)), (0,(Guiyang,1)), (0,(Guiyang,1)), (0,(is,1)), (0,(the,1)), (0,(capital,1)), (0,(of,1)), (0,(Guizhou,1)))
      

   7. repartition(numpartitions)

      val newRDD = testRdd.repartition(3)
      val partRDD = newRDD.mapPartitionsWithIndex(func2)
      partRDD.collect
      

      结果：

      Array[String] = Array([PartId:0,value=24], [PartId:0,value=8], [PartId:1,value=4], [PartId:1,value=28], [PartId:2,value=20], [PartId:2,value=40], [PartId:2,value=12])
      

2. 上述例子提供的重要信息：
   1、spark提供了很多的transformation算子
   2、业务逻辑通常是需要自己编写，以自定义函数的形式编程业务逻辑
   3、将自定义的函数作为spark的transformation算子参数，借助spark完成业务逻辑计算

二、Action算子

创建RDD：val testRdd = sc.parallelize(Array(1,3,2,5,6,7,10))
进行前提转换：

val mapRdd = testRdd.map(_+1)
def func2(index:Int,iter:Iterator[Int]):Iterator[String] ={
	iter.toList.map( x => "[PartId:" + index + ",value=" + (x * 4)  + "]" ).iterator
}
val mapPRDD2 = mapRdd.mapPartitionsWithIndex(func2)

1. foreach

   mapPRDD2.foreach(println)
   

   结果被打印在worker节点上：
   
   

2. collect

   mapPRDD2.collect
   

   结果显示在Driver Program所在的机器上，如下所示：
   

3. 执行逻辑或流程如下图所示：