Spark Transformation转换算子Spark Transformation转换算子一.Value类型1.map()：映射2.mapPartitions()：以分区为单位执行map *map()和mapPartitions()区别3.mapPartitionsWithIndex()：带分区号的24.flatMap()：扁平化5.glom()：分区转数组6.groupBy()：分组 WordCount案例7.filter()：过滤8.sample()：随机抽样9.distinct()：去重10.coalesce()：重新分区 1）不执行Shuffle方式默认 2）执行Shuffle方式 3）Shuffle原理11.repartition()：重新分区 *coalesce和repartition区别12.sortBy()：排序13.pipe()：调用脚本二.双Value类型 1.union()并集 2.subtract ()差集 3.intersection()交集 4.zip()拉链三.Key-Value类型1.partitionBy()：按照key重新分区2.reduceByKey()：按照K聚合V3.groupByKey()：按照K重新分组 *reduceByKey和groupByKey区别4.aggregateByKey()：按照K处理分区内和分区间逻辑5.foldByKey()：分区内和分区间相同的aggregateByKey()6.combineByKey()：转换结构后分区内和分区间操作7.几种聚合算子的对比8.sortByKey()：按照K进行排序9.mapValues()：只对V进行操作10.join()：连接,将相同key对应的多个value关联在一起11.cogroup()：类似全连接，但是在同一个RDD中对key聚合RDD转换算子整体上分为：Value类型、双Value类型和Key-Value类型一.Value类型顾名思义是对单个value值进行运算的算子类型。下面主要从函数签名、功能、案例+图解三个方法介绍这几类算子。1.map()：映射1）函数签名：def mapU: ClassTag(f: T = U): RDDU2）功能说明参数f是一个函数，它可以接收一个参数。当某个RDD执行map方法时，会遍历该RDD中的每一个数据项，并依次应用f函数，从而产生一个新的RDD。即，这个新RDD中的每一个元素都是原来RDD中每一个元素依次应用f函数而得到的。map方法的部分源代码：def mapU: ClassTag(f:T= U): RDDU= withScope val clea nF= sc. clea n(f) new MapPartitionsRDDU, T(this, (context, pid, iter) = iter.m ap(cleanF)privatespark class MapPartitionsRDDU: ClassTag T: ClassTag( . override def getPartitions: ArrayPartition= firstParentT.partit ions， .protectedspark def firstParentU; ClassTag RDDU= dependencies. head.rdd. asInst anceOfRDDU3）案例：创建一个1-4数组的RDD，两个分区，将所有元素*2形成新的RDDobject TestMap def main(args: ArrayString): Unit = /1.创建SparkConf并设置App名称 val conf = new SparkConf().setAppName(CT).setMaster(local*) /2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口 val sc: SparkContext = new SparkContext(conf) /3具体业务逻辑 / 3.1 创建一个RDD val rdd: RDDInt = sc.makeRDD(1 to 4,2) / 3.2 调用map方法，每个元素乘以2 val mapRdd: RDDInt = rdd.map(_ * 2) / 3.3 打印修改后的RDD中数据 mapRdd.collect().foreach(println) /4.关闭连接 sc.stop() 说明：由于具体的业务逻辑代码只有第3部分几行，剩下的关于SparkContext对象的创建及资源关闭，后面的案例将直接省略这部分代码。2.mapPartitions()：以分区为单位执行mapmapPartitions：以分区为单位，对RDD中的元素进行映射。一般适用于批处理的操作，比如：将RDD中的元素插入到数据库中，需要数据库连接，如果每一个元素都创建一个连接，效率很低；可以对每个分区的元素，创建一个连接。1)函数签名:def mapPartitionsU: ClassTag(f: IteratorT = IteratorU, preservesPartitioning: Boolean = false): RDDU) 参数说明： f函数：把每一个分区的数据，分别放入到迭代器中，进行批处理。传入的是一个迭代器，也就是该分区的整体数据。 preservePartitioning: 是否保留上游RDD的分区信息，默认flase2）功能说明: Map是一次处理一个元素，而mapPartitions一次处理一个分区数据3）案例：创建个RDD，4个元素，2个分区，使每个元素*2组成新的RDD/3具体业务逻辑/ 3.1 创建一个RDDval rdd: RDDInt = sc.makeRDD(1 to 4, 2)/ 3.2 调用mapPartitions方法，每个元素乘以2val rdd1 = rdd.mapPartitions(x=x.map(_*2)/注意与map处理数据的区别：/val mapRdd: RDDInt = rdd.map(_ * 2)/ 3.3 打印修改后的RDD中数据rdd1.collect().foreach(println)*map()和mapPartitions()区别mapPartitions一般适用于批处理的操作，比如：将RDD中的元素插入到数据库中，需要数据库选接，如果每一个元素都创建一个连接， 效率很低可以对每个分区的元素，创建一个连接3.mapPartitionsWithIndex()：带分区号的2mapPartitionsWithIndex：以分区为单位，对RDD中的元素进行映射，并且带分区编号1）函数签名:def mapPartitionsWithIndexU: ClassTag( f: (Int, IteratorT) = IteratorU, preservesPartitioning: Boolean = false): RDDU)Int即表示分区编号.2）功能说明：类似于mapPartitions，比mapPartitions多一个整数参数表示分区号3）案例：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区号形成一个元组，组成一个新的RDD/3具体业务逻辑/ 3.1 创建一个RDDval rdd: RDDInt = sc.makeRDD(1 to 4,2)/ 3.2 调用map方法，每个元素乘以2val mapRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex( (index,items) = items.map(a = (index,a) )/ 3.3 打印修改后的RDD中数据mapRdd.collect().foreach(println)4.flatMap()：扁平化faltMap：对集合中的元素进行扁平化处理1)函数签名:def flatMapU: ClassTag(f: T = TraversableOnceU): RDDU)2)功能说明 与map操作类似，将RDD中的每一个元素通过应用f函数依次转换为新的元素，并封装到RDD中区别： 在flatMap操作中，f函数的返回值是一个集合，并且会将每一个该集合中的元素拆分出来放到新的RDD中3)案例：创建一个集合，集合里面存储的还是子集合，把所有子集合中数据取出放入到一个大的集合中/3具体业务逻辑/ 3.1 创建一个RDDval listRDD=sc.makeRDD(List(List(1,2),List(3,4),List(5,6),List(7), 2)/ 3.2 把所有子集合中数据取出放入到一个大的集合中listRDD.flatMap(list=list).collect.foreach(println)注意：如果匿名函数输入和输出相同，那么不能简化 listRDD.flatMap(list=list)5.glom()：分区转数组glom：将RDD一个分区中的元素，组合成一个新的数组1)函数签名:def glom(): RDDArrayT2)功能说明 该操作将RDD中每一个分区变成一个数组，并放置在新的RDD中，数组中元素的类型与原分区中元素类型一致3)案例：创建一个2个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组，求出每个分区的最大值/ 3.1 创建一个RDDval rdd = sc.makeRDD(1 to 4, 2)/ 3.2 求出每个分区的最大值 0-1,2 1-3,4/glom求出的是Array，map遍历的就是Arrayval maxRdd: RDDInt = rdd.glom().map(_.max)/ 3.3 求出所有分区的最大值的和 2 + 4println(maxRdd.collect().sum)6.groupBy()：分组groupBy：按照指定的规则，对RDD中的元素进行分组1)函数签名:def groupByK(f: T = K)(implicit kt: ClassTagK): RDD(K, IterableT)2)功能说明 分组，按照传入函数的返回值进行分组； 将相同的key对应的值放入一个迭代器：如 1,2,3,4 按照奇偶数分组 (0,CompactBuffer(2, 4) (1,CompactBuffer(1, 3)3)案例：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。/ 3.1 创建一个RDDval rdd = sc.makeRDD(1 to 4, 2)/