Spark的基本数据结构RDD介绍

我会带着你远行 2022-06-17 13:09 178阅读 0赞

RDD的全称：弹性分布式数据集合，它是spark的基本数据结构，spark中的所有数据都是通过RDD的形式进行组织。

RDD是不可变的数据集合，不可变的意思是RDD中的每个分区数据是只读的。

RDD数据集是要做逻辑分区的（这里的分区类似hadoop中的逻辑切片split），每个分区可以单独在集群节点进行计算。

RDD数据集中的数据类型可以包含任何java类型、scala类型、python类型或者自定义的类型。

RDD擅长的领域：迭代式的数据处理，比如机器学习。

**RDD自带的5个属性详解——**

1.分区列表，Partition List。这里的分区概念类似hadoop中的split切片概念，即数据的逻辑切片

2.针对每个split(切片)的计算函数，即同一个RDD的每个切片的数据使用相同的计算函数

3.对其他rdd的依赖列表

4.可选，如果是（Key，Value）型的RDD，可以带分区类

5.可选，首选块位置列表(hdfs block location);

**RDD和作业、任务之间有什么关系——**

RDD提供数据，供任务处理。

通常我们把hadoop和spark结合使用，hadoop提供hdfs的分布式存储，spark处理hdfs中的数据。

当我们以sc.textFile("hdfs://path/to/file")形式生成RDD时，spark就已经算好了数据的各个切片(也叫分区)，并把分区信息放在了一个列表(名单)里，这个名单就属于RDD自带的其中一个属性。所以RDD不包含实际要处理的数据，而是在RDD中的分区名单中载明切片的信息。因为数据已经在Hadoop的数据节点上了, 只要在RDD中标明分区对应的数据所在位置、偏移量、数据长度即可，就类似元数据。

RDD在被分发到每个执行计算的任务节点后，每个任务节点会根据元数据信息获取自身节点负责计算的分区数据，并把数据放到本节点的内存当中，然后对数据进行计算。每个分区由一个节点来计算，换句话说就是每个任务只计算RDD的其中一个分区。

一般我们会把数据所在的节点和spark的计算节点配成同一个主机，这样就实现了数据本地化。那么在worker节点将要运行spark的计算任务时，只需要从本地加载数据，再对数据运用spark的计算函数，就不需要从别处(例如远程主机)通过网络传输把需要计算的数据拿过来，从而避免了昂贵的网络传输成本。“宁可移动函数，也不要移动数据”。

**创建RDD方式——**

一、并行化一个现有集合。

二、加载外部存储文件，例如sc.textFile(“/home/tonykidkid/files/abc.txt”)会生成一个RDD

**RDD的持久化——**

对于一个经常被使用的RDD或者计算代价较大的RDD，需要把它缓存，以便提高处理效率。

跨操作进行RDD的内存式存储。

持久化RDD时，节点上的每个分区都会保存到内存中,以备在其他操作中进行重用。

缓存技术是迭代式计算和交互式查询的重要工具。

使用persist()和cache()进行rdd的持久化。

cache()是persist()一种简化方式，这种用法适用于只使用内存作缓存时

action第一次计算时会发生persist().

spark的cache是容错的，如果rdd的任何一个分区丢失了，都可以通过最初创建rdd的进行重新计算。

persist可以使用不同的存储级别进行持久化:

MEMORY\_ONLY //只在内存中

MEMORY\_AND\_DISK

MEMORY\_ONLY\_SER //内存存储(串行化)

MEMORY\_AND\_DISK\_SER

DISK\_ONLY //只存在硬盘

MEMORY\_ONLY\_2 //带有副本

MEMORY\_AND\_DISK\_2 //快速容错。

OFF\_HEAP //离堆

**RDD的transformation函数和action函数——**

**变换函数(transformation function)**

会返回指向一个新RDD的指针，在RDD之间创建依赖关系。

每个RDD都有算子以及指向父RDD的指针。

RDD常用的变换函数：

map() //对每个元素进行变换，应用变换函数(T)=>V

filter() //过滤器,(T)=>Boolean

flatMap() //轧扁T => TraversableOnce\[U\]

mapPartitions() //可对分区进行函数处理，输入Iterator, 返回新迭代器Iterator<T> =>Iterator<U>

mapPartitionsWithIndex(func) //用法类似mapPartitions()函数(Int, Iterator<T>) => Iterator<U>

sample(withReplacement, fraction, seed) //采样.返回采样的rdd子集。withReplacement：是否多次采样. fraction：期望采样数量\[0,1\]

union() //类似于mysqlunion操作, 竖直连接select \* frompersons where id < 10 union (select \* from id persons where id > 29)

intersection //求交集,提取两个rdd中同时含有的元素。

distinct(\[numTasks\])) //去除重复的元素。

groupByKey() //传入(K,V)返回(K,Iterable<V>) 相同key的行聚在一起

reduceByKey(\*) //按key聚合

aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp,\[numTasks\]) //按照key进行聚合key:String U:Int = 0

sortByKey //按照指定的key排序

join(otherDataset, \[numTasks\]) //横向连接,(K,V).join(K,W) =>(K,(V,W))

cogroup //协分组(K,V).cogroup(K,W) =>(K,(Iterable<V>,Iterable))

cartesian(otherDataset) //笛卡尔积,RR\[T\] RDD\[U\] => RDD\[(T,U)\]

pipe //将rdd的元素传递给脚本或者linux终端命令，执行结果返回形成新的RDD

coalesce(numPartitions) //减少分区，只能减少不能增加

repartition //重新指定分区数，数目可增可减

repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) //再分区并在分区内进行排序

**Redaction函数**

action函数会返回单个值。

**RDD常用的action函数：**

collect() //收集rdd元素形成数组.

count() //统计rdd元素的个数

reduce() //聚合,返回一个值。

first //取出第一个元素take(1)

take(n) //取出范围内的数据

takeSample(withReplacement,num, \[seed\])

takeOrdered(n,\[ordering\])

saveAsTextFile(path) //保存到文件

saveAsSequenceFile(path) //保存成序列文件

saveAsObjectFile(path)(Java and Scala)

countByKey() //按照key,统计每个key下value的个数.

Spark的基本数据结构RDD介绍

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