Spark——键值对操作

我不是女神ヾ 2022-07-14 05:13 207阅读 0赞

一、动机  
Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为pairRDD。提供并行操作各个节点或跨界点重新进行数据分组的操作接口。  
二、创建Pair RDD  
1、在sprk中，很多存储键值对的数据在读取时直接返回由其键值对数据组成的pair RDD。  
2、可以调用map()函数，将一个普通的RDD转换为pair RDD。  
在Scala中，为了提取键之后的数据能够在函数中使用，同样需要返回二元数组。隐式转换可以让二元数组RDD支持附加的键值对函数。

val pairs=lines.map(x=>(x.split(" ")[0],x))

在java中没有自带的二元数组，因此spark的java API让用户使用scala.Tuple2类来创建二元组。可以通过new Tuple2(elem1,emel2)来创建一个新的二元数组，并且可以通过.\_1()和.\_2()方法访问其中的元素。java中可以通过调用mapToPair()函数创建pair RDD。

public class CreatePairRDD implements Serializable { 
          private static final long serialVersionUID = 1L;
          private final static SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount" );
          private final static JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext( sparkConf);
           public void createPairRDD(){
             JavaRDD<String> rdd= sc.parallelize(Arrays.asList( "1","2" ,"3" ,"4" ,"5" ));
             PairFunction<String, String, String> keyData= new PairFunction<String, String, String>() {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
         @Override
        public Tuple2<String, String> call(String x) throws Exception {
             return new Tuple2<String, String>(x.split(" ")[0], x);
                   }
         };
         JavaPairRDD<String, String> pairs= rdd.mapToPair( keyData);
                System. err.println(pairs );
                }
    }

scala和python从一个内存中的数据集创建pair RDD时，只需要对这个二元数组组成的集合调用SparkContext.parallelize()方法。  
而java从内存数据集创建pair RDD的话，则需要使用SparkContext.parallelizePairs()方法。  
三、Pair RDD的转化操作  
表：对Pair RDD的转化操作（以键值对集合\{(1,2),(3,4),(3,6)\}为例）  
![这里写图片描述][20161128173537344]  
表：针对两个pair RDD的转化操作（rdd=\{(1,2),(3,4),(3,6)\} other =\{(3,9)\}）  
![这里写图片描述][20161128173619980]  
Pair RDD也是RDD，同样支持RDD的所有函数操作。  
用scala对第二个元素进行筛选

pairs.filter(case(key,value)=>value.length<20)

用java对第二个元素进行筛选

Function<Tuple2<String, String>, Boolean> longWordFilter=new Function<Tuple2<String,String>, Boolean>() {
      @Override
      public Boolean call(Tuple2<String, String> keyValue) throws Exception {
            return (keyValue._2().length()<20);
                     }
                };
     JavaPairRDD<String, String> result=rdd.filter(longWordFilter);

1、聚合操作  
pair RDD上择优相应的针对键的转化操作。  
Scala中使用mapValues()和reduceByKey()计算每个键对应的平均值：

rdd.mapValues(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>(x._1+y._1,x._2+y._2))

![这里写图片描述][20161128173753514]  
用Scala实现单词计数：

val input=sc.textFile(path)
    val word=input.flatMap(x=>x.split(" "))
    val result=word.map(s=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>(x+y))

用Java实现单词计数：

public class WordCount implements Serializable { 
         private static final long serialVersionUID = 1L;
         private final static SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount" );
         private final static JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext( sparkConf);
         public void wordCount(){
               JavaRDD<String> input= sc.textFile("hdfs://hadoop:8020/words.txt" );
              JavaRDD<String> words= input.flatMap( new FlatMapFunction<String, String>() {
                 private static final long serialVersionUID = 1L;
                 @Override
                 public Iterator<String> call(String x ) throws Exception {
                   return Arrays.asList( x.split( " ")).iterator();
                           }
                 });
           JavaPairRDD<String, Integer> result=words .mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
                  private static final long serialVersionUID = 1L;
                  @Override
                  public Tuple2<String, Integer> call(String x) throws Exception {
                    return new Tuple2<String, Integer>(x, 1);
                         }
          }).reduceByKey( new Function2<Integer, Integer, Integer>() {  
         private static final long serialVersionUID = 1L;
         @Override
         public Integer call(Integer x , Integer y ) throws Exception {  
                   return x +y ;
                          }
               });
            }
    }

combineByKey()是最为常用的基于键进行聚合的函数。可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值。对于一个新的元素，combineByKey()会使用一个叫做createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值。这个过程在每个分区第一次出现各个键时发生，而不是在整个RDD中第一次出现一个键时发生。如果这个键在处理当前分区之前已经遇到的键，他会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。  
由于每个分区是独立处理的，因此对于一个键可以用多个累加器。如果有两个或者多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用mergeCombiners()方法将各个分区的结果进行合并。  
2、并行度调优  
Spark提供了repartion()函数。他会把数据通过网络进行混洗。并创建出新的分区集合。对数据分区是代价比较大。  
优化版的repartion()函数叫做coalesce()。java或者Scala可以使用rdd.partitions.size查看RDD的分区数。并确保调用coalesce()时将RDD合并到比现在的分区更少的分区中。  
3、数据分组  
groupByKey()使用RDD中的键对数据进行分组。对于一个由类型k的键和类型v的值组成的RDD，所得到的结果RDD类型会是\[K,Iterable\[V\]\];groupByKey可以用于未成对的数据上，也可以根据除键相同以外的条件进行分组。它可以接受一个函数，对源RDD中的每个元素使用该函数，将返回结果作为键在进行分组。  
cogroup()函数对多个共享同一个键的RDD进行分组。对两个键类型均为K而值的类型分别为V和W的RDD进行cogroup()时，得到的结果RDD类型为\[(K,(Iterable\[V\],Iterable\[W\]))\].  
4、连接  
普通的join连接是内链接，只有在两个Pair RDD中都存在的键菜叫输出。当一个输入对应的某个键有多个值时生成的Pair RDD会包括来自两个输入RDD的每一组相对应的记录。  
leftOuterJoin()源RDD的每一个键都有对应的记录。每个键相对应的值是由一个源RDD的值与一个包含第二个RDD的值的option对象组成的二元数组。而rightOuterJoin()的结果与其相反。  
5、数据排序  
使用sortByKey()函数接受一个参数，表示是否让结果按升序排列（默认是true）

四、Pair RDD的行动操作  
pair RDD的行动操作 （以键值对集合\{(1,2),(3,4),(3,6)\}）为例：  
![这里写图片描述][20161128174130253]

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[20161128173753514]: /images/20220714/d3cdc1ec6dd74426a0b22c8611800bd5.png
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