partitionBy案例

作用：

对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区，否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。

需求：

创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"),(4,"ddd")),4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[44] at parallelize at <console>:24

查看RDD的分区数

scala> rdd.partitions.size
res24: Int = 4

对RDD重新分区

scala> var rdd2 = rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ShuffledRDD[45] at partitionBy at <console>:26

查看新RDD的分区数

scala> rdd2.partitions.size
res25: Int = 2

groupByKey案例

作用：

groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。

需求：

创建一个pairRDD，将相同key对应值聚合到一个sequence中，并计算相同key对应值的相加结果。

创建一个pairRDD

scala> val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")
words: Array[String] = Array(one, two, two, three, three, three)
scala> val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))
wordPairsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[4] at map at <console>:26

将相同key对应值聚合到一个sequence中

scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey()
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[5] at groupByKey at <console>:28

打印结果

scala> group.collect()
res1: Array[(String, Iterable[Int])] = Array((two,CompactBuffer(1, 1)), (one,CompactBuffer(1)),(three,CompactBuffer(1, 1, 1)))

计算相同key对应值的相加结果

scala> group.map(t => (t._1, t._2.sum))
res2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[6] at map at <console>:31

打印结果

scala> res2.collect()
res3: Array[(String, Int)] = Array((two,2), (one,1), (three,3))

reduceByKey(func, [numTasks]) 案例

作用：

在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。

需求：

创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(("female",1),("male",5),("female",5),("male",2)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[46] at parallelize at <console>:24

计算相同key对应值的相加结果

scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y)
reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[47] at reduceByKey at <console>:26

打印结果

scala> reduce.collect()
res29: Array[(String, Int)] = Array((female,6), (male,7))

reduceByKey和groupByKey的区别

reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v].
groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。
开发指导：reduceByKey比groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑

aggregateByKey案例

参数：

(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U)

作用：

在kv对的RDD中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。

参数描述：

zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值；
seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；
combOp：函数用于合并每个分区中的结果。

需求：

创建一个pairRDD，取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加

需求分析

image.png

创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List(("a",3),("a",2),("c",4),("b",3),("c",6),("c",8)),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加

scala> val agg = rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[1] at aggregateByKey at <console>:26

打印结果

scala> agg.collect()
res0: Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,3), (c,12))

foldByKey案例

参数：

(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

作用：

aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同

需求：

创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[91] at parallelize at <console>:24

计算相同key对应值的相加结果

scala> val agg = rdd.foldByKey(0)(_+_)
agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[92] at foldByKey at <console>:26

打印结果

scala> agg.collect()
res61: Array[(Int, Int)] = Array((3,14), (1,9), (2,3))

combineByKey[C] 案例

参数：

(createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C)

作用：

对相同K，把V合并成一个集合。

参数描述：

createCombiner: combineByKey() 会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值
mergeValue: 如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用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
mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的 mergeCombiners() 方法将各个分区的结果进行合并。

需求：

创建一个pairRDD，根据key计算每种key的均值。（先计算每个key出现的次数以及可以对应值的总和，再相除得到结果）

需求分析：

image.png

创建一个pairRDD

scala> val input = sc.parallelize(Array(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), ("a", 95), ("b", 98)),2)
input: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at <console>:26

将相同key对应的值相加，同时记录该key出现的次数，放入一个二元组

scala> val combine = input.combineByKey((_,1),(acc:(Int,Int),v)=>(acc._1+v,acc._2+1),(acc1:(Int,Int),acc2:(Int,Int))=>(acc1._1+acc2._1,acc1._2+acc2._2))
combine: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Int, Int))] = ShuffledRDD[5] at combineByKey at <console>:28

打印合并后的结果

scala> combine.collect
res5: Array[(String, (Int, Int))] = Array((b,(286,3)), (a,(274,3)))

计算平均值

scala> val result = combine.map{case (key,value) => (key,value._1/value._2.toDouble)}
result: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Double)] = MapPartitionsRDD[54] at map at <console>:30

打印结果

scala> result.collect()
res33: Array[(String, Double)] = Array((b,95.33333333333333), (a,91.33333333333333))

sortByKey([ascending], [numTasks]) 案例

作用：

在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD

需求：

创建一个pairRDD，按照key的正序和倒序进行排序

创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((3,"aa"),(6,"cc"),(2,"bb"),(1,"dd")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:24

按照key的正序

scala> rdd.sortByKey(true).collect()
res9: Array[(Int, String)] = Array((1,dd), (2,bb), (3,aa), (6,cc))

按照key的倒序

scala> rdd.sortByKey(false).collect()
res10: Array[(Int, String)] = Array((6,cc), (3,aa), (2,bb), (1,dd))

mapValues案例

作用：

针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作

需求：

创建一个pairRDD，并将value添加字符串"|||"

创建一个pairRDD

scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,"a"),(1,"d"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[67] at parallelize at <console>:24

对value添加字符串"|||"

scala> rdd3.mapValues(_+"|||").collect()
res26: Array[(Int, String)] = Array((1,a|||), (1,d|||), (2,b|||), (3,c|||))

join(otherDataset, [numTasks]) 案例

作用：

在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD

需求：

创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个元组。

创建第一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[32] at parallelize at <console>:24

创建第二个pairRDD

scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[33] at parallelize at <console>:24

join操作并打印结果

scala> rdd.join(rdd1).collect()
res13: Array[(Int, (String, Int))] = Array((1,(a,4)), (2,(b,5)), (3,(c,6)))

cogroup(otherDataset, [numTasks]) 案例

作用：

在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD

需求：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

创建第一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[37] at parallelize at <console>:24

创建第二个pairRDD

scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[38] at parallelize at <console>:24

cogroup两个RDD并打印结果

scala> rdd.cogroup(rdd1).collect()
res14: Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(c),CompactBuffer(6))))

案例实操

数据结构：时间戳，省份，城市，用户，广告，中间字段使用空格分割

1516609143867 6 7 64 16
1516609143869 9 4 75 18
1516609143869 1 7 87 12
1516609143869 2 8 92 9
1516609143869 6 7 84 24
1516609143869 1 8 95 5
1516609143869 8 1 90 29
1516609143869 3 3 36 16
1516609143869 3 3 54 22
1516609143869 7 6 33 5
1516609143869 8 2 91 27
1516609143869 0 5 66 5
1516609143869 1 3 33 6
1516609143869 6 2 97 21
1516609143869 5 2 95 24
1516609143869 8 9 73 11
1516609143869 4 8 62 15

需求：统计出每一个省份广告被点击次数的TOP3
实现过程：

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//需求：统计出每一个省份广告被点击次数的TOP3
object Practice {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.初始化spark配置信息并建立与spark的连接
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Practice")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    //2.读取数据生成RDD：TS，Province，City，User，AD
    val line = sc.textFile("E:\\IDEAWorkSpace\\SparkTest\\src\\main\\resources\\agent.log")
    //3.按照最小粒度聚合：((Province,AD),1)
    val provinceAdToOne = line.map { x =>
      val fields: Array[String] = x.split(" ")
      ((fields(1), fields(4)), 1)
    }
    //4.计算每个省中每个广告被点击的总数：((Province,AD),sum)
    val provinceAdToSum = provinceAdToOne.reduceByKey(_ + _)
    //5.将省份作为key，广告加点击数为value：(Province,(AD,sum))
    val provinceToAdSum = provinceAdToSum.map(x => (x._1._1, (x._1._2, x._2)))
    //6.将同一个省份的所有广告进行聚合(Province,List((AD1,sum1),(AD2,sum2)...))
    val provinceGroup = provinceToAdSum.groupByKey()
    //7.对同一个省份所有广告的集合进行排序并取前3条，排序规则为广告点击总数
    val provinceAdTop3 = provinceGroup.mapValues { x =>
      x.toList.sortWith((x, y) => x._2 > y._2).take(3)
    }
    //8.将数据拉取到Driver端并打印
    provinceAdTop3.collect().foreach(println)
    //9.关闭与spark的连接
    sc.stop()
  }
}

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简书：https://www.jianshu.com/u/0278602aea1d
CSDN：https://blog.csdn.net/u012387141

SparkCore之RDD的转换Key-Value类型

partitionBy案例

作用：

需求：

groupByKey案例

作用：

需求：

reduceByKey(func, [numTasks]) 案例

作用：

需求：

reduceByKey和groupByKey的区别

aggregateByKey案例

参数：

作用：

参数描述：

需求：

需求分析

foldByKey案例

参数：

作用：

需求：

combineByKey[C] 案例

参数：

作用：

参数描述：

需求：

需求分析：

sortByKey([ascending], [numTasks]) 案例

作用：

需求：

mapValues案例

作用：

需求：

join(otherDataset, [numTasks]) 案例

作用：

需求：

cogroup(otherDataset, [numTasks]) 案例

作用：

需求：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

案例实操