Spark（二）運算元詳解

目錄基於上次的wordcount，我們來寫乙個wordcountcount，來對wc程式進行第二次計數，我們來分析一下效能。

package com.littlepage.wc

import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
object wordcount )
val pl:rdd[(int,int)] = rev.reducebykey(_+_)
println("\nwordcountcount")
pl.foreach(println)
thread.sleep(100000000)
}}

1.spark如果不對其結果進行儲存或輸出，那麼spark將不會處理map或者reduce操作

2.如果進行重複輸出，共用的map或者reduce操作只執行一次

3.預設如果產生一次shuffle是去檢視圖表的一次拐彎，為了儘量減少效能的消耗，編寫程式時應該儘量減少shuffle的次數

spark程式設計模型和mapreduce相比，spark可以多個job，多個state進行執行。

1.三個必備運算元

我們在寫乙個spark程式中，不可避免的運算元有三個，建立運算元，轉換運算元，收集運算元。

建立運算元可以建立乙個rdd資料集，這個建立可以在記憶體中（集合容器），也可以在硬碟中（檔案）獲取

轉換運算元可以處理乙個rdd資料集，即map和reduce操作，都算做轉換運算元。

收集運算元我們在寫乙個rdd資料集的時候，必須使用收集運算元進行收集，否則不會觸發shuffle。

示例，三個運算元寫乙個過濾數字程式。

package com.littlepage

import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
object demo2 
}

package com.littlepage

import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
object demo2 
}

2.1.union運算元

將兩個資料集合並為乙個資料集，直接合併，不會產生shuffle

object union 

}

將2個資料集取交集，產生乙個shuffle

val interdata:rdd[int] = rdd1.intersection(rdd2)

將2個資料集取差集，產生乙個shuffle

val subdata:rdd[int] = rdd1.substract(rdd2)

將2個資料集取笛卡爾積，不產生shuffle

val cartesiandata:rdd[int] = rdd1.cartesian(rdd2)

兩個分組進行，key作為結果的key，value集合進行乙個二元祖，包含兩個分割槽的元素，產生乙個shuffle。

val rdd1:rdd[(string,int)] = sc.parallelize(list(

("zhangsan",11),
("zhangsan",12),
("lisi",13),
("wangwu",14)
));val rdd2:rdd[(string,int)] = sc.parallelize(list(
("zhangsan",21),
("zhangsan",22),
("lisi",23),
("zhaoliu",28)
))val cogroupdata:rdd[(string,(iterable[int],iterable[int]))] = rdd1.cogroup(rdd2)

val joindata:rdd[(string,(int,int))] = rdd1.join(rdd2)

val leftdata:rdd[(string,(int,option[int]))] = rdd1.leftouterjoin(rdd2)
val rightdata:rdd[(string,(option[int],int))]  = rdd2.rightouterjoin(rdd2)
val fulldata:rdd[(string,(option[int],option[int]))]  = rdd1.fullouterjoin(rdd2)

3.1.swap運算元

將乙個k-v資料集的key和value交換，用法

data.map(_.swap)

sort運算元可以將按照key進行全排序

data.sortbykey()

獲得資料的前n個，n為乙個整型

data.take(n)

去除key相同的

val keys:rdd[(string,string) = map.distinct()

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