Spark学习笔记之SparkRDD

Spark学习笔记之SparkRDD

一、   基本概念

Spark学习笔记之SparkRDD

  1. RDD(resilient distributed datasets)弹性分布式数据集。

来自于两方面

①   内存集合和外部存储系统

②   通过转换来自于其他RDD,如map,filter等

2.创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责。

3.转换操作(transformation operation):将一个RDD通过一定操作转换为另一个RDD。

4.控制操作(control operation):对RDD进行持久化等。

5.行动操作(action operation):Spark为惰性计算,对RDD的行动操作都会触发Spark作业的运行。

基本分为两类

①   使操作结果变为Scala变量或者标量。

②   将RDD保存到外部文件或者数据库系统中。

6.RDD分区(partitions)

分区多少关系到对这个RDD进行并行计算的粒度,每一个RDD分区的计算操作都在一个单独的任务中被执行

7.RDD优先位置(preferredLocations)

是RDD中每个分区所存储的位置

8.RDD依赖关系(dependencies)

窄依赖:每一个父RDD的分区最多只被子RDD的一个分区使用

宽依赖:多个子RDD的分区会依赖同一个父RDD的分区

9.RDD分区计算(compute)

Spark中每个RDD的计算都是以分区为单位的,而且RDD中的compute函数都是在对迭代器进行复合,只返回相应分区数据的迭代器。

10.RDD分区函数(partitioner)

两类分区函数:HashPartitioner和RangPartitioner。

二、   创建操作

  1. 集合创建操作:makeRDD可以指定每个分区perferredLocations参数parallelize则没有
  2. 存储创建操作:Spark与Hadoop完全兼容,所以对Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark同样支持。
  3. 基本转换操作

三、   转换操作

map:将RDD中T类型一对一转换为U

distinct:返回RDD不重复元素

flatMap:将元素一对多转换

reparation、coalesce:对RDD分区重新划分,reparation只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现

randomSplit:将RDD切分

glom:将类型为T的元素转换为Array[T]

union等等

  1. 键值RDD转换操作

partitionBy、mapValues、flatMapValues等

  1. RDD依赖关系,Spark生成的RDD对象一般多于用户书写的Spark应用程序中包含的RDD,因为RDD在转换操作过程中产生临时的RDD

四、   控制操作

cache():

persist():保留着RDD的依赖关系

checkpoint(level:StorageLevel):RDD[T]切断RDD依赖关系

五、   行动操作

  1. 集合标量行动操作

first:返回RDD第一个元素

count:返回RDD中元素个数

reduce:对RDD的元素进行二元计算

aggregate:聚合函数

fold:是aggregate的便利借口

  1. 存储行动操作

saveAsHadoopFile

saveAsHadoopDataset等

上一篇:Spark调研笔记第3篇 - Spark集群相应用的调度策略简单介绍


下一篇:1996: [Hnoi2010]chorus 合唱队