spark_分组取topN

2023-12-15 15:54:03

数据

2019-6-1    39
2019-5-21    33
2019-6-1    38
2019-6-2    31
2018-3-11    18
2018-4-23    22
1970-8-23    23
1970-8-8    32

方法一：

    val conf = new SparkConf().setAppName("over") setMaster ("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val line = sc.textFile("data/date.txt")
    // 1970-8-8    32
    val tuple2 = line.map(x => {
      val lines = x.split("\t")
      val dates = lines(0).split("-")
      ((dates(0).toInt, dates(1).toInt), (dates(2).toInt, lines(1).toInt))
    })
     //(1970 8) ,(8 32)
        val res = tuple2.groupByKey().mapValues(arr => {
          val hashMap = new mutable.HashMap[Int, Int]()
          arr.foreach(x => {
            if (hashMap.get(x._1).getOrElse(0) < x._2) hashMap.put(x._1, x._2)
          })
          // hashMap去重
          hashMap.toList.sorted(new Ordering[(Int, Int)] {
            override def compare(x: (Int, Int), y: (Int, Int)): Int = y._2.compareTo(x._2)
          })
          // hashMap根据温度排序
        })
        res.foreach(println)


结果：
((2018,3),List((11,18)))
((2019,5),List((21,33)))
((2018,4),List((23,22)))
((1970,8),List((8,32), (23,23)))
((2019,6),List((1,39), (2,31)))

stage：

问题：

1.HashMap有内存溢出问题，可能会发生OOM

2.groupByKey也有内存溢出问题(因为可能一开始数据量大，可以先把数据过滤出来，在进行分组)

方法二

    implicit val dsfgsdfg = new Ordering[(Int, Int)] {
      override def compare(x: (Int, Int), y: (Int, Int)): Int = y._2.compareTo(x._2)
    }

    val conf = new SparkConf().setAppName("over") setMaster ("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val line = sc.textFile("data/date.txt")
    // 1970-8-8    32
    val tuple2 = line.map(x => {
      val lines = x.split("\t")
      val dates = lines(0).split("-")
      ((dates(0).toInt, dates(1).toInt, dates(2).toInt), lines(1).toInt)
    })

        // ((1970 8 8), 32) 先去重(去掉同一天的数据，取一天中最大的值)
        val distinct_tuple2 = tuple2.reduceByKey((x, y) => if(y > x) y else x)
        // ((1970 8 8), 32)
        val kv = distinct_tuple2.map(t2 => ((t2._1._1, t2._1._2),(t2._1._3, t2._2)))
        // ((1970 8) (8, 32))
        val groupDate = kv.groupByKey()
        groupDate.mapValues(arr=> arr.toList.sorted.take(2)).foreach(println)

结果：

((2018,3),List((11,18)))
((2019,5),List((21,33)))
((2018,4),List((23,22)))
((1970,8),List((8,32), (23,23)))
((2019,6),List((1,39), (2,31)))



stage:

问题：

1.多次shuffle

有没有一种方式既不存在内存溢出风险、又不多次shuffle

方式三: combineByKey: 源码中的combineByKey只是在这里将数据value不断地堆积，没有做任何处理，所以我们需要在这里进行处理，压缩(过滤数据)

    implicit val dsfgsdfg = new Ordering[(Int, Int)] {
      override def compare(x: (Int, Int), y: (Int, Int)): Int = y._2.compareTo(x._2)
    }

    val conf = new SparkConf().setAppName("over") setMaster ("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val line = sc.textFile("data/date.txt")
    // 1970-8-8    32
    val tuple2 = line.map(x => {
      val lines = x.split("\t")
      val dates = lines(0).split("-")
      ((dates(0).toInt, dates(1).toInt), (dates(2).toInt, lines(1).toInt))
    })


    // 根据年月key来压缩 ((1970,8),(8,32))
    val res = tuple2.combineByKey(
      // 第一条记录怎么放： 设置三个格子，1.第一个格子用来去重、2.剩下的两个格子给两位数进行排序。 举例：当循环两次以后Array = (1,33),(2,30) 当第三个次的时候来一个(3,20)则会把最后一个替换掉，造成数据错误，所以需要占位两个格子用来排序
      (v1: (Int, Int)) => {
        Array(v1, (0, 0))
      },

      // 第二条:及以后后续的怎么放、
      (oldv: Array[(Int, Int)], newV: (Int, Int)) => {
        // 去重、排序
        var flg = 0;
        // 按月遍历上一个一条数据的数组
        for (i <- 0 until oldv.length) {
          //  a)key相同  1）温度大 2）温度小     b)key不同 0   key是日期
          if (oldv(i)._1 == newV._1) { //日期一样去重
            if (oldv(i)._2 < newV._2) {
              flg = 1
              oldv(i) = newV
            } else {
              flg = 2
            }
          }
        }
        if (flg == 0) { //日期不一样 排序
          oldv(oldv.length - 1) = newV
        }
        scala.util.Sorting.quickSort(oldv)
        oldv
      },
      // 溢写合并
      (v1: Array[(Int, Int)], v2: Array[(Int, Int)]) => {
        val union = v1.union(v2)
        scala.util.Sorting.quickSort(union)
        union
      })
    // 数组需要转换成List
    res.map(x => (x._1, x._2.toList)).foreach(println)

结果：

((2018,3),List((11,18), (0,0)))
((2019,5),List((21,33), (0,0)))
((2018,4),List((23,22), (0,0)))
((1970,8),List((8,32), (23,23)))
((2019,6),List((1,39), (2,31)))

stage:

总结：分布式计算的核心思想：调优天下无敌，combineByKey 分布式是并行的，离线批量计算有个特征就是后续步骤(stage) 如果前一步骤(stage)能够加上正确的combineByKey的函数，是尽量压缩内存中的数据。

map和mapValue区别

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("topN")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("ERROR")


    val data: RDD[String] = sc.parallelize(List(
      "hello world",
      "hello spark",
      "hello world",
      "hello hadoop",
      "hello world",
      "hello msb",
      "hello world"
    ))
    val words: RDD[String] = data.flatMap(_.split(" "))
    val kv: RDD[(String, Int)] = words.map((_,1))
    val res: RDD[(String, Int)] = kv.reduceByKey(_+_)
    //      val res01: RDD[(String, Int)] = res.map(x=>(x._1,x._2*10))
    val res01: RDD[(String, Int)] = res.mapValues(x=>x*10)
    val res02: RDD[(String, Iterable[Int])] = res01.groupByKey()
    res02.foreach(println)

map结果:

(spark,CompactBuffer(10))
(hadoop,CompactBuffer(10))
(hello,CompactBuffer(70))
(msb,CompactBuffer(10))
(world,CompactBuffer(40))

map-stage:





mapValues结果：
(spark,CompactBuffer(10))
(hadoop,CompactBuffer(10))
(hello,CompactBuffer(70))
(msb,CompactBuffer(10))
(world,CompactBuffer(40))

mapValues-stage:

解析：

1.map和mapValue在这之前都有一次hash取模的意思，hash的值永远不变，也就是不论map和mapValue取模的值都在同一个分区内(同一台机器内)，所以没必要在进行一次shuffle拉取，所以mapValue更优

建议：

1.key没有发生变化、分区器没有发生变化、分区数没有发生变化、且你是KV的、那么就是用mapValues、flatMapValues

码农公寓

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