[大数据]Spark中的RDD相关

Spark中RDD的概念：

????????RDD的英文全名是Resilient Distributed Dataset，直译就是弹性分布式数据集。

????????RDD是一个不可变的分布式对象集合，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上。

????????很多资料里只有这么一句粗浅的解释，看起来说了很多，但是我们都get不到。细想有很多疑问，最后我在大神的博客里找到了详细的解释，这位大神翻了spark的源码，找到了其中RDD的定义，一个RDD当中包含以下内容：

• 它是一组分区，分区是spark中数据集的最小单位。也就是说spark当中数据是以分区为单位存储的，不同的分区被存储在不同的节点上。这也是分布式计算的基础。
• 一个应用在各个分区上的计算任务。在spark当中数据和执行的操作是分开的，并且spark基于懒计算的机制，也就是在真正触发计算的行动操作出现之前，spark会存储起来对哪些数据执行哪些计算。数据和计算之间的映射关系就存储在RDD中。
• RDD之间的依赖关系，RDD之间存在转化关系，一个RDD可以通过转化操作转化成其他RDD，这些转化操作都会被记录下来。当部分数据丢失的时候，spark可以通过记录的依赖关系重新计算丢失部分的数据，而不是重新计算所有数据。
• 一个分区的方法，也就是计算分区的函数。spark当中支持基于hash的hash分区方法和基于范围的range分区方法。
• 一个列表，存储的是存储每个分区的优先存储的位置。

如何创建RDD：

????????SparkContext是整个spark的入口，相当于程序的main函数。在我们启动spark的时候，spark已经为我们创建好了一个SparkContext的实例，命名为sc，我们可以直接访问到。

我们要创建RDD也需要基于sc进行，比如下面创建一个有字符串构成的RDD：

????????对于已有集合可以通过parallelize函数进行初始化创建RDD：

text?=?sc.parallelize([1，2，3，4])

?????????也可以通过读取外部文件进行操作：

text = sc.textFile('/path/path/data.txt')

?RDD中的转化操作和行动操作：

????????RDD支持两种操作，一种叫做转化操作(transformation)一种叫做行动操作(action)

转化操作

????????执行转化操作的时候，spark会将一个RDD转化成另一个RDD。RDD中会将我们这次转化的内容记录下来，但是不会进行运算。所以我们得到的仍然是一个RDD而不是执行的结果。

? ? ? ? filter()

????????比如我们创建了texts的RDD之后，我们想要对其中的内容进行过滤，只保留长度超过5的，我们可以用filter进行转化：

textAfterFilter?=?texts.filter(lambda?x:?len(x)?>?5)

????????我们调用之后得到的也是一个RDD，就像我们刚才说的一样，由于filter是一个转化操作，所以spark只会记录下它的内容，并不会真正执行。

? ? ? ? map()

? ? ? ? 接收一个函数，然后把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值，不将其扁平化

? ? ? ? flatMap()

? ? ? ? 将函数用于所有RDD，并且将其扁平化

? ? ? ? 伪集合操作：

? ? ? ? distinct()

? ? ? ? 保证RDD中的元素唯一

? ? ? ? Union()

? ? ? ? 将两个RDD进行并集操作

????????intersection（）

? ? ? ? 将两个RDD取交集

行动操作：

collect()操作：返回RDD中的所有元素

count()操作：返回RDD中的元素个数

countByValue()操作：个元素在RDD中的出现次数

take（）操作：取几个元素出来

top()操作：从RDD中返回最前面的NUM个元素

reduce()操作：给reduce传递一个函数作为参数，rdd.reduce((x,y)=>x+y)? ? {1,2,3,3} =>9

fold()操作：给fold传递一个函数作为参数，同时对其进行初始化操作