java Map长度分割

Spark学习——常用RDD算子汇总

• 1. parallelize

• java版本

• 2. makeRDD

• 只有scala版本

• 3. textFile

• scala版本
• java版本

• 4. filter

• scala版本
• java版本

• 5. map

• scala版本
• java版本

• 6. flatMap

• scala版本
• java版本，spark2.0以上

• 7. distinct

• scala版本
• java版本

• 8. union

• scala版本
• java版本

• 9. subtract

• scala版本
• java版本

• 10. cartesian

• scala版本
• java版本

• 11. mapToPair

• scala版本
• java版本

• 12. flatMapToPair

• scala版本
• java版本 spark2.0以上

1. parallelize

java版本

def parallelize[T](list : java.util.List[T], numSlices : scala.Int) : org.apache.spark.api.java.JavaRDD[T] = { /* compiled code */ }

• 第一个参数是一个List集合
• 第二个参数是一个分区，可以默认
• 返回的是一个JavaRDD[T]
  java版本只能接收List的集合

public class ParallelizeJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf= new SparkConf().setAppName("ParallelizeJava").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        List<String> strings = Arrays.asList("hello world", "hello java", "hello spark");

        JavaRDD<String> rdd1=sc.parallelize(strings);
        List<String> collect=rdd1.collect();
        for(String value:
        collect){
            System.out.println(value);
        }

        JavaRDD<String> stringJavaRDD = sc.textFile("in/word.txt");
        List<String> collect1 = stringJavaRDD.collect();
        for(String str:
        collect1){
            System.out.println(str);
        }

        System.out.println("----------------------");
        JavaRDD<String> stringJavaRDD1 = sc.textFile("hdfs://hadoop001:9000/kb09space/*.txt");
        List<String> collect2 = stringJavaRDD.collect();
        for(String str1:
                collect2){
            System.out.println(str1);
        }
    }
}

2. makeRDD

只有scala版本

只有scala版本的才有makeRDD
def makeRDD[T](seq : scala.Seq[T], numSlices : scala.Int = { /* compiled code */ })
跟parallelize类似

object MapToPairScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("makeRDD")
    val sc=new SparkContext(conf)
sc.makeRDD(List("shenzhen", "is a beautiful city"))
  }
}

3. textFile

调用SparkContext.textFile()方法，从外部存储中读取数据来创建 RDD
例如在我本地F:\dataexample\wordcount\input下有个sample.txt文件，文件随便写了点内容，我需要将里面的内容读取出来创建RDD

scala版本

object textFileRDDScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("textFileRDDScala")
    val sc=new SparkContext(conf)
    var lines = sc.textFile("F:/dataexample/wordcount/input") 
  }
}

java版本

public class textFileRDDJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf= new SparkConf().setAppName("textFileRDDJava").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
 JavaRDD<String> lines = sc.textFile("F:/dataexample/wordcount/input");
    }
 }
// 多个路径可以使用逗号分隔，例如
var lines = sc.textFile("dir1,dir2",3)

4. filter

举例，在F:\sparktest\sample.txt 文件的内容如下

aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee 
ff aa bb zks
ee kks
ee  zz zks

现在需要将包含 “zks” 的行的内容给找出来

scala版本

val lines = sc.textFile("F:/sparktest/sample.txt").filter(line=>line.contains("zks"))
    //打印内容
    lines.collect().foreach(println(_));
-------------输出------------------
ff aa bb zks
ee  zz zks

java版本

public class filterRDDJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf= new SparkConf().setAppName("filterRDDJava").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    JavaRDD<String> lines = sc.textFile("F:/sparktest/sample.txt");
        JavaRDD<String> zksRDD = lines.filter(new Function<String, Boolean>() {
            @Override
            public Boolean call(String s) throws Exception {
                return s.contains("zks");
            }
        });
        //打印内容
        List<String> zksCollect = zksRDD.collect();
        for (String str
        :zksCollect) {
            System.out.println(str);
              }
           }
     }

5. map

map() 接收一个函数，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编程
RDD 中对应元素的值 map是一对一的关系
举例，在F:\sparktest\sample.txt 文件的内容如下

aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee 
ff aa bb zks
ee kks
ee  zz zks

把每一行变成一个数组

scala版本

object mapRDDScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("mapRDDScala")
    val sc=new SparkContext(conf)
//读取数据
 val lines = sc.textFile("F:/parktest/sample.txt")
//用map，对于每一行数据，按照空格分割成一个一个数组，然后返回的是一对一的关系
 lines.map(line => line.split(" ")).foreach(println)
//读取第一个元素
 mapRDD.first.foreach(println)
    }
 }

java版本

public class mapRDDJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf= new SparkConf().setAppName("mapRDDJava").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<Iterable<String>> mapRDD = lines.map(new Function<String, Iterable<String>>() {
        @Override
        public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
            String[] split = s.split(" ");
            return Arrays.asList(split);
              }
           }
        );
    
    //读取第一个元素
    System.out.println(mapRDD.first());
       }
    }

6. flatMap

有时候，我们希望对某个元素生成多个元素，实现该功能的操作叫作 flatMap()
faltMap的函数应用于每一个元素，对于每一个元素返回的是多个元素组成的迭代器(想要了解更多，请参考scala的flatMap和map用法)
例如我们将数据切分为单词

scala版本

object flatMapRDDScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("flatMapRDDScala")
    val sc=new SparkContext(conf)
      val lines = sc.textFile("F:/sparktest/sample.txt")
      val flatMapRDD = lines.flatMap(line=>line.split(" "))
      flatMapRDD.foreach(println)
     flatMapRDD.first().foreach(println)
        }
     }

java版本，spark2.0以上

spark2.0以上，对flatMap的方法有所修改，就是flatMap中的Iterator和Iteratable的小区别

public class flatMapRDDJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf= new SparkConf().setAppName("flatMapRDDJava").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
 JavaRDD<String> flatMapRDD = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
        @Override
        public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
            String[] split = s.split(" ");
            return Arrays.asList(split).iterator();
           }
        });
      }
    }

7. distinct

distinct用于去重， 我们生成的RDD可能有重复的元素，使用distinct方法可以去掉重复的元素, 不过此方法涉及到混洗，操作开销很大

scala版本

scala> var RDD1 = sc.parallelize(List("aa","aa","bb","cc","dd"))

scala> RDD1.collect
res3: Array[String] = Array(aa, aa, bb, cc, dd)

scala> var distinctRDD = RDD1.distinct

scala> distinctRDD.collect
res5: Array[String] = Array(aa, dd, bb, cc)

java版本

JavaRDD<String> RDD1 = sc.parallelize(Arrays.asList("aa", "aa", "bb", "cc", "dd"));
    JavaRDD<String> distinctRDD = RDD1.distinct();
    List<String> collect = distinctRDD.collect();
    for (String str:collect) {
        System.out.print(str+", ");
    }
---------输出----------
aa, dd, bb, cc,

8. union

两个RDD进行合并

scala版本

scala> var RDD1 = sc.parallelize(List("aa","aa","bb","cc","dd"))
    scala> var RDD2 = sc.parallelize(List("aa","dd","ff"))

    scala> RDD1.collect
    res6: Array[String] = Array(aa, aa, bb, cc, dd)

    scala> RDD2.collect
    res7: Array[String] = Array(aa, dd, ff)

    scala> RDD1.union(RDD2).collect
    res8: Array[String] = Array(aa, aa, bb, cc, dd, aa, dd, ff)

java版本

JavaRDD<String> RDD1 = sc.parallelize(Arrays.asList("aa", "aa", "bb", "cc", "dd"));
    JavaRDD<String> RDD2 = sc.parallelize(Arrays.asList("aa","dd","ff"));
    JavaRDD<String> unionRDD = RDD1.union(RDD2);
    List<String> collect = unionRDD.collect();
    for (String str:collect) {
        System.out.print(str+", ");
    }
-----------输出---------
aa, aa, bb, cc, dd, aa, dd, ff,

9. subtract

RDD1.subtract(RDD2),返回在RDD1中出现，但是不在RDD2中出现的元素，不去重

scala版本

JavaRDD<String> RDD1 = sc.parallelize(Arrays.asList("aa", "aa","bb", "cc", "dd"));

    JavaRDD<String> RDD2 = sc.parallelize(Arrays.asList("aa","dd","ff"));

    scala> var substractRDD =RDD1.subtract(RDD2)

    scala>  substractRDD.collect
    res10: Array[String] = Array(bb, cc)

java版本

JavaRDD<String> RDD1 = sc.parallelize(Arrays.asList("aa", "aa", "bb","cc", "dd"));
    JavaRDD<String> RDD2 = sc.parallelize(Arrays.asList("aa","dd","ff"));
    JavaRDD<String> subtractRDD = RDD1.subtract(RDD2);
    List<String> collect = subtractRDD.collect();
    for (String str:collect) {
        System.out.print(str+" ");
    }
------------输出-----------------
bb  cc

10. cartesian

RDD1.cartesian(RDD2) 返回RDD1和RDD2的笛卡儿积，这个开销非常大

scala版本

scala>  var RDD1 = sc.parallelize(List("1","2","3"))

scala> var RDD2 = sc.parallelize(List("a","b","c"))

scala> var cartesianRDD = RDD1.cartesian(RDD2)

scala> cartesianRDD.collect
res11: Array[(String, String)] = Array((1,a), (1,b), (1,c), (2,a), (2,b), (2,c), (3,a), (3,b), (3,c))

java版本

JavaRDD<String> RDD1 = sc.parallelize(Arrays.asList("1", "2", "3"));
    JavaRDD<String> RDD2 = sc.parallelize(Arrays.asList("a","b","c"));
    JavaPairRDD<String, String> cartesian = RDD1.cartesian(RDD2);

    List<Tuple2<String, String>> collect1 = cartesian.collect();
    for (Tuple2<String, String> tp:collect1) {
        System.out.println("("+tp._1+" "+tp._2+")");
    }
------------输出-----------------
(1 a)
(1 b)
(1 c)
(2 a)
(2 b)
(2 c)
(3 a)
(3 b)
(3 c)

11. mapToPair

举例，在F:\sparktest\sample.txt 文件的内容如下

aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee 
ff aa bb zks
ee kks
ee  zz zks

将每一行的第一个单词作为键，1 作为value创建pairRDD

scala版本

scala是没有mapToPair函数的，scala版本只需要map就可以了

scala> val lines = sc.textFile("F:\\sparktest\\sample.txt")

scala> val pairs = lines.map(x => (x.split("\\s+")(0), 1))

scala> pairs.collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((aa,1), (ff,1), (ee,1), (ee,1))

java版本

JavaRDD<String> lines = sc.textFile("F:\\sparktest\\sample.txt");
//输入的是一个string的字符串，输出的是一个(String, Integer) 的map
JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = lines.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
        return new Tuple2<String, Integer>(s.split("\\s+")[0], 1);
    }
});

12. flatMapToPair

类似于xxx连接 mapToPair是一对一，一个元素返回一个元素，而flatMapToPair可以一个元素返回多个，相当于先flatMap,在mapToPair
例子: 将每一个单词都分成键为

scala版本

val lines = sc.textFile("F:\\sparktest\\sample.txt")
val flatRDD = lines.flatMap(x => (x.split("\\s+")))
val pairs = flatRDD.map(x=>(x,1))

scala> pairs.collect
res1: Array[(String, Int)] = Array((aa,1), (bb,1), (cc,1), (aa,1), (aa,1), (aa,1), (dd,1), (dd,1), (ee,1), (ee,1), (ee,1), (ee,1), (ff,1), (aa,1), (bb,1), (zks,1), (ee,1), (kks,1), (ee,1), (zz,1), (zks,1))

java版本 spark2.0以上

主要是iterator和iteratable的一些区别

JavaPairRDD<String, Integer> wordPairRDD = lines.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {
        @Override
        public Iterator<Tuple2<String, Integer>> call(String s) throws Exception {
            ArrayList<Tuple2<String, Integer>> tpLists = new ArrayList<Tuple2<String, Integer>>();
            String[] split = s.split("\\s+");
            for (int i = 0; i <split.length ; i++) {
                Tuple2 tp = new Tuple2<String,Integer>(split[i], 1);
                tpLists.add(tp);
            }
            return tpLists.iterator();
        }
    });