spark 中action算子有哪些 spark的action算子

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索姆拉 2023-12-08 13:21:16

文章标签 spark 中action算子有哪些 spark apache 数据 文章分类 Spark 大数据

Spark算子

算子分为转换算子（transformation）和行为算子（action）

转换算子：转换算子是懒执行的，需要由Action算子触发执行

行为算子：每个Action算子会触发一个Job

Spark的程序的层级划分：Application --> Job --> Stage --> Task

两者的区分：看算子的返回值是否还是RDD，如果是由一个RDD转换成另一个RDD，则该算子是转换算子

如果由一个RDD得到其他类型（非RDD类型或者没有返回值），则该算子是行为算子

spark 中action算子有哪些 spark的action算子_spark 中action算子有哪些

1、map算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo03map {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo03map")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    /**
     * 在使用Spark处理数据时可以大体分为三个步骤：
     * 1、加载数据并构建成RDD
     * 2、对RDD进行各种各样的转换操作，即调用转换算子
     * 3、使用Action算子触发Spark任务的执行
     */

    /**
     * map算子：转换算子
     * 需要接受一个函数f
     * 函数f：参数的个数只有一个，类型为RDD中数据的类型 => 返回值类型自己定义
     * 可以将函数f作用在RDD中的每一条数据上，需要函数f必须有返回值，最终会得到一个新的RDD
     * 传入一条数据得到一条数据
     */
    val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/words.txt")

    linesRDD.map(line => {
      println("执行了map方法")
      line
    }).foreach(println)

    List(1,2,3,4).map(line=>{
      println("List的map方法不需要什么Action算子触发")
      line
    })
    while(true){
    }
  }
}

2、flatmap算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo04flatMap {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * flatMap:转换算子
     * 同map算子类似，只不过所接受的函数f需要返回一个可以遍历的类型
     * 最终会将函数f的返回值进行展开（扁平化处理），得到一个新的RDD
     * 传入一条数据 会得到 多条数据
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo04flatMap")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    // 另一种构建RDD的方式：基于Scala本地的集合例如List
    val intRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
    intRDD.foreach(println)

    val strRDD: RDD[String] = sc.parallelize(List("java,java,scala", "scala,scala,python", "python,python,python"))

    strRDD.flatMap(_.split(",")).foreach(println)

  }

}

3、filter算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo05filter {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * filter:转换算子
     * 用于过滤数据，需要接受一个函数f
     * 函数f：参数只有一个，类型为RDD中每一条数据的类型 => 返回值类型必须为Boolean
     * 最终会基于函数f返回的Boolean值进行过滤，得到一个新的RDD
     * 如果函数f返回的Boolean为true则保留数据
     * 如果函数f返回的Boolean为false则过滤数据
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo05filter")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val seqRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 100, 4)
    println(seqRDD.getNumPartitions) // getNumPartitions并不是算子，它只是RDD的一个属性
    //    seqRDD.foreach(println)

    // 将奇数过滤出来
    seqRDD.filter(i => i % 2 == 1).foreach(println)
    // 将偶数过滤出来
    seqRDD.filter(i => i % 2 == 0).foreach(println)

  }

}

4、sample算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo06sample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * sample：转换算子
     * 用于对数据进行取样
     * 总共有三个参数：
     * withReplacement：有无放回
     * fraction：抽样的比例（这个比例并不是精确的，因为抽样是随机的）
     * seed：随机数种子
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo06sample")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")
    stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.1).foreach(println)

    // 如果想让每次抽样的数据都一样，则可以将seed进行固定
    stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.01, 10).foreach(println)

  }


}

5、mapvalues算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo07mapValues {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * mapValues：转换算子
     * 同map类似，只不过mapValues需要对KV格式的RDD的Value进行遍历处理
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo07mapValues")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val kvRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List("k1" -> 1, "k2" -> 2, "k3" -> 3))
    // 对每个Key对应的Value进行平方
    kvRDD.mapValues(i => i * i).foreach(println)
    // 使用map方法实现
    kvRDD.map(kv => (kv._1, kv._2 * kv._2)).foreach(println)
  }

}

6、join算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo08join {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    /**
     * join:转换算子
     * 需要作用在两个KV格式的RDD上，会将相同的Key的数据关联在一起
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo08join")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    // 加载学生数据，并转换成KV格式，以ID作为Key，其他数据作为Value
    val stuKVRDD: RDD[(String, String)] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt").map(line => {
      val id: String = line.split(",")(0)
      // split 指定分割符切分字符串得到Array
      // mkString 指定拼接符将Array转换成字符串
      val values: String = line.split(",").tail.mkString("|")//tail:表示数组除去 head 后的数组
      (id, values)
    })

    // 加载分数数据，并转换成KV格式，以ID作为Key，其他数据作为Value
    val scoKVRDD: RDD[(String, String)] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/score.txt").map(line => {
      val id: String = line.split(",")(0)
      val values: String = line.split(",").tail.mkString("|")
      (id, values)
    })

    // join : 内连接
    val joinRDD1: RDD[(String, (String, String))] = stuKVRDD.join(scoKVRDD)

    //    joinRDD1.foreach(println)

    //    stuKVRDD.leftOuterJoin(scoKVRDD).foreach(println)
    //    stuKVRDD.rightOuterJoin(scoKVRDD).foreach(println)
    stuKVRDD.fullOuterJoin(scoKVRDD).foreach(println)

  }

}

7、union算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo09union {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // union：转换算子，用于将两个相类型的RDD进行连接
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo09union")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")
    val sample01RDD: RDD[String] = stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.01, 1)
    val sample02RDD: RDD[String] = stuRDD.sample(withReplacement = false, 0.01, 1)
    println(s"sample01RDD的分区数：${sample01RDD.getNumPartitions}")
    println(s"sample02RDD的分区数：${sample02RDD.getNumPartitions}")
    // union 操作最终得到的RDD的分区数等于两个RDD分区数之和
    println(s"union后的分区数：${sample01RDD.union(sample02RDD).getNumPartitions}")

    val intRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))

    //    sample01RDD.union(intRDD) // 两个RDD的类型不一致无法进行union

    // union 等同于SQL中的union all
    sample01RDD.union(sample02RDD).foreach(println)

    // 如果要进行去重 即等同于SQL中的union 则可以在 union后再进行distinct
    sample01RDD.union(sample02RDD).distinct().foreach(println)

  }

}

8、groupBy算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo10groupBy {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * groupBy：按照某个字段进行分组
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo10groupBy")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")

    // 统计班级人数
    stuRDD.groupBy(s => s.split(",")(4)).map(kv => s"${kv._1},${kv._2.size}").foreach(println)
  }
}

9、groupByKey算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo11groupByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * groupByKey：转换算子，需要作用在KV格式的RDD上
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo11groupByKey")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")
    // 使用groupByKey统计班级人数
    // 将学生数据变成KV格式的RDD，以班级作为Key，1作为Value
    val clazzKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), 1))

    val grpRDD: RDD[(String, Iterable[Int])] = clazzKVRDD.groupByKey()

    grpRDD.map(kv => s"${kv._1},${kv._2.size}").foreach(println)
  }


}

10、reduceByKey算子

package com.core

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo12reduceByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * reduceByKey：转换算子，需要作用在KV格式的RDD上，不仅能实现分组，还能实现聚合
     * 需要接受一个函数f
     * 函数f：两个参数，参数的类型同RDD的Value的类型一致，最终需要返回同RDD的Value的类型一致值
     * 实际上函数f可以看成一个聚合函数
     * 常见的聚合函数（操作）：max、min、sum、count、avg
     * reduceByKey可以实现Map端的预聚合，类似MR中的Combiner
     * 并不是所有的操作都能使用预聚合，例如avg就无法实现
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo11groupByKey")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")
    // 使用reduceByKey统计班级人数
    // 将学生数据变成KV格式的RDD，以班级作为Key，1作为Value
    val clazzKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), 1))

    clazzKVRDD.reduceByKey((i1: Int, i2: Int) => i1 + i2).foreach(println)
    // 简写形式
    clazzKVRDD.reduceByKey((i1, i2) => i1 + i2).foreach(println)
    clazzKVRDD.reduceByKey(_ + _).foreach(println)

  }

}

reduceByKey和groupByKey的区别

spark 中action算子有哪些 spark的action算子_数据_02

11、aggregateByKey算子

package com.core

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo13aggregateByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * aggregateByKey：转换算子，可以实现将多个聚合方式放在一起实现，并且也能对Map进行预聚合
     * 可以弥补reduceByKey无法实现avg操作
     *
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo13aggregateByKey")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")
    val ageKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), s.split(",")(2).toInt))
    val clazzCntKVRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.map(s => (s.split(",")(4), 1))

    // 统计每个班级年龄之和
    val ageSumRDD: RDD[(String, Int)] = ageKVRDD.reduceByKey(_ + _)

    // 统计每个班级人数
    val clazzCntRDD: RDD[(String, Int)] = clazzCntKVRDD.reduceByKey(_ + _)

    // 统计每个班级的平均年龄
    ageSumRDD.join(clazzCntRDD).map {
      case (clazz: String, (ageSum: Int, cnt: Int)) =>
        (clazz, ageSum.toDouble / cnt)
    }.foreach(println)


    /**
     * zeroValue：初始化的值，类型自定义，可以是数据容器
     * seqOp：在组内（每个分区内部即每个Map任务）进行的操作，相当是Map端的预聚合操作
     * combOp：在组之间（每个Reduce任务之间）进行的操作，相当于就是最终每个Reduce的操作
     */

    // 使用aggregateByKey统计班级年龄之和
    ageKVRDD.aggregateByKey(0)((age1: Int, age2: Int) => {
      age1 + age2 // 预聚合
    }, (map1AgeSum: Int, map2AgeSum: Int) => {
      map1AgeSum + map2AgeSum // 聚合
    }).foreach(println)

    // 使用aggregateByKey统计班级人数
    clazzCntKVRDD.aggregateByKey(0)((c1: Int, c2: Int) => {
      c1 + 1 // 预聚合
    }, (map1Cnt: Int, map2Cnt: Int) => {
      map1Cnt + map2Cnt // 聚合
    }).foreach(println)

    // 使用aggregateByKey统计班级的平均年龄
    ageKVRDD.aggregateByKey((0, 0))((t2: (Int, Int), age: Int) => {
      val mapAgeSum: Int = t2._1 + age
      val mapCnt: Int = t2._2 + 1
      (mapAgeSum, mapCnt)
    }, (map1U: (Int, Int), map2U: (Int, Int)) => {
      val ageSum: Int = map1U._1 + map2U._1
      val cnt: Int = map1U._2 + map2U._2
      (ageSum, cnt)
    }).map {
      case (clazz: String, (sumAge: Int, cnt: Int)) =>
        (clazz, sumAge.toDouble / cnt)
    }.foreach(println)

  }

}

12、cartesian算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo14cartesian {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * cartesian：转换算子，可以对两个RDD做笛卡尔积
     *
     * 当数据重复时 很容易触发笛卡尔积 造成数据的膨胀
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo14cartesian")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val idNameKVRDD: RDD[(String, String)] = sc.parallelize(List(("001", "zs"), ("002", "ls"), ("003", "ww")))
    val genderAgeKVRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("男", 25), ("女", 20), ("男", 22)))

    idNameKVRDD.cartesian(genderAgeKVRDD).foreach(println)

  }

}

13、soreBy算子

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo15sortBy {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * sortBy：转换算子 可以指定一个字段进行排序 默认升序
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo15sortBy")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val intRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 3, 6, 5, 2, 4, 6, 8, 9, 7))

    intRDD.sortBy(i => i).foreach(println) // 升序
    intRDD.sortBy(i => -i).foreach(println) // 降序
    intRDD.sortBy(i => i, ascending = false).foreach(println) // 降序

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")

    // 按照年龄进行降序
    stuRDD.sortBy(s => -s.split(",")(2).toInt).foreach(println)

  }


}

14、Action算子（行动算子）

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

object Demo16Action {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 常见的Action算子：foreach、take、collect、count、reduce、save相关
     * 每个Action算子都会触发一个job
     *
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo16Action")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")

    /**
     * foreach：对每条数据进行处理，跟map算子的区别在于，foreach算子没有返回值
     */

    stuRDD.foreach(println)

    // 将stuRDD中的每条数据保存到MySQL中
    /**
     * 建表语句：
     * CREATE TABLE `stu_rdd` (
     * `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     * `name` char(5) DEFAULT NULL,
     * `age` int(11) DEFAULT NULL,
     * `gender` char(2) DEFAULT NULL,
     * `clazz` char(4) DEFAULT NULL,
     * PRIMARY KEY (`id`)
     * ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
     */

    // 每一条数据都会创建一次连接，频繁地创建销毁连接效率太低，不合适
    //    stuRDD.foreach(line => {
    //      val splits: Array[String] = line.split(",")
    //      // 1、建立连接
    //      val conn: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata19?useSSL=false", "root", "123456")
    //      println("建立了一次连接")
    //      // 2、创建prepareStatement
    //      val pSt: PreparedStatement = conn.prepareStatement("insert into stu_rdd(id,name,age,gender,clazz) values(?,?,?,?,?)")
    //
    //      // 3、传入参数
    //      pSt.setInt(1, splits(0).toInt)
    //      pSt.setString(2, splits(1))
    //      pSt.setInt(3, splits(2).toInt)
    //      pSt.setString(4, splits(3))
    //      pSt.setString(5, splits(4))
    //
    //      // 4、执行SQL
    //      pSt.execute()
    //
    //      // 5、关闭连接
    //      conn.close()
    //
    //    })

    /**
     * take : Action算子，可以将指定条数的数据转换成Scala中的Array
     *
     */
    // 这里的foreach是Array的方法，不是算子
    stuRDD.take(5).foreach(println)

    /**
     * collect : Action算子，可以将RDD中所有的数据转换成Scala中的Array
     */
    // 这里的foreach是Array的方法，不是算子
    stuRDD.collect().foreach(println)

    /**
     * count : Action算子，统计RDD中数据的条数
     */
    println(stuRDD.count())

    /**
     * reduce : Action算子，将所有的数据作为一组进行聚合操作
     */
    // 统计所有学生的年龄之和
    println(stuRDD.map(_.split(",")(2).toInt).reduce(_ + _))

    /**
     * save相关:
     * saveAsTextFile、saveAsObjectFile
     */
  }


}

15、SparkPi算子

package com.core
//计算π的值
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.util.Random

object Demo17SparkPi {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 通过Spark代码实现PI的计算
     */
    // 生成随机数
    for (elem <- 1 to 10) {
      println(Random.nextDouble()*2-1,Random.nextDouble()*2-1)
    }

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo17SparkPi")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val seqRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 1000)

    seqRDD.map(i=>{
      (Random.nextDouble()*2-1,Random.nextDouble()*2-1)
    }).foreach(println)
  }

}

16、foreachPartition算子

package com.core

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

object Demo19foreachPartition {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo19foreachPartition")
    conf.setMaster("local")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("Spark/data/students.txt")
    /**
     * Spark代码虽然在编程时看起来是一个完整的程序就一个部分
     * 而且在IDEA中也不会报错，也能正常package，一运行时才会报错
     * 原因：
     * Spark代码是分为两个部分：
     * 1、算子外部：Driver端
     * 2、算子内部：以Task的形式发送到Executor中去执行
     *
     * 连接是不能够被序列化的，Driver端和Executor属于不同的JVM进程，甚至在不同的节点上，
     * 所以在算子外部创建的连接不能够在算子内部使用
     */
    //    // 1、建立连接
    //    val conn: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata19?useSSL=false", "root", "123456")
    //    println("建立了一次连接")
    //    // 2、创建prepareStatement
    //    val pSt: PreparedStatement = conn.prepareStatement("insert into stu_rdd(id,name,age,gender,clazz) values(?,?,?,?,?)")
    //
    //    stuRDD.foreach(line => {
    //      val splits: Array[String] = line.split(",")
    //
    //      // 3、传入参数
    //      pSt.setInt(1, splits(0).toInt)
    //      pSt.setString(2, splits(1))
    //      pSt.setInt(3, splits(2).toInt)
    //      pSt.setString(4, splits(3))
    //      pSt.setString(5, splits(4))
    //
    //      // 4、执行SQL
    //      pSt.execute()
    //
    //      // 5、关闭连接
    //      conn.close()
    //
    //    })

    // 连接建立的次数过多 ---> 减少连接建立的次数
    // foreachPartition 对每个分区进行一次操作
    stuRDD.foreachPartition(iter => {
      // 对每个分区进行操作
      // 1、建立连接，每个分区建立一次连接
      val conn: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata19?useSSL=false", "root", "123456")
      println("建立了一次连接")
      // 2、创建prepareStatement
      val pSt: PreparedStatement = conn.prepareStatement("insert into stu_rdd(id,name,age,gender,clazz) values(?,?,?,?,?)")

      // 对分区内的每条数据进行处理
      iter.foreach(line => {
        val splits: Array[String] = line.split(",")

        // 3、传入参数
        pSt.setInt(1, splits(0).toInt)
        pSt.setString(2, splits(1))
        pSt.setInt(3, splits(2).toInt)
        pSt.setString(4, splits(3))
        pSt.setString(5, splits(4))

        // 4、将构建好的每个pSt放入一个Batch批次中
        pSt.addBatch()
      })

      // 5、执行批量插入
      pSt.executeBatch()

      // 6、关闭连接
      conn.close()
    })
  }
}

17、mapPartitions

package com.core

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement, ResultSet}
import scala.collection.mutable.ListBuffer

object Demo20mapPartitions {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 如何选择foreachPartition/mapPartitions？
     * 当需要同外部系统建立连接时：
     * 如果需要从外部获取数据并进行后续操作-->mapPartitions
     * 如果只是想将数据保存到外部系统-->foreachPartition
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo20mapPartitions")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")

    val stuSampleRDD: RDD[String] = stuRDD.sample(withReplacement = false, fraction = 0.01, 1)

    /**
     * 1500100110,牛晨朗,22,男,文科六班
     * 1500100137,宣向山,22,女,理科四班
     * 1500100196,汤浩博,21,男,文科三班
     * 1500100231,桂痴安,22,女,文科三班
     * 1500100283,侯千风,24,女,文科三班
     * 1500100456,鄂运凯,24,男,文科一班
     * 1500100483,邵海阳,21,男,理科六班
     * 1500100721,钱泽雨,23,男,理科三班
     * 1500100783,弓浩言,21,男,理科四班
     * 1500100944,查振国,22,男,理科四班
     * 1500100972,王昂杰,23,男,理科二班
     * 使用JDBC的方式从MySQL获取每个学生每门科目的成绩，最后计算总分
     */
    stuSampleRDD.flatMap(line => {
      val id: String = line.split(",")(0)
      // 1、建立连接
      val conn: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata19?useSSL=false", "root", "123456")
      println("建立了一次连接")
      // 2、创建prepareStatement
      val pSt: PreparedStatement = conn.prepareStatement("select student_id,score from score where student_id=?")

      // 3、设置参数
      pSt.setString(1, id)

      // 4、执行查询
      val rs: ResultSet = pSt.executeQuery()

      // 5、从ResultSet中提取查询结果
      val stuScoreLB: ListBuffer[String] = ListBuffer[String]()
      while (rs.next()) {
        val score: Int = rs.getInt("score")
        stuScoreLB.append(line + "," + score)
      }
      stuScoreLB
    }).map(line => {
      val splits: Array[String] = line.split(",")
      (s"${splits(0)},${splits(1)}", splits(5).toInt)
    })
      .reduceByKey(_ + _)
      .foreach(println)


    // 使用mapPartitions进行优化，减少建立连接的次数，做到每个Partition公用一个连接
    stuSampleRDD.mapPartitions(iter => {
      // 1、建立连接
      val conn: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://master:3306/bigdata19?useSSL=false", "root", "123456")
      println("建立了一次连接conn")
      // 2、创建prepareStatement
      val pSt: PreparedStatement = conn.prepareStatement("select student_id,score from score where student_id=?")

      // 对分区内部的每一条数据进行操作
      iter.flatMap(line => {
        val id: String = line.split(",")(0)

        // 3、设置参数
        pSt.setString(1, id)

        // 4、执行查询
        val rs: ResultSet = pSt.executeQuery()

        // 5、从ResultSet中提取查询结果
        val stuScoreLB: ListBuffer[String] = ListBuffer[String]()
        while (rs.next()) {
          val score: Int = rs.getInt("score")
          stuScoreLB.append(line + "," + score)
        }
        stuScoreLB
      })
    }).map(line => {
      val splits: Array[String] = line.split(",")
      (s"${splits(0)},${splits(1)}", splits(5).toInt)
    })
      .reduceByKey(_ + _)
      .foreach(println)
  }
}

18、broadcast

package com.core

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo21broadcast {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo21broadcast")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")
    val scoRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/score.txt")

    // 构建KV格式的RDD
    val stuKVRDD: RDD[(String, String)] = stuRDD.map(line => (line.split(",")(0), line))
    val scoKVRDD: RDD[(String, String)] = scoRDD.map(line => (line.split(",")(0), line))

    /**
     * 直接关联是Reduce Join效率比较低
     * 当大表关联小表的时，可以将小表的数据广播给每个Executor，实现MapJoin
     */
    //    stuKVRDD.join(scoKVRDD).foreach(println)

    // 将stuKVRDD转成本地集合再进行广播
    val stuKVRDDMap: Map[String, String] = stuKVRDD.collect().toMap
    // 在算子外部通过sc进行广播
    val stuKVRDDMapBro: Broadcast[Map[String, String]] = sc.broadcast(stuKVRDDMap)

    // 处理大表的数据
    scoKVRDD.map(kv => {
      /**
       * 当大表的数据量比较大的时候-->切片的数量很多-->Task的数量很多
       * 如果直接在算子内部使用算子外部的变量，会导致算子外部的变量复制的次数等于Task的次数
       * 又因为Task最终是在每个Executor中执行的，所以可以将变量广播到每个Executor中
       * 当Task执行时 只需要向Executor获取数据即可
       *
       * 前提条件：
       * Executor的数量 << Task的数量
       */
      // 通过广播变量的方式获取外部的数据
      val map: Map[String, String] = stuKVRDDMapBro.value
      val stuInfo: String = map.getOrElse(kv._1, "")
      (kv, stuInfo)
    }).foreach(println)

    while (true) {

    }
  }
}

19、cache

package com.core

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object Demo22cache {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    /**
     * cache：缓存
     * 当一个RDD被使用多次的时候 可以进行缓存
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo22cache")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")

    val stu2RDD: RDD[String] = stuRDD.map(line => {
      println("执行了map方法")
      line
    })
    // 对多次使用的RDD进行缓存
    //    stu2RDD.cache() // 默认将数据缓存到内存中
    // 如果内存不够，容易造成OOM
    // 需要考虑缓存的策略
    // 如果内存足够 --> cache --> MEMORY_ONLY
    // 如果内存不够 --> persist --> MEMORY_AND_DISK_SER （尽可能将数据放入内存）
    stu2RDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

    // 统计班级人数
    stu2RDD.map(line => (line.split(",")(4), 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println)

    // 统计性别人数
    stu2RDD.map(line => (line.split(",")(3), 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println)

    // 用完记得释放缓存
    stu2RDD.unpersist()

  }

}

20、checkPoint

package com.core

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object Demo23checkPoint {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * checkPoint 检查点
     * 使用前需要先设置一个checkPoint的目录
     * 主要用于SparkStreaming中做高可靠，保证程序在失败后恢复时不会处理大量的数据
     * 类似 VMWare 比如 每隔一个阶段拍一次快照
     * 如果虚拟机某个时间点出现了意外，可以通过最新的快照恢复
     *
     */

    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo23checkPoint")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    sc.setCheckpointDir("bigdata19-spark/data/ck")

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt")

    val stu2RDD: RDD[String] = stuRDD.map(line => {
      println("执行了map方法")
      line
    })
　　　//在checkPoint之前做一次cache
　　　　stu2RDD.cache()
// 在进行checkPoint操作时，需要额外启动一个Job将数据写入到高可靠的文件系统中（HDFS）
    stu2RDD.checkpoint()

    // 统计班级人数
    stu2RDD.map(line => (line.split(",")(4), 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println)

    // 统计性别人数
    stu2RDD.map(line => (line.split(",")(3), 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println)

    // 统计年龄分布人数
    stu2RDD.map(line => (line.split(",")(2), 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println)
  }

}

spark 中action算子有哪些 spark的action算子_spark_03

cache保存到内存或者是executor的磁盘上；checkPoint保存在HDFS

21、累加器

package com.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.util.LongAccumulator
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo24acc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 累加器
     */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
    conf.setAppName("Demo24acc")
    conf.setMaster("local")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    var i: Int = 0
    // 当某些情况下 想在算子内部对算子外部的变量进行操作时 需要使用累加器
    // 在Driver端创建一个累加器
    val longAcc: LongAccumulator = sc.longAccumulator

    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile("bigdata19-spark/data/students.txt", minPartitions = 2).sample(withReplacement = false, fraction = 0.01, seed = 10)

    // 在算子内部对算子外部的变量进行累加
    stuRDD.map(line=>{
      // 在算子内部使用算子外部变量时，外部的变量会以副本的形式跟着Task发送到Executor中去执行
      // 在算子内部操作其实是外部变量的副本
      i=i+1
      println("i的值为："+i)
      //使用累加器
      longAcc.add(1)
      println("累加器的值为:"+longAcc.value)
      line
    }).foreach(println)
    println("i的值为："+i)
    //在Driver端汇总
    println("累加器的值为："+longAcc.value)

  }
}

spark运行架构

spark 中action算子有哪些 spark的action算子_apache_04

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