4. RDD编程API
4.1 RDD的算子分类
Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。
Action（动作）：对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序，或者把结果存储到外部存储系统（例如HDFS）中；
例如：collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序。
4.2 Transformation
RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作或者将结果写入到外存储中，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
常用的Transformation：
转换 | 含义 |
map(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
filter(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
flatMap(func) | 类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
mapPartitions(func) | 类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
mapPartitionsWithIndex(func) | 类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
union(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
intersection(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
distinct([numTasks])) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
reduceByKey(func, [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
sortByKey([ascending], [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
sortBy(func,[ascending], [numTasks]) | 与sortByKey类似，但是更灵活 |
join(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD |
cogroup(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
coalesce(numPartitions) | 减少 RDD 的分区数到指定值。 |
repartition(numPartitions) | 重新给 RDD 分区 |
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) | 重新给 RDD 分区，并且每个分区内以记录的 key 排序 |
4.3 Action
动作 | 含义 |
reduce(func) | reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。 |
collect() | 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
count() | 返回RDD的元素个数 |
first() | 返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
take(n) | 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
takeOrdered(n, [ordering]) | 返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素 |
saveAsTextFile(path) | 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
saveAsSequenceFile(path) | 将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
saveAsObjectFile(path) | 将数据集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目录下 |
countByKey() | 针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
foreach(func) | 在数据集的每一个元素上，运行函数func |
foreachPartition(func) | 在数据集的每一个分区上，运行函数func |
5. RDD常用的算子操作
Spark Rdd的所有算子操作，请见《sparkRDD函数详解.docx》
启动spark-shell 进行测试：
spark-shell --master spark://node1:7077
练习1：map、filter
//通过并行化生成rdd
val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10))
//对rdd1里的每一个元素乘2然后排序
val rdd2 = rdd1.map(_ * 2).sortBy(x => x, true)
//过滤出大于等于5的元素
val rdd3 = rdd2.filter(_ >= 5)
//将元素以数组的方式在客户端显示
rdd3.collect
练习2：flatMap
val rdd1 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j"))
//将rdd1里面的每一个元素先切分在压平
val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "))
rdd2.collect
练习3：交集、并集
val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3))
val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))
//求并集
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
//求交集
val rdd4 = rdd1.intersection(rdd2)
//去重
rdd3.distinct.collect
rdd4.collect
练习4：join、groupByKey
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//求join
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
rdd3.collect
//求并集
val rdd4 = rdd1.union(rdd2)
rdd4.collect
//按key进行分组
val rdd5=rdd4.groupByKey
rdd5.collect
练习5：cogroup
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("jim", 2)))
//cogroup
val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
//注意cogroup与groupByKey的区别
rdd3.collect
练习6：reduce
val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
//reduce聚合
val rdd2 = rdd1.reduce(_ + _)
rdd2.collect
练习7：reduceByKey、sortByKey
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2), ("shuke", 1)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5)))
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
//按key进行聚合
val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)
rdd4.collect
//按value的降序排序
val rdd5 = rdd4.map(t => (t._2, t._1)).sortByKey(false).map(t => (t._2, t._1))
rdd5.collect
练习8：repartition、coalesce
val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10,3)
//利用repartition改变rdd1分区数
//减少分区 结果为2
rdd1.repartition(2).partitions.length 或 rdd1.repartition(2).partitions.size
//增加分区 结果为4
rdd1.repartition(4).partitions.size
//利用coalesce改变rdd1分区数
//减少分区 结果为2
rdd1.coalesce(2).partitions.size
//减少分区 结果为3，不会增加到4
rdd1.coalesce(4).partitions.size
repartition可以增加和减少rdd中的分区数，coalesce只能减少rdd分区数，增加rdd分区数不会生效。
repartition实际上调用了coalesce方法，等价于coalesce(num,true), coalesce方法的第2个参数默认为false。
RDD编程实战:
一、 通过spark实现点击流日志分析案例
详见代码。
一、 通过Spark实现ip地址查询
1． 需求分析
在互联网中，我们经常会见到城市热点图这样的报表数据，例如在百度统计中，会统计今年的热门旅游城市、热门报考学校等，会将这样的信息显示在热点图中。
因此，我们需要通过日志信息（运行商或者网站自己生成）和城市ip段信息来判断用户的ip段，统计热点经纬度。
2． 技术调研
因为我们的需求是完成一张报表信息，所以对程序的实时性没有要求，所以可以选择内存计算spark来实现上述功能。
3． 架构设计
搭建spark集群
4． 开发流程
4.1． 数据准备
4.2． ip日志信息
在ip日志信息中，我们只需要关心ip这一个维度就可以了，其他的不做介绍
4.3． 城市ip段信息
5． 代码开发
5.1． 思路
1、加载城市ip段信息，获取ip起始数字和结束数字，经度，维度
2、加载日志数据，获取ip信息，然后转换为数字，和ip段比较
3、比较的时候采用二分法查找，找到对应的经度和维度
4、然后对经度和维度做单词计数
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5.2． 代码
详见代码。
