spark 考试题

RDD

• RDD概述
• RDD的创建
• RDD的操作

• transformation
• Action

• RDD分区
• RDD的持久化和checkpoint

• 持久化
• check point

• RDD的分区
• 键值对RDD

• 键值对RDD的创建

• RDD的数据读取

• 本地文件系统数据读写
• 分布式文件系统HDFS的数据读取
• json文件的数据读写

• 综合案例

spark核心编程RDD

RDD概述

弹性分布式数据集，代表一个弹性的、不可变的、可分区、里面的元素可并行计算的集合

• 弹性

• 存储的弹性：内存与磁盘相互切换
• 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复
• 计算的弹性：计算出错重试机制
• 分片的弹性：可根据需要重新分片

• 分布式：数据存储在大数据集群的不同节点上
• 数据集：RDD封装了计算逻辑，并不保存数据
• 数据抽象：RDD是一个抽象类，需要子类具体实现
• 不可变：RDD封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的RDD，在新的RDD里面封装计算逻辑
• 可分区、并行计算

五大属性：

• Partition：一组分片，数据集的基本组成单位。可以在创建RDD时指定RDD的分片个数。每个RDD会被一个计算任务处理，相互之间没有影响
• 分区函数：
• RDD之间的依赖关系：依赖关系分为宽依赖和窄依赖。部分数据丢失后，可以通过依赖关系重新计算
• Partitioner：分片函数/分区器：两种类型的分区函数：

• 基于哈希的Hash Partition，
• 基于范围的Range Partition。
• 只有对于key-value的RDD才会有partitioner。

• Preferred location：每个partition的优先位置

执行原理
spark执行时，先申请资源，然后将应用程序的数据处理逻辑分解为一个一个的计算任务，将计算任务分发到已经分配了资源的计算节点上，按照指定的计算模型进行数据计算，最后得出计算结果

RDD工作原理（在yarn上）：

• 启动yarn集群
• spark通过申请资源申请调度节点和计算节点
• spark框架根据需求将计算逻辑根据分区划分成不同的任务
• 调度节点将任务根据计算节点状态发送到队形的计算节点进行计算

RDD的创建

1. 从文件中创建：：

• sc.textfile()：以行为单位读取数据,读取的数据都是字符串
• sc.wholeTextFiles()：以文件为单位

2. 从内存中读取数据
3. 通过并行集合（数组）创建：

1. sc.parallelize()
2. sc.markRDD()

4. 分区：一行一行读取并分区，与子结束没关系，与偏移量有关系

RDD的操作

transformation

只发生转换

• filter:

val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/01.txt")
val result: RDD[String] = lines.filter(lines => lines.contains("spark"))
result.collect().foreach(println)

• map：一个数据一个数据执行，分区内顺序执行，分区之间并行

val list: List[Int] = List(1, 2, 3)
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(list)
    val result2: RDD[Int] = rdd.map(_ * 2)
    result2.collect().foreach(println)

• mappartition：以分区为单位转换操作，将整个分区加载到内存中进行引用

• 传递一个迭代器，返回一个迭代器
• 内存占用较高

• mapPartitionWithIndex
• flatmap:
  与map的区别：
• groupByKey：返回一个新的（K，Iterable）形式的数据集（无参数传入）

val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/01.txt")
    val words: RDD[(String, Iterable[Int])] = lines.flatMap(_.split(" "))
          .map(x => (x, 1))
          .groupByKey()
	words.collect().foreach(println)

运行结果：

• reduceByKey(func)

val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/01.txt")
    val words: RDD[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split(" "))
      .map(x => (x, 1))
      .reduceByKey((a, b) => a + b)
    words.collect().foreach(println)

运行结果：

Action

• count()：统计RDD个数
• collect()：执行
• take(int)：
• foreach()：对每一个RDD执行一样的操作

val array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(array)
    val count: Long = rdd.count()
    val first: Int = rdd.first()
    val take: Array[Int] = rdd.take(1)
    val reduce: Int = rdd.reduce((a, b) => a + b)
    println(count)
    println(first)
    println(reduce)

运行结果：

惰性机制：调用action中的函数才执行计算

RDD分区

分区可以增加程序的并行度，实现分布式计算

• 分区原则：分区个数 = 集群中CPU核心数目
• 如何分区：

• local模式：默认本地机器CPU数目
• Standlone模式/yarn模式：默认值大于2
• Apache Mesos模式：默认分区数为8
• 手动分区：

1. 创建RDD时指定分区数量：sc.textFile(path,partitionNum)
2. 使用reparitition方法重新设置分区：val rdd = data.repartition(2)mo

• 对
• 
  

RDD的持久化和checkpoint

持久化

为了重用，或数据计算时间较长或数据较重要时使用持久化
使用cache() 或 persist()
cache默认保存到内存中
存储到磁盘：persist(storage Level.DISK_ONLT)
级别有不同：

• 仅在内存中缓存，且溢出不写入磁盘，丢弃：MEMORY_NOLY
• 仅写入磁盘：DISK_ONLY
• 仅写入磁盘，副本为2:MEMORY_ONLY_2
• 写入内存，内存不够溢写磁盘：MEMORY_AND_DISK

val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/01.txt",2)
    val wordcount: RDD[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1))
      .reduceByKey((a, b) => a + b)
    wordcount.cache()
//    wordcount.persist()
    wordcount.collect().foreach(println)

check point

检查点路径中保存的文件，执行完毕后不会被删除
设置保存路径：
sc.setCheckpointDir(“”)

check point与 cache对区别：

• cache将数据存储在内存中进行数据重用，会在血缘关系中添加新的依赖，出现问题从头读取
• persist将数据存储在磁盘文件中进行重用，涉及到io，性能较低，但数据安全。如果job执行完毕，临时保存的数据文件就会丢失
• check point将数据长久地保存在磁盘文件中进行数据重用，为了数据安全，一般会独立进行。为了提高效率，一般需要与cache联合使用：

rdd.cache()    
rdd.checkpoint()

• checkpoint在执行过程中会切断血缘关系，重新建立新的血缘关系，等同于改变数据源

RDD的分区

**分区的作用：**增加程序的并行度，实现分布式计算

分区个数 = 集群中CPU核心数目
但Apache Mesos模式中，分区个数默认为8

设置分区数：创建RDD时可手动指定：
val rdd = parallelize(array,2) 或通过repartition方法修改分区个数

val size: Int = wordcount.partitions.size
    val repartitionRDD: RDD[(String, Int)] = wordcount.repartition(4)
    val size2: Int = repartitionRDD.partitions.size

    println(size)
    println(size2)

运行结果：

分区类型

• HashPartitioner（哈希分区）
• RangerPartitioner（区域分区）
• 自定义分区

自定义分区器：

• 继承org.apache.spark.Partitioner
• numPartitions:Int 返回创建出来的分区数
• getPartiton(key: Any):Int 返回分区索引，从0开始
• 定义分区的函数
• 示例：根据key值的最后一位数字，写到不同的文件中：

package com.dw.rdd

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

object testPartitioner {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyPartitioner")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val data: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 20)
    data.map((_, 1)).partitionBy(new Mypartitioner(10)).map(_._1).saveAsTextFile("data/partitioner")
  }

}

class Mypartitioner(numPartition: Int) extends Partitioner{
  override def numPartitions: Int = numPartition

  override def getPartition(key: Any): Int = {
    key.toString.toInt % 10
  }
}

键值对RDD

键值对RDD的创建

1. 读取文件 => flatmap分词 => map构成键值对(_,1)
2. 读列表 => map构成键值对(_,1)

##键值对RDD的操作
3. reduceByKey：相同key的值进行汇总求和``
4. groupByKey：相同key的值进行分组，但不汇总求和
5. 分别实现wordcount：
通过reduceByKey实现：

rdd = sc.textfile(“”)
    word = rdd.flatmap(line => line.split(‘ ‘)).map((_,1))
    WordCount = word.reduceByKey(_+_)

通过groupByKey实现：

```
    rdd = sc.textfile(“”)
    word = rdd.flatmap(line => line.split(‘ ‘)).map((_,1))
    WordCount = word.groupByKey.map(x => (_.1,X.2.sum))
    ```

7. 将所有的key返回生成一个新的RDD：rdd.keys
8. 将所有的value返回生成一个新的RDD：rdd.values
9. sortByKey()：返回一个根据键排序的RDD
10. sortBy()：自定义根据什么东西排序
11. map Values(func)：对每一个value都应用func函数
12. join：把RDD中元素key相同的进行连接

RDD的数据读取

本地文件系统数据读写

读：sc.textFile(“”)
写：rdd.saveAsTextFile(“”)

分布式文件系统HDFS的数据读取

读：sc.textFile(“”)
写：rdd.saveAsTextFile(“”)

json文件的数据读写

读：sc.textFile(“”)
解析：JSON.parseFull(JsonString:String)
解析成功返回：Some(map: Map[String,Any])
解析失败返回：None

综合案例

package com.dw.rdd

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

object sort {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sort")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setCheckpointDir("checkpoint")

    var index: Int = 0
    val lines: RDD[(String, String)] = sc.wholeTextFiles("data/sort", 3)
    val result: RDD[(Int, Int)] = lines.filter(_.trim().length > 0.)
      .map(x => (x.trim().toInt, " "))
      .partitionBy(new HashPartitioner(1))
      .sortByKey()
      .map(x => {
        index = index + 11
        (index, x._1)
      })
    result.saveAsTextFile("data/sortoutput")
//    result.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }

}