大数据第十四周——Spark编程(RDD编程)

第十五周 Spark编程基础

1. 启动集群并检查Spark

• 基于上周未完成部分，这周补上。直接输入以下命令，

~/spark-2.4.5/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster ~/spark-2.4.5/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar

• 当出现下图结果是表示运行成功，并在浏览器中输入结果中的URL，查看结果。

  

• 如下图所示，结果在"Logs"中的"stdout"里。

  

  

  

1. RDD创建

• RDD：是Resillient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型
• 目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，避免中间数据存储。
• RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为"动作"（Action）和"转换"（Transformation）两种类型。RDD提供的转换接口都非常简单，都是类似map、filter、groupBy、join等粗粒度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改。
• Spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD。该方法把文件的URI作为参数，这个URI可以是：
  • 本地文件系统的地址
  • 或者是分布式文件系统HDFS的地址
  • 或者是Amazon S3的地址等等

2.1    从文件系统中加载数据创建RDD

2.1.1 从本地文件系统中加载数据创建RDD

• scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")

  文件中的信息如下图所示：

  

• 直接在scala下"sc"会出问题，因为scala下并没有封装spark的上下文。要在spark下编程。

  

• 如下图所示，运行成功，但这只是一个转化操作，它只是记录了以下。

  

• 执行一个action操作，检查是否可以正常运行。用lines.count()，返回的是文件中的行数，因为RDD是一行行读取文件信息的，如下图所示。

  、

1. 从分布式文件系统HDFS中加载数据

• 在hdfs文件系统中新建文件夹，再上传文件。

  hadoop fs –mkdir testSpark

  hadoop fs –put word.txt /testSpark

  在浏览器中输入master:50070可以查看hdfs详细信息。

  

• 输入转换命令，以下三条语句完全等价，可以选择任何一种。

  scala> val lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")

  scala> val lines = sc.textFile("/user/hadoop/word.txt")

  scala> val lines = sc.textFile("word.txt")

  

1. 通过并行集合（数组）创建RDD

• 可以调用SparkContext的parallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。从数组创建RDD示意图如下图所示。

  scala>val array = Array(1,2,3,4,5)

  scala>val rdd = sc.parallelize(array)

  

  

• 或者，也可以从列表中创建。

  scala>val list = List(1,2,3,4,5)

  scala>val rdd = sc.parallelize(list)

1. RDD操作

2.3.1 转化操作

• 下表是常用的RDD转换操作API

  

• 对于RDD而言，每一次转换操作都会产生不同的RDD，供给下一个"转换"使用。转换得到的RDD是惰性求值的，也就是说，整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会发生真正的计算，开始从血缘关系源头开始，进行物理的转换操作。如下图所示。

  

1. filter(func)

• filter()操作实例执行过程示意图如下。

  

• 命令如下：

  scala> val lines =sc.textFile(file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt)

  scala> val linesWithSpark=lines.filter(line => line.contains("Spark"))

• 尝试一个例子，挑出所有还有"hello"这个词的行，并输出。文件内容如图所示。

  

• 命令如下

scala>val filterlines=sc.textFile("hdfs://master:9000/testSpark2/word2.txt")

scala>filterlines.collect()

scala> val filterlines=sc.textFile("hdfs://master:9000/testSpark2/word2.txt")

scala> filterlines.collect()

scala> val afterfilter=filterlines.filter(abc=>abc.contains("hello"))

scala> afterfilter.collect()

(2)map(func)

• map(func)操作将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集。
• map操作的例子如下图所示。

  

scala> val dat=Array(1,2,3,4,5)

scala> val indat=sc.parallelize(dat)

scala> val outdat=indat.map(aa=>aa+10)

scala> outdat.collect()

(3)flatMap(func)

• flatMap()操作实例执行过程示意图如下图所示。

  

• 尝试一个例子，命令和结果如下。

  scala> filterlines.collect()

  scala> val afterflatmap=filterlines.flatMap(x=>x.split(" "))

  scala> afterflatmap.collect()

  

大数据第十四周——Spark编程(RDD编程)

原文：https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/13033842.html