在之前的文章中，我们学习了如何在IDEA中导入jars包，并做了一道例题，了解了RDD。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点赞，谢谢。
今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的map,sortby,collect三种方法。
目录
一、知识回顾
导入jars包的过程在上一篇文章中以及讲解的很清楚了，图文一步一步带着做。
主要就是进入Libraries 添加java，然后选择spark的jars文件夹即可
如果还有不懂的朋友可以直接评论问我。
在就是文件的这几行代码
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("123456")
val sc=new SparkContext(conf)这是配置与方法，记住它们的作用。
现在，开始今天的学习吧
二、RDD方法
1.map
- map()方法是一种基础的RDD转换操作，可以对RDD中的每一个数据元素通过某种函数进行转换并返回新的RDD。
- map()方法是转换操作，不会立即进行计算。
- 转换操作是创建RDD的第二种方法，通过转换已有RDD生成新的RDD。因为RDD是一个不可变的集合，所以如果对RDD数据进行了某种转换，那么会生成一个新的RDD。
例：
Scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
// 定义一个名为p1的Scala对象
object p1 {
// 定义main方法，作为程序的入口点
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建一个Spark配置对象，并设置运行模式为"local"（本地模式），应用程序名称为"p2"
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")
// 使用Spark配置对象创建一个SparkContext对象，SparkContext是Spark功能的入口点
val sc = new SparkContext(conf)
// 创建一个包含整数的列表，并使用parallelize方法将其转换为RDD
val ppp = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
// 使用map操作将RDD中的每个元素乘以2，并返回一个新的RDD
val ppppp = ppp.map(x => x * 2)
//oreach方法遍历并打印每个元素
ppppp.collect().foreach(println)
}
}
可以看到我们输出的在原列表上*2，达到了代码预期效果
2.sortby
- sortBy()方法用于对标准RDD进行排序，有3个可输入参数，说明如下。
- 第1个参数是一个函数f:(T) => K，左边是要被排序对象中的每一个元素，右边返回的值是元素中要进行排序的值。
- 第2个参数是ascending，决定排序后RDD中的元素是升序的还是降序的，默认是true，即升序排序，如果需要降序排序那么需要将参数的值设置为false。
- 第3个参数是numPartitions，决定排序后的RDD的分区个数，默认排序后的分区个数和排序之前的分区个数相等，即this.partitions.size。
- 第一个参数是必须输入的，而后面的两个参数可以不输入。
例：
Scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object p1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")
// 使用配置好的conf对象创建一个SparkContext对象sc。
val sc = new SparkContext(conf)
// 使用SparkContext的parallelize方法将包含整数的序列转换成一个RDD。
// 这个RDD现在可以在Spark上并行处理。
val ppp = sc.parallelize(Seq(5, 1, 9, 3, 7))
// 对ppp RDD中的元素进行排序。
// 使用sortBy方法，并传递一个函数x => x作为参数，表示按照元素本身的值进行排序（升序）。
val pppp = ppp.sortBy(x => x)
// 这将返回一个包含RDD所有元素的数组，存储在ppppp中。
val ppppp = pppp.collect()
// 使用foreach方法遍历数组ppppp中的每个元素，并使用println函数打印它们。
ppppp.foreach(println)
}
}
看下输出可以看到我们的元素已经排序了
3.collect
- collect()方法是一种行动操作，可以将RDD中所有元素转换成数组并返回到Driver端，适用于返回处理后的少量数据。
- 因为需要从集群各个节点收集数据到本地，经过网络传输，并且加载到Driver内存中，所以如果数据量比较大，会给网络传输造成很大的压力。
- 因此，数据量较大时，尽量不使用collect()方法，否则可能导致Driver端出现内存溢出问题。
例：
Scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object p1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")
val sc=new SparkContext(conf)
val pp = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val ppp = pp.collect()
ppp.foreach(println)
}
}
collect的作用是将RDD中的数据收集到驱动程序中，所以这里运行看不出区别。
拓展-RDD和DStream
在上一篇文章中，我们了解到了RDD，那么DStream是什么呢，我们先来了解一下：
DStream（离散流）是Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。DStream的内部实际上是一系列持续不断产生的RDD，每个RDD包含特定时间间隔的数据。DStream的创建可以通过输入数据源如Kafka、Flume，或者通过对其他DStream应用高阶函数如map、reduce、join、window来实现。
1.RDD和DStream的区别
|---------------|-----------------------------|---------------------------------------------|
| | RDD | DStream |
| 定义 | 弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据处理模型。 | 离散流，是Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表一个持续不断的数据流。 |
| 数据结构 | 静态的、不可变的数据集，可以划分为多个分区。 | 动态的、连续的数据流，内部由一系列RDD组成。 |
| 数据处理方式 | 批处理，适用于静态数据的处理和分析。 | 流处理，适用于实时数据流的处理和分析。 |
| 时间维度 | 无特定的时间维度，主要关注数据的分区和处理。 | 具有时间维度，每个RDD代表一段时间内的数据。 |
| 操作方式 | 对整个RDD进行操作，结果生成新的RDD。 | 对DStream进行操作，结果生成新的DStream，底层转换为RDD操作。 |
| 应用场景 | 大规模数据的批处理任务，如机器学习、数据挖掘等。 | 实时数据流处理任务，如日志分析、实时监控等。 |
| 容错性 | 具有容错性，数据丢失可以自动恢复。 | 继承了RDD的容错性特点。 |
| 与Spark的关系 | Spark的核心组件，用于构建各种数据处理和分析任务。 | Spark Streaming的核心组件，用于处理实时数据流。 |
2.RDD和DStream的联系
|------------|-------------------------------------------------|------------------------------------------|
| | RDD | DStream |
| 基础构建单元 | RDD是Spark的基本数据处理单元。 | DStream基于RDD构建，每个时间间隔内的数据对应一个RDD。 |
| 计算模型 | RDD支持分布式计算模型，数据被划分为多个分区进行并行处理。 | DStream继承了RDD的计算模型，对流数据进行分布式处理。 |
| 容错性 | RDD具有容错性，可以自动恢复丢失的数据。 | DStream同样具有容错性，因为它基于RDD构建。 |
| 操作方式 | RDD提供了一系列转换操作（如map、reduce）和动作操作（如collect、save）。 | DStream也提供了类似的操作，这些操作最终会转换为底层RDD的操作。 |
| 数据处理能力 | RDD适用于批处理任务，可以对大规模数据集进行处理和分析。 | DStream适用于实时流处理任务，可以对连续的数据流进行实时分析和处理。 |
| 底层实现 | DStream内部实际上是由一系列RDD组成的，每个RDD代表一段时间内的数据。 | DStream的操作最终会转换为RDD的操作，利用RDD的分布式计算能力。 |
| 扩展性 | RDD可以通过自定义操作进行扩展，支持更多的数据处理场景。 | DStream同样可以通过自定义操作和转换函数进行扩展，以满足特定的实时处理需求 |