Spark RDD

一、什么是 RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

➢ 弹性

⚫ 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换

⚫ 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

二、Spark中的RDD（弹性分布式数据集）有以下常用API：

map(func): 对RDD中的每个元素应用给定的函数，并返回一个新的RDD。

  val mapRDD = rdd.map(
    num => {
      // 使用累加器
      sumAcc.add(num)
      num
    }
  )

filter(func): 根据给定的函数过滤RDD中的元素，并返回一个新的RDD。

  val orderActionRDD = actionRDD.filter(
    action => {
      val datas = action.split("_")
      datas(8) != "null"
    }
  )

flatMap(func): 对RDD中的每个元素应用给定的函数，并将结果扁平化为一个新的RDD。

val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))

reduce(func): 使用给定的函数将RDD中的所有元素聚合成一个值。

  val wordCount = mapWord.reduce(
    (map1, map2) => {
      map2.foreach {
        case (word, count) => {
          val newCount = map1.getOrElse(word, 0L) + count
          map1.update(word, newCount)
        }
      }
      map1
    }
  )

collect(): 将RDD中的所有元素收集到驱动程序节点的数组中。

mapRDD.collect()

6. count(): 返回RDD中的元素个数。

   val cnt = rdd.count()

7. first(): 返回RDD中的第一个元素。

   val first = rdd.first()

8. take(n): 返回RDD中的前n个元素。

   val ints: Array[Int] = rdd.take(3)

9. takeSample(withReplacement, num, seed): 从RDD中随机抽取样本。

10. foreach(func): 对RDD中的每个元素应用给定的函数，但不返回结果。

    rdd.foreach(
     num => {
    // 使用累加器
       sumAcc.add(num)
      }
    )

11. foreachPartition(func): 对RDD中的每个分区应用给定的函数。

      rdd.foreachPartition(iter => {
        val conn = JDBCUtil.getConnection
        iter.foreach {
          case ((day, user, ad), count) => {
    
          }
        }
        conn.close()
      })

12. groupByKey(): 根据键值对RDD中的键进行分组。

13. reduceByKey(func): 根据键值对RDD中的键进行聚合。

14. aggregateByKey(zeroValue, seqOp, combOp): 根据键值对RDD中的键进行聚合。

15. sortBy(keyFunc): 根据给定的键函数对RDD中的元素进行排序。

16. sortBy(keyFunc, ascending): 根据给定的键函数和升序标志对RDD中的元素进行排序。

17. union(other): 合并两个RDD。

18. intersection(other): 计算两个RDD的交集。

19. subtract(other): 计算两个RDD的差集。

20. distinct(): 去除RDD中的重复元素。

21. cartesian(other): 计算两个RDD的笛卡尔积。

22. pipe(command): 使用外部命令处理RDD中的数据。

23. saveAsTextFile(path): 将RDD保存为文本文件。

24. textFile(path): 从文本文件中读取数据并创建RDD。

25. parallelize(data): 从集合中创建RDD。

26. toDF(): 将RDD转换为DataFrame。

27. toDS(): 将RDD转换为Dataset。

这些API是Spark RDD编程模型中最常用的一些，它们可以帮助你完成数据处理、转换和聚合等任务。