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[3.4、first 算子](#3.4、first 算子)
[3.5、take 算子](#3.5、take 算子)
[3.6、collect 算子](#3.6、collect 算子)
一、算子
在 Apache Spark 中，算子（Operators）是指用于处理和转换数据的各种操作。Spark 的核心概念之一是 RDD（弹性分布式数据集），而算子则是对 RDD 进行操作的方法。算子可以分为两大类：转换算子（Transformation）和动作算子（Action）。
这篇文章要说的是转换算子
二、转换算子（Transformations）
转换算子是对 RDD 进行转换，生成新的 RDD。转换算子是惰性的（lazy），即它们不会立即执行，而是在遇到动作算子时才会触发执行。
2.1、map算子
功能：对RDD中每个元素调用一次参数中的函数，并将每次调用的返回值直接放入一个新的RDD中
分类：转换算子
场景：一对一的转换，需要返回值
语法格式：
def map(self , f: T -> U ) -> RDD[U]
f：代表参数是一个函数
T：代表RDD中的每个元素
U：代表RDD中每个元素转换的结果
list01 = [1,2,3,4,5,6]
listRdd = sc.parallelize(list01)
mapRdd = listRdd.map(lambda x: math.pow(x,3))
mapRdd.foreach(lambda x: print(x))
2.2、flatMap算子
功能：将两层嵌套集合中的每个元素取出，扁平化处理，放入一层
集合中返回，类似于SQL中explode函数
分类：转换算子
场景：多层集合元素展开，一个集合对应多个元素【一对多】
语法：
def flatMap(self , f : T -> Iterable[U]) -> RDD[U]
夜曲/发如雪/东风破/七里香
十年/爱情转移/你的背包
日不落/舞娘/倒带
鼓楼/成都/吉姆餐厅/无法长大
月亮之上/荷塘月色
编写代码：
fileRdd = sc.textFile("../datas/a.txt",2)
flatRdd = fileRdd.flatMap(lambda line: line.split("/"))
flatRdd.foreach(lambda x: print(x))
2.3、filter算子
功能：对RDD集合中的每个元素调用一次参数中的表达式对数据进行过滤，符合条件就保留，不符合就过滤
场景：行的过滤，类似于SQL中where或者having
def filter(self, f: T -> bool ) -> RDD[T]
1 周杰伦 0 夜曲/发如雪/东风破/七里香
2 陈奕迅 0 十年/爱情转移/你的背包
3 1 日不落/舞娘/倒带
4 赵雷 0 鼓楼/成都/吉姆餐厅/无法长大
5 凤凰传奇 -1 月亮之上/荷塘月色
代码演示：
fileRdd = sc.textFile("../datas/b.txt",2)
filterRdd = fileRdd.filter(lambda line: re.split(r"\s",line)[2] != '-1' and len(re.split("\\s",line)) == 4) #每一行第三列不等于'-1'的和不足4列的会被剔除
filterRdd.foreach(lambda x: print(x))
2.4、union算子
union算子
功能：实现两个RDD中数据的合并
分类：转换算子
语法:
def union(self,other:RDD[U]) -> RDD[T/U]
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
list2 = [5, 6, 7, 8, 9, 10]
rdd1 = sc.parallelize(list1,2)
rdd2 = sc.parallelize(list2,2)
rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3.foreach(print)
2.5、distinct算子
功能：实现对RDD元素的去重
分类：转换算子
语法：
def distinct(self) -> RDD[T]
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
list2 = [5, 6, 7, 8, 9, 10]
rdd1 = sc.parallelize(list1,2)
rdd2 = sc.parallelize(list2,2)
rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd4 = rdd3.distinct()
rdd4.foreach(print)
2.6、分组聚合算子
2.6.1groupByKey算子
xxxByKey算子，只有KV类型的RDD才能调用
功能：对KV类型的RDD按照Key进行分组，相同K的Value放入一 个集合列表中，返回一个新的RDD
语法：RDD【K，V】.groupByKey => RDD【K, List[V]】
分类：转换算子
场景：需要对数据进行分组的场景，或者说分组以后的聚合逻辑 比较复杂，不适合用reduce
特点：必须经过Shuffle，可以指定新的RDD分区个数，可以指定分区规则
rdd1 = sc.parallelize([("word", 10), ("word", 5), ("hello", 100), ("hello", 20), ("laoyan", 1)], numSlices=3)
rdd2 = rdd1.groupByKey() # ("word",List[10,5])
rdd2.foreach(lambda x: print(x[0], *x[1]))
2.6.2reduceByKey算子
功能：对KV类型的RDD按照Key进行分组，并对相同Key的所有
Value使用参数中的reduce函数进行聚合
要求：只有KV类型的RDD才能调用
分类：转换算子
特点：必须经过shuffle，可以指定新的RDD分区个数，可以指定分区规则
语法：
def reduceByKey(self,f: (T,T) ->T,numPartitions,partitionFunction) ->RDD[Tuple[K,V]]
rdd1 = sc.parallelize([("word", 10), ("word", 5), ("hello", 100), ("hello", 20), ("laoyan", 1)], numSlices=3)
rdd2= rdd1.reduceByKey(lambda total,num: total * num)
rdd2.foreach(print)
注意：能用 reduceByKey 就不要用 groupByKey+map
reduceByKey代码更简洁，而且性能会更好
2.7、排序算子
2.7.1sortBy算子
功能：对RDD中的所有元素进行整体排序，可以指定排序规则
【按照谁排序，升序或者降序】
分类：转换算子
场景：适用于所有对大数据排序的场景，一般用于对大数据量非KV类型的RDD的数据排序
特点：经过Shuffle，可以指定排序后新RDD的分区个数，底层只能使用RangePartitioner来实现
def sortBy(self, keyFunc:(T) -> 0, asc: bool,numPartitions) -> RDD
keyFunc:(T) -> 0：用于指定按照数据中的哪个值进行排序
asc: bool：用于指定升序还是降序，默认是升序
rdd1 = sc.parallelize([("word", 10), ("word", 5), ("hello", 100), ("hello", 20), ("laoyan", 1)], numSlices=3)
rdd1.sortByKey(ascending=False).foreach(print)
2.7.2sortByKey
功能：对RDD中的所有元素按照Key进行整体排序，可以指定排序规则
要求：只有KV类型的RDD才能调用
分类：转换算子【sortByKey会触发job的运行】
场景：适用于大数据量的KV类型的RDD按照Key排序的场景
特点：经过Shuffle，可以指定排序后新RDD的分区个数
语法：def sortByKey(self, asc, numPartitions) -> RR[Tuple[K,V]]
rdd1 = sc.parallelize([("word", 10), ("word", 5), ("hello", 100), ("hello", 20), ("laoyan", 1)], numSlices=3)
rdd1.sortBy(lambda tuple:tuple[1],ascending=False).foreach(print) #这样会根据value排序
2.8、重分区算子
2.8.1repartition算子
功能：调整RDD的分区个数
分类：转换算子
场景：一般用于调大分区个数，必须经过shuffle才能实现
语法：
def repartition(self,numPartitions) -> RDD[T]
list01 = [1, 5, 2, 6, 9, 10, 4, 3, 8, 7]
没有指定分区，走默认，默认分区个数，因为是local 模式，所以跟核数有关，所以 分区数为2
rdd = sc.parallelize(list01)
print(rdd.getNumPartitions()) # 2
repartition 是一个转换算子，必然经历shuffle过程
bigrdd = rdd.repartition(4)
print(bigrdd.getNumPartitions()) # 4
2.8.2coalesce算子
功能：调整RDD的分区个数
分类：转换算子
特点：可以选择是否经过Shuffle，默认情况下不经过shuffle
def coalesce(self, numPartitions, shuffle：bool) -> RDD[T]
bigbigrdd = bigrdd.coalesce(8,shuffle=True) # 8
print(bigbigrdd.getNumPartitions())
三、动作算子（Action）
动作算子用于触发 RDD 的计算，并返回结果或将其保存到外部存储系统。动作算子会立即执行所有之前定义的转换算子。
3.1count
count算子
功能：统计RDD集合中元素的个数，返回一个int值
分类：动作算子
场景：统计RDD的数据量，计算行数
语法:
def count(self) -> int
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
count = flow.count()
print(f"RDD 中的元素数量: {count}")
3.2、foreach算子
功能：对RDD中每个元素调用一次参数中的函数，没有返回值【与map场景上区别】
分类：触发算子
场景：对RDD中的每个元素进行输出或者保存，一般用于测试打印或者保存数据到第三方系统【数据库等】
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
过滤数据
1. 过滤掉手机号码不正确（长度不为11位）的数据
2. 过滤掉数据长度不等于11的数据
flow_filtered = flow.filter(lambda line: len(re.split(r"\s+", line)) == 11 and len(re.split(r"\s+", line)[1]) == 11)
3.3、saveAsTextFile算子
功能：用于将RDD的数据保存到外部文件系统中
分类：触发算子
场景：保存RDD的计算的结果，一般用于将结果保存到HDFS
文件个数 = Task个数 = 分区个数
def saveAsTextFile(self , path ) -> None
读取数据
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
过滤数据
1. 过滤掉手机号码不正确（长度不为11位）的数据
2. 过滤掉数据长度不一致的数据
flow_filtered = flow.filter(lambda line: len(re.split(r"\s+", line)) == 11 and len(re.split(r"\s+", line)[1]) == 11)
解析数据，提取手机号码、上行流量和下行流量
flow_parsed = flow_filtered.map(lambda line: (re.split(r"\s+", line)[1], (int(re.split(r"\s+", line)[2]), int(re.split(r"\s+", line)[3]))))
计算每个手机号码的总流量
total_traffic = flow_parsed.reduceByKey(lambda a, b: (a[0] + b[0], a[1] + b[1]))
提取总流量
total_traffic_result = total_traffic.mapValues(lambda v: v[0] + v[1])
将结果保存为文本文件
output_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\output\\total_traffic"
total_traffic_result.saveAsTextFile(output_path)
3.4、first 算子
功能：返回RDD集合中的第一个元素【RDD有多个分区，返回的是第一个分区的第一个元素】
分类：触发算子
语法：def first(self) -> T
读取数据
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
获取 RDD 中的第一个元素
first_element = flow.first()
打印结果
print(f"RDD 中的第一个元素: {first_element}")
3.5、take 算子
功能：返回RDD集合中的前N个元素【先从第一个分区取，如果不够再从第二个分区取】
分类：触发算子
注意：take返回的结果放入Driver内存中的，take数据量不能过大
读取数据
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
获取 RDD 中的前 5 个元素
first_five_elements = flow.take(5)
打印结果
print(f"RDD 中的前 5 个元素: {first_five_elements}")
3.6、collect 算子
collect算子
功能：将RDD转化成一个列表返回
分类：触发算子
这个RDD的数据一定不能过大，如果RDD数据量很大，导致Driver内存溢出
理解：假如现在有三个分区，三个分区中都有数据，假如你现在想打印数据，此时打印哪个分区呢？先收集，将数据汇总在一起，再打印。
读取数据
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
获取 RDD 中的所有元素
all_elements = flow.collect()
打印结果
print(f"RDD 中的所有元素: {all_elements}")
3.7、reduce算子
功能：将RDD中的每个元素按照给定的聚合函数进行聚合，返回聚合的结果
分类：触发算子
tmp用于存储每次计算临时结果，item就是RDD中的每个元素
def reduce(self,f : (T,T) -> U) -> U
创建一个包含整数的 RDD
numbers = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
使用 reduce 算子计算总和
total_sum = numbers.reduce(lambda a, b: a + b)
打印结果
print(f"整数的总和: {total_sum}")
3.8、top算子
功能：对RDD中的所有元素降序排序，并返回前N个元素，即返回RDD中最大的前N个元数据
分类：触发算子
场景：取RDD数据中的最大的TopN个元素
特点：不经过Shuffle，将所有元素放入Driver内存中排序，性能更好，只能适合处理小数据量
语法：def top(self,num) -> List[0]
读取数据
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
获取 RDD 中的前 5 个元素，按字符串长度降序排序
top_five_elements = flow.top(5, key=lambda x: len(x))
打印结果
print(f"RDD 中的前 5 个元素（按字符串长度降序）: {top_five_elements}")
3.9、takeOrdered算子
功能：对RDD中的所有元素升序排序，并返回前N个元素，即返回RDD中最小的前N个元数据
分类：触发算子
场景：取RDD数据中的最小的TopN个元素
特点：不经过Shuffle，将所有元素放入Driver内存中排序，只能
适合处理小数据量
语法：def takeOrdered(self,num) -> List[0]
读取数据
data_path = "D:\\pythonCode\\PySpark\\data\\wordcount\\HTTP_20130313143750.dat"
flow = sc.textFile(data_path)
获取 RDD 中的前 5 个元素，按字符串长度升序排序
ordered_five_elements = flow.takeOrdered(5, key=lambda x: len(x))
打印结果
print(f"RDD 中的前 5 个元素（按字符串长度升序）: {ordered_five_elements}")