RDD及其特点

1）RDD（Resillient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark提供的核心抽象。它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合

2）RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集）

3）RDD通常通过hadoop上的文件，即hdfs文件或者hive表来进行创建，有时也可以通过应用程序中的集合来创建。

4）RDD最重要的特性就是提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来，即某节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己数据来源重新计算该partition，这一切对使用者是透明的

5）RDD的数据默认情况下存在内存中，但是在内存资源不足是，spark会自动将RDD数据写入磁盘（弹性）

注意：RDD的每个partition，在spark节点上存储时，默认都是放在内存中的，但是如果说内存放不下这么多数据，比如每个节点最多放5w数据，结果每个partition市10w数据，那么就会把partition中的部分数据写入磁盘，进行保存。而上述这一切，对于用户来说，都是完全透明的，也就是不用去管RDD的数据存放在内存还是磁盘，只要关注你针对RDD来进行计算和处理等操作即可。所以说RDD这种自动进行内存和磁盘之间权衡和切换的机制，就是RDD的弹性的特点所在

RDD的属性

1）
一组分片（patition）。即数据集的基本单位。用户可在创建RDD时指定RDD的分片个数，若没指定，则使用默认值，为程序所分配到的CPU Core的数目

2）一个计算每个分区的函数。spark中RDD的计算是以分片为单位，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。

3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间会形成类似流水线一样的前后依赖关系。在分区数丢失时，spark通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD所有分区进行重新计算

4）一个partitioner。即RDD的分片函数。当前spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD才会有partitioner，非key-value的RDD的partitioner的值是None

5）一个列表，存储存取每个partition的优先位置。对于一个hdfs文件来说，这个列表保存的就是每个partition所在的块位置

创建RDD

进行spark核心编程时，先要创建一个初始的RDD，该RDD中，通常就代表和包含了spark应用程序的输入源数据，然后在创建了初识的RDD之后，才可以通过spark core提供的transformation算子，对RDD进行转换，来获取其他的RDD。

spark core提供了二种创建RDD的方式，包括

1)由已经存在的Scala集合创建RDD

先要启动spark-shell

scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),2)

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at :24

求和

scala> val sum = rdd1.reduce(_+_)

sum: Int = 55

2）由外部存储系统的数据集创建

使用本地文件创建RDD  



使用HDFS文件创建RDD 

scala> val rdd3 = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/spark/words.txt")

rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://master:9000/student/2016113012/spark/words.txt MapPartitionsRDD[46] at textFile at :24

统计文本字数

scala> val count = rdd3.map(lines => lines.length()).reduce(_+_)

count: Int = 48



文件内容如下

hello scala

hello java

hello python

hello wujiadong

spark默认会为hdfs的每一个block创建一个partition，但是也可以通过textFile()的第二个参数手动设置分区数量，只能比block数量多，不能比他更少

两种RDD操作

spark支持两种RDD操作，transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD，而action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历，reduce，保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序

例如：
map是一种transformation操作，它用于将已有RDD的每个元素传入一个自定义函数，并获取一个新的元素，然后将所有的新元素组成一个新的RDD。

reduce就是一种action操作，它用于对RDD中所有元素尽心聚合操作，并获取一个最终的结果，然后返回给Driver程序

transformation的特点：lazy特性
如果一个spark应用中只定义了transformation操作，那么即使你执行该应用，这些操作也不会执行，即transformation是不会触发spark程序的执行的，只是记录了对RDD所做的操作，但是不会自发的执行，只有当transformation之后，接着执行了了一个action操作，那么所有的transformation才会执行。

spark通过这种lazy特性，来进行底层的spark应用执行的优化，避免产生过多中间结果。

action的特性
action的执行会触发一个spark job的运行，从而触发这个action之前所有的transformation的执行，

Transformation

map(func) ：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成

filter(func)：返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 

flatMap(func) ：

mapPartitions(func) ：

mapPartitionsWithIndex(func) ：

sample(withReplacement, fraction, seed) ：

union(otherDataset) ：

intersection(otherDataset)： 

distinct([numTasks])) ：

groupByKey([numTasks]) ：

reduceByKey(func, [numTasks]) ：

aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) ：

sortByKey([ascending], [numTasks]) ：

join(otherDataset, [numTasks]) ：

cogroup(otherDataset, [numTasks])： 

cartesian(otherDataset) ：

pipe(command, [envVars]) ：

coalesce(numPartitions) ：

repartition(numPartitions)： 

repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) ：   

Action

reduce(func) ：

collect() ：

count() ：

first() ：

take(n) ：

takeSample(withReplacement, num, [seed]) ：

takeOrdered(n, [ordering]) ：

saveAsTextFile(path) ：

saveAsSequenceFile(path)：

saveAsObjectFile(path) ：

countByKey() ：

foreach(func) ：
RDD及其特点
1）RDD（Resillient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark提供的核心抽象。它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合
2）RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集）
3）RDD通常通过hadoop上的文件，即hdfs文件或者hive表来进行创建，有时也可以通过应用程序中的集合来创建。
4）RDD最重要的特性就是提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来，即某节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己数据来源重新计算该partition，这一切对使用者是透明的
5）RDD的数据默认情况下存在内存中，但是在内存资源不足是，spark会自动将RDD数据写入磁盘（弹性）
注意：RDD的每个partition，在spark节点上存储时，默认都是放在内存中的，但是如果说内存放不下这么多数据，比如每个节点最多放5w数据，结果每个partition市10w数据，那么就会把partition中的部分数据写入磁盘，进行保存。而上述这一切，对于用户来说，都是完全透明的，也就是不用去管RDD的数据存放在内存还是磁盘，只要关注你针对RDD来进行计算和处理等操作即可。所以说RDD这种自动进行内存和磁盘之间权衡和切换的机制，就是RDD的弹性的特点所在
RDD的属性
1）
一组分片（patition）。即数据集的基本单位。用户可在创建RDD时指定RDD的分片个数，若没指定，则使用默认值，为程序所分配到的CPU Core的数目
2）一个计算每个分区的函数。spark中RDD的计算是以分片为单位，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。
3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间会形成类似流水线一样的前后依赖关系。在分区数丢失时，spark通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD所有分区进行重新计算
4）一个partitioner。即RDD的分片函数。当前spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD才会有partitioner，非key-value的RDD的partitioner的值是None
5）一个列表，存储存取每个partition的优先位置。对于一个hdfs文件来说，这个列表保存的就是每个partition所在的块位置
创建RDD
进行spark核心编程时，先要创建一个初始的RDD，该RDD中，通常就代表和包含了spark应用程序的输入源数据，然后在创建了初识的RDD之后，才可以通过spark core提供的transformation算子，对RDD进行转换，来获取其他的RDD。
spark core提供了二种创建RDD的方式，包括
1)由已经存在的Scala集合创建RDD
先要启动spark-shell

scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),2)

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at :24

求和

scala> val sum = rdd1.reduce(_+_)

sum: Int = 55

2）由外部存储系统的数据集创建
使用本地文件创建RDD  



使用HDFS文件创建RDD 

scala> val rdd3 = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/spark/words.txt")

rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://master:9000/student/2016113012/spark/words.txt MapPartitionsRDD[46] at textFile at :24

统计文本字数

scala> val count = rdd3.map(lines => lines.length()).reduce(_+_)

count: Int = 48



文件内容如下

hello scala

hello java

hello python

hello wujiadong
spark默认会为hdfs的每一个block创建一个partition，但是也可以通过textFile()的第二个参数手动设置分区数量，只能比block数量多，不能比他更少
两种RDD操作
spark支持两种RDD操作，transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD，而action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历，reduce，保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序
例如：
map是一种transformation操作，它用于将已有RDD的每个元素传入一个自定义函数，并获取一个新的元素，然后将所有的新元素组成一个新的RDD。
reduce就是一种action操作，它用于对RDD中所有元素尽心聚合操作，并获取一个最终的结果，然后返回给Driver程序
transformation的特点：lazy特性
如果一个spark应用中只定义了transformation操作，那么即使你执行该应用，这些操作也不会执行，即transformation是不会触发spark程序的执行的，只是记录了对RDD所做的操作，但是不会自发的执行，只有当transformation之后，接着执行了了一个action操作，那么所有的transformation才会执行。
spark通过这种lazy特性，来进行底层的spark应用执行的优化，避免产生过多中间结果。
action的特性
action的执行会触发一个spark job的运行，从而触发这个action之前所有的transformation的执行，
Transformation
map(func) ：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成

filter(func)：返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 

flatMap(func) ：

mapPartitions(func) ：

mapPartitionsWithIndex(func) ：

sample(withReplacement, fraction, seed) ：

union(otherDataset) ：

intersection(otherDataset)： 

distinct([numTasks])) ：

groupByKey([numTasks]) ：

reduceByKey(func, [numTasks]) ：

aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) ：

sortByKey([ascending], [numTasks]) ：

join(otherDataset, [numTasks]) ：

cogroup(otherDataset, [numTasks])： 

cartesian(otherDataset) ：

pipe(command, [envVars]) ：

coalesce(numPartitions) ：

repartition(numPartitions)： 

repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) ：   

Action
reduce(func) ：

collect() ：

count() ：

first() ：

take(n) ：

takeSample(withReplacement, num, [seed]) ：

takeOrdered(n, [ordering]) ：

saveAsTextFile(path) ：

saveAsSequenceFile(path)：

saveAsObjectFile(path) ：

countByKey() ：

foreach(func) ：