6.spark core之键值对操做

  键值对RDD（pair RDD）是spark中许多操做所须要的常见数据类型，一般用来进行聚合计算。

建立Pair RDD

  spark有多种方式能够建立pair RDD。好比：不少存储键值对的数据格式在读取时直接返回pair RDD；经过map()算子将普通的RDD转为pair RDD。

scala

# 使用第一个单词做为键建立一个pair RDD
val pairs = lines.map(x => (x.split(" ")(0), x))

java

# 使用第一个单词做为键建立一个pair RDD
# jdk1.8后也支持lambda表达式方式
PairFunction<String, String, String> keyData = new PairFunction<String, String, String>() {
  public Tuple2<String, String> call(String x) {
    return new Tuple2(x.split(" ")[0], x);
  }
};
JavaPairRDD<String, String> pairs = lines.mapToPair(keyData);

python

# 使用第一个单词做为键建立一个pair RDD
pairs = lines.map(lambda x: (x.split(" ")[0], x))

  从一个内存中的数据集建立pair RDD时，scala和python只须要对这个二元组集合调用SparkContext的parallelize()方法便可；而java须要使用SparkContext.parallelizePairs()方法。

pair RDD转化操做

转化操做总览

针对单个Pair RDD的转化操做

函数名	做用	示例
reduceByKey(func)	合并具备相同键的值	rdd.reduceByKey((x, y) => x + y)
groupByKey()	对具备相同键的值进行分组	rdd.groupByKey()
combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner)	使用不一样的返回类型合并具备相同键的值	rdd.combineByKey(v => (v, 1), (acc: (Int, Int), v) => (acc._1 + v, acc._2 + 1), (acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2))
mapValues(func)	对pair RDD中的每一个值应用一个函数而不改变键	rdd.mapValues(x => x + 1)
flatMapValues(func)	对pair RDD中的每一个值应用一个返回迭代器的函数，生成对应原键的键值对记录	rdd.flatMapValues(x => (x to 5))
keys()	返回一个仅包含键的RDD	rdd.keys
values()	返回一个仅包含值得RDD	rdd.values
sortByKey()	返回一个根据键排序的RDD	rdd.sortByKey()

针对两个Pair RDD的转化操做

函数名	做用	示例
subtractByKey	删除RDD中键与other RDD中键相同的元素	rdd.subtractByKey(other)
join	对两个RDD进行内链接	rdd.join(other)
leftOuterJoin	对两个RDD进行链接操做，确保第二个RDD的键必须存在(左外链接)	rdd.leftOuterJoin(other)
rightOuterJoin	对两个RDD进行链接操做，确保第一个RDD的键必须存在(右外链接)	rdd.rightOuterJoin(other)
cogroup	将两个RDD中拥有相同键的数据分组在一块儿	rdd.cogroup(other)

聚合

• 使用mapValues()和reduceByKey()计算每一个键对应值的均值。

scala

rdd.mapValues(x => (x, 1)).reduceByKey((x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2))

python

rdd.mapValues(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))

• 使用flatMap()、map()和reduceByKey()计算单词统计

scala

val input = sc.textFile("s3://...")
val words = input.flatMap(x => x.split(" "))
val result = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey((x, y) => x + y)

java

JavaRDD<String> input = sc.textFile("s3://...");
JavaRDD<String> words = input.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
   public Iterable<String> call(String x) {
        return Arrays.asList(x.split(" "));
   }
});
JavaPairRDD<String, Integer> result = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
  public Tuple2<String, Integer> call(String x) {
    return new Tuple2(x, 1);
  }
}).reduceByKey(
    new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
        public Integer call(Integer a, Integer b) {
            return a + b;
        }
    }
)

python

rdd = sc.textFile("s3://...")
words = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
result = words.map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

• 使用combineByKey()返回与输入数据不一样类型的返回值，求每一个键对应的平均值

  执行原理
  1.combineByKey()做用于rdd的每一个分区。
  2.若是访问的元素在分区中第一次出现，就使用createCombiner()方法建立那个键对应累加器的初始值。
  3.若是访问的元素在当前分区已经出现过，就使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值和新值合并。
  4.若是有两个或多个分区都有对应同一个键的累加器时，就使用mergeCombiners()方法将各个分区的结果进行合并。

scala

val result = rdd.combineByKey(v => (v, 1), (acc: (Int, Int), v) => (acc._1 + v, acc._2 + 1), (acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)).map{case (key, value) => (key, value._1 / value._2.toFloat)}

java

public static class AvgCount implements Serializable {
    public int total_;
    public int num_;
    public AvgCount(int total, int num) {
        total_ = total;
        num_ = num;
    }
    public float avg() {
        return total_/(float)num_;
    }
}

Function<Integer, AvgCount> createAcc = new Function<Integer, AvgCount>() {
    public AvgCount call(Integer x) {
        return new AvgCount(x, 1);
    }
};

Function2<AvgCount, Integer, AvgCount> addAndCount = new Function2<AvgCount, Integer, AvgCount>() {
    public AvgCount call(AvgCount a, Integer x) {
        a.total_ += x;
        a.num_ += 1;
        return a;
    }
};

Function2<AvgCount, AvgCount, AvgCount> combine = new Function2<AvgCount, AvgCount, AvgCount>() {
    public AvgCount call(AvgCount a, AvgCount b) {
        a.total_ += b.total_;
        a.num_ += b.num_;
        return a;
    }
};

AvgCount initial = new AvgCount(0, 0);
JavaPairRDD<String, AvgCount> avgCounts = input.combineByKey(createAcc, addAndCount, combine);
Map<String, AvgCount> countMap = avgCounts.collectAsMap();
for (Entry<String, AvgCount> entry : countMap.entrySet()) {
    System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue().avg());
}

python

sumCount = input.combineByKey((lambda x: (x, 1)), (lambda x, y: (x[0] + y, x[1] + 1)), (lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1])))
sumCount.map(lambda key, xy: (key, xy[0]/xy[1])).collectAsMap()

分组

  对于单个RDD数据进行分组时，使用groupByKey()。若是先使用groupByKey()，再使用reduce()或fold()时，可能使用一种根据键进行聚合的函数更高效。好比，rdd.reduceByKey(func)与rdd.groupByKey().mapValues(value => value.reduce(func))等价，但前者更高效，由于避免了为每一个键存放值列表的步骤。

  对多个共享同一个键的RDD进行分组时，使用cogroup()。cogroup方法会获得结果RDD类型为[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))]。

链接

  将一组有键的数据与另外一组有键的数据链接使用是对键值对数据执行的经常使用操做。链接方式主要有：内链接、左外链接、右外链接。

val storeAddress = sc.parallelize(Seq((Store("Ritual"), "1026 Valencia St"), (Store("Philz"), "748 Van Ness Ave"), (Store("Philz"), "3101 24th St"), (Store("Starbucks"), "Seattle")))
val storeRating = sc.parallelize(Seq(Store("Ritual"), 4.9), (Store("Philz"), 4.8)))
# 内链接
storeAddress.join(storeRating)
#左外链接
storeAddress.leftOuterJoin(storeRating)
#右外链接
storeAddress.rightOuterJoin(storeRating)

排序

  将数据排序输出是很常见的场景。sortByKey()函数接收一个叫作ascending的参数，表示是否让结果升序排序(默认true)。有时，也能够提供自定义比较函数。好比，以字符串顺序对整数进行自定义排序。

scala

implicit val sortIntegersByString = new Ordering[Int] {
    override def compare(a: Int, b: Int) = a.toString.compare(b.toString)
}
rdd.sortByKey()

java

class IntegerComparator implements Comparator<Integer> {
    public int compare(Integer a, Integer b) {
        return String.valueOf(a).compareTo(String.valueOf(b))
    }
}
rdd.sortByKey(new IntegerComparator());

python

rdd.sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=lambda x: str(x))

Pair RDD行动操做

  和转化操做同样，全部基础RDD支持的行动操做也都在pair RDD上可用。另外，Pair RDD提供了一些额外的行动操做。

函数	做用	示例
countByKey	对每一个键对应的元素分别计数	rdd.countByKey()
collectAsMap	将结果以映射表的形式返回	rdd.collectAsMap()
lookup(key)	返回指定键对应的全部值	rdd.lookup(3)

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