sparkRDD算子的创建和使用-创新互联

spark是大数据领域近几年比较火的编程开发语言。有众多的好处，比如速度快，基于内存式计算框架。

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不多说直接讲 spark的RDD 算子的使用。

如果有spark环境搭建等问题，请自行查找资料。本文不做讲述。

spark rdd的创建有两种方式:

1>从集合创建。也就是从父rdd继承过来

2>从外部创建。

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import com.google.common.base.Optional;

import scala.Tuple2;

public class Demo01 {

	public static void main(String[] args) {
		
		SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Demo01").setMaster("local");
		JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
		
		//map(jsc);
		//filter(jsc);
	    // flatMap(jsc);
		//groupByKey(jsc);
		//reduceByKey(jsc);
		//sortByKey(jsc);
		//join(jsc);
		leftOutJoin(jsc);
		jsc.stop();
	}

	//每一条元素 都乘以2，并且打印
	private static void map(JavaSparkContext jsc) {
		
		//数据源
		List lst = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8);
		
		JavaRDD numRDD = jsc.parallelize(lst);
		
		JavaRDD resultRDD = numRDD.map(new Function() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Integer call(Integer num) throws Exception {
				
				return num * 2;
			}
		});
		
		resultRDD.foreach(new VoidFunction() {
			
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public void call(Integer num) throws Exception {		
				System.out.println(num);
			}
		});
		 
	}
	
	// 把集合中的偶数过滤出来
	private static void filter(JavaSparkContext jsc) {
	
		//数据源
		List lst = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8);
		
		JavaRDD numRDD = jsc.parallelize(lst);
		
		System.out.println(numRDD.filter(new Function() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Boolean call(Integer num) throws Exception {
				
				return num % 2 ==0;
			}
		}).collect());
	}

	//将一行行数据的单词拆分为一个个单词
	private static void flatMap(JavaSparkContext jsc) {
		
		List lst = Arrays.asList("hi tim ","hello girl","hello spark");
		
		JavaRDD lines = jsc.parallelize(lst);
		
		JavaRDD resultRDD = lines.flatMap(new FlatMapFunction() {

			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Iterable call(String line) throws Exception {
			
				return Arrays.asList(line.split(" "));
			}
		});
		
		System.out.println(resultRDD.collect());
	}

	// 根据班级进行分组
	private static void groupByKey(JavaSparkContext jsc) {
		// int ,Integer 
		// scala 里面的类型，没有像Java这样分为基本类型和包装类，因为scala是一种更加强的面向对象语言，
		//一切皆对象，里面的类型，也有对应的方法可以调用,隐式转换
		// 模拟数据
		@SuppressWarnings("unchecked")
		List> lst = Arrays.asList(
				new Tuple2("class01", 100),
				new Tuple2("class02",101),
				new Tuple2("class01",199),
				new Tuple2("class02",121),
				new Tuple2("class02",120));
		
		JavaPairRDD cla***DD = jsc.parallelizePairs(lst);
		JavaPairRDD> groupedRDD = cla***DD.groupByKey();
		
		groupedRDD.foreach(new VoidFunction>>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;
			@Override
			public void call(Tuple2> tuple)
					throws Exception {
				
				String classKey = tuple._1;
				Iterator values = tuple._2.iterator();
				while (values.hasNext()) {
					
					Integer value = values.next();
					
					System.out.println("key:" + classKey + "\t" + "value:" + value);
				}
			}
		});
	}
	
	
	private static void reduceByKey(JavaSparkContext jsc) {
		
		@SuppressWarnings("unchecked")
		List> lst = Arrays.asList(
				new Tuple2("class01", 100),
				new Tuple2("class02",101),
				new Tuple2("class01",199),
				new Tuple2("class02",121),
				new Tuple2("class02",120));
		
		JavaPairRDD cla***DD = jsc.parallelizePairs(lst);
		
		JavaPairRDD resultRDD = cla***DD.reduceByKey(new Function2() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
				
				return v1 + v2;
			}
		});
		
		resultRDD.foreach(new VoidFunction>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public void call(Tuple2 tuple) throws Exception {
				System.out.println("key:" + tuple._1 + "\t" + "value:" + tuple._2);
				
			}
		});
	}
	// 把学生的成绩前3名取出来，并打印
	// 1.先排序sortByKey，然后take（3），再foreach
	private static void sortByKey(JavaSparkContext jsc) {
		
		@SuppressWarnings("unchecked")
		List> lst = Arrays.asList(
				new Tuple2("tom", 60),
				new Tuple2("kate",80),
				new Tuple2("kobe",100),
				new Tuple2("马蓉",4),
				new Tuple2("宋哲",2),
				new Tuple2("白百合",3),
				new Tuple2("隔壁老王",1));
		
		JavaPairRDD cla***DD = jsc.parallelizePairs(lst);
		
		JavaPairRDD pairRDD = cla***DD.mapToPair(new PairFunction,Integer , String>() {
			
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
					throws Exception {
				
				return new Tuple2(tuple._2, tuple._1);
			}
		});
		//do no 
		JavaPairRDD sortedRDD = pairRDD.sortByKey();
		JavaPairRDD sortedRDD01 = sortedRDD.mapToPair(new PairFunction, String, Integer>() {

			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
					throws Exception {
				
				return new Tuple2(tuple._2, tuple._1);
			}
		} );
		// take 也是一个action操作
		List> result = sortedRDD01.take(3);
		System.out.println(result);
	}
	
	
	private static void join(JavaSparkContext jsc) {
		
		// 模拟数据
		@SuppressWarnings("unchecked")
		List> names =Arrays.asList(
				new Tuple2(1,"jack"),
				new Tuple2(2,"rose"),
				new Tuple2(3,"tom"),
				new Tuple2(4,"赵丽颖"));
		
		JavaPairRDD num2NamesRDD = jsc.parallelizePairs(names);
	
		List> scores = Arrays.asList(
				new Tuple2(1,60),
				new Tuple2(4,100),
				new Tuple2(2,30));	
		
		JavaPairRDD num2scoresRDD = jsc.parallelizePairs(scores);
		
		JavaPairRDD> joinedRDD = num2scoresRDD.join(num2NamesRDD);
		
		//姓名成绩排序，取前2名
		JavaPairRDD score2NameRDD = joinedRDD.mapToPair(new PairFunction>,Integer, String>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Tuple2 call(
					Tuple2> tuple)
					throws Exception {
				Integer score = tuple._2._1;
				String name = tuple._2._2;
				return new Tuple2(score,name);
			}
		});
		// sortByKey之后，你可以执行一个maptoPair的操作，转换为
		System.out.println(score2NameRDD.sortByKey(false).take(2));
	}
	
	// 学生成绩改良版
	private static void leftOutJoin(JavaSparkContext jsc) {
		// 模拟数据
				@SuppressWarnings("unchecked")
				List> names =Arrays.asList(
						new Tuple2(1,"jack"),
						new Tuple2(2,"rose"),
						new Tuple2(3,"tom"),
						new Tuple2(4,"赵丽颖"));
				
				JavaPairRDD num2NamesRDD = jsc.parallelizePairs(names);
			
				List> scores = Arrays.asList(
						new Tuple2(1,60),
						new Tuple2(4,100),
						new Tuple2(2,30));	
				
				JavaPairRDD num2scoresRDD = jsc.parallelizePairs(scores);
		
				// num2scoresRDD num2NamesRDD
				//JavaPairRDD>> joinedRDD = num2NamesRDD.leftOuterJoin(num2scoresRDD);
				// 注意join，谁join谁，没区别，但是leftoutjoin 是有顺序的
				JavaPairRDD>> joinedRDD = num2NamesRDD.leftOuterJoin(num2scoresRDD);
				
				JavaPairRDD pairRDD = joinedRDD.mapToPair(new PairFunction>>, Integer, String>() {
					private static final long serialVersionUID = 1L;

					@Override
					public Tuple2 call(
							Tuple2>> tuple)
							throws Exception {
						
						String name = tuple._2._1;
						Optional scoreOptional = tuple._2._2;
						Integer score = null;
				         if(scoreOptional.isPresent()){
				        	score= scoreOptional.get();	 
				         }else {
				        	 score = 0;
				         }
						
						return new Tuple2(score, name);
					}
				});
				
				JavaPairRDD sortedRDD = pairRDD.sortByKey(false);
				
				sortedRDD.foreach(new VoidFunction>() {
					private static final long serialVersionUID = 1L;

					@Override
					public void call(Tuple2 tuple)
							throws Exception {
					
						if(tuple._1 == 0){
							System.out.println("name:" + tuple._2 + "\t" + "要努力了，你的成绩0分" );
						}else{
							System.out.println("姓名:" + tuple._2 + "\t" + "分数：" + tuple._1);
						}
					}
				});
				
	}
}

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