Spark【RDD编程（三）键值对RDD】

简介

        键值对 RDD 就是每个RDD的元素都是 （key，value）类型的键值对，是一种常见的 RDD，可以应用于很多场景。        

        因为毕竟通过我们之前Hadoop的学习中，我们就可以看到对数据的处理，基本都是以键值对的形式进行统一批处理的，因为MapReduce模型中，Mapper和Reducer之间的联系就是通过键和值进行连接产生关系的。

键值对RDD的创建

        其实就是个RDD 的创建，无非就是通过并行集合创建和通过文件系统创建，然后文件系统又分为本地文件系统和HDFS。

常用的键值对RDD转换操作

1、reduceByKey（func）

 和上一篇文章中的用法一致。

2、groupByKey（func）

和上一篇文章中的用法一致。

3、keys

返回键值对 RDD 中所有的key，构成一个新的 RDD。

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object KV_RDD {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建SparkContext对象val conf = new SparkConf()conf.setAppName("kv_rdd").setMaster("local")val sc:SparkContext = new SparkContext(conf)//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("Spark",1),("Hadoop",1),("Spark",1),("Flink",1))val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr)val res: RDD[String] = rdd.keysres.foreach(println)//关闭SparkContextsc.stop()}
}

输出结果：

Spark
Hadoop
Spark
Flink

4、values

返回键值对 RDD 中所有的key，构成一个新的 RDD。

//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("Spark",1),("Hadoop",1),("Spark",1),("Flink",1))val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr)val res: RDD[Int] = rdd.valuesres.foreach(println)

运行结果：

1
1
1
1

5、sortByKey（Boolean asce）

返回一个根据 key 排序（字典序）的RDD。

//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("Spark",1),("Hadoop",1),("Spark",1),("Flink",1))val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr)val res: RDD[(String,Int)] = rdd.sortByKey()res.foreach(println)

运行结果：

(Flink,1)
(Hadoop,1)
(Spark,1)
(Spark,1)

设置升序/降序

默认我们sortByKey（）方法是升序排序的，如果要降序可以传入一个false的值。

//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("Spark",1),("Hadoop",1),("Spark",1),("Flink",1))val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr)//降序val res: RDD[(String,Int)] = rdd.sortByKey(false)res.foreach(println)

运行结果：

(Spark,1)
(Spark,1)
(Hadoop,1)
(Flink,1)

6、sortBy（）

可以根据其他字段进行排序。

//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("Spark",1),("Hadoop",5),("Hive",2),("Flink",3))val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr)//按照value升序排序val res: RDD[(String,Int)] = rdd.sortBy(kv=>kv._2,true)res.foreach(println)

运行结果：

(Spark,1)
(Hive,2)
(Flink,3)
(Hadoop,5)

7、mapValues（func）

        之前我们处理的RDD 都是文本或数字类型的，之前我们的map（func）中的func函数是对整个RDD的元素进行处理。但是这里换成了mapValues（func），这里func函数处理的是我们（key，value）中的所有value，而key 不会发生变化。

//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("Spark",1),("Hadoop",5),("Hive",2),("Flink",3))val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr)//所有的value+1val res: RDD[(String,Int)] = rdd.mapValues(value=>value+1)res.foreach(println)

运行结果：

(Spark,2)
(Hadoop,6)
(Hive,3)
(Flink,4)

8、join（）

内连接，（K，V1）和（K，V2）进行内连接生成（K，（V1，V2））。

//通过并行集合创建RDDval arr1 = Array(("Spark",1),("Hadoop",5),("Hive",2),("Flink",3))val arr2 = Array(("Spark","fast"),("Hadoop","good"))val rdd1: RDD[(String,Int)] = sc.parallelize(arr1)val rdd2: RDD[(String,String)] = sc.parallelize(arr2)//所有的value+1
//    val res: RDD[(String,(Int,Int))] = rdd1.join(rdd2)val res: RDD[(String, (Int, String))] = rdd1.join(rdd2)res.foreach(println)

运行结果：

(Spark,(1,fast))
(Hadoop,(5,good))

我们可以看到，返回的RDD 的元素都是满足连接表rdd2的K的。 

9、combineByKey（）

这个函数的参数比较多，下面做个介绍：

1. createCombiner：用于将RDD中的每个元素转换为一个类型为C（V=>C）的值。这个函数在第一次遇到某个key的时候会被调用，用于创建一个累加器。
2. mergeValue：用于将RDD中的每个value值合并到已经存在的累加器中。这个函数在遇到相同key的value时会被调用。
3. mergeCombiners：用于将不同分区中的累加器值进行合并。这个函数在每个分区处理完后，将各个分区的累加器值进行合并。

案例-统计公司三个季度的总收入和平均收入

//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("company-1",88),("company-1",96),("company-1",85),("company-2",94),("company-2",86),("company-2",74),("company-3",86),("company-3",88),("company-3",92))val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr,3)val res: RDD[(String,Int,Float)] = rdd.combineByKey(income=>(income,1),(acc:(Int,Int),income)=>(acc._1+income,+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._1/value._2.toFloat)})//重新分配分区 将3个分区合并为1个res.repartition(1).saveAsTextFile("data/kv_rdd/")

运行结果中-part-00000文件内容：

(company-3,266,88.666664)
(company-1,269,89.666664)
(company-2,254,84.666664)

其中，第一列为季度名称。第二列为总收入，第三列为平均收入。

参数解析

        第一个参数的作用是：当我们取出的RDD元素是第一次遇到的key，那么就创建一个组合器函数createCombiner（），负责将我们的键值对（K：季度名称，V：收入额）中的 V：收入额转为 C格式（总收入额，1）的格式，其中的1代表当前已经累加了一个月的收入。

        第二个参数是合并值函数 mergeValue（），它的作用是：如果遇到相同的key，比如都是"company-1"，那么就对相同key的的value进行mergeValue（）中定义的操作。

        第三个参数的作用是 ：由于我们开启了多个分区，所以最后要对不同分区的数据进行一个对总，这个函数中定义的就是对两个 C格式 的键值对进行的操作。

最后我们进行了一个模式匹配，对于结果返回的（k，v）形式的数据，其中 k 就是指季度名称， v 是一个键值对（总收入额，月份数），我们将它转为 （季度名称，总收入额，平均收入额）。

分区1:
1-调用createCombiner()函数
(company-1,88) => (company-1,(88,1))
2-调用mergeValue()函数
(company-1,96) => (company-1,(184,2))
分区2:
1-调用createCombiner()函数
(company-1,85) => (company-1,(85,1))3-调用mergeCombiners()函数
(company-1,(184,2)) + (company-1,(85,1)) => (company-1,(269,3))

10、flatMapValues（fubc）

        flatMapValues（func）的操作和mapValues（func）相似。它们都是对键值对类型的RDD进行操作，mapValues（func）是对（ke要，value）的value通过函数 func 进行一个处理，而key不变。而flatMapValues（func）则是对value先通过函数 func 进行处理，然后再处理后的值和key组成一系列新的键值对。

输入数据：

("k1","hadoop,spark,flink")
("k2","hadoop,hive,hbase")

处理

//通过并行集合创建RDDval arr = Array(("k1","hadoop,spark,flink"),("k2","hadoop,hive,hbase"))val rdd: RDD[(String, String)] = sc.parallelize(arr)//flatMapValues(func)//val res: Array[(String, String)] = rdd.flatMapValues(value =>   value.split(",")).collect()  //mapValues(func)val res: Array[(String, Array[String])] =rdd.mapValues(value => value.split(",")).collect()value.split(",")).collect()res.foreach(println)

运行结果：

(k1,hadoop)
(k1,spark)
(k1,flink)
(k2,hadoop)
(k2,hive)
(k2,hbase)

而我们的mapValues（func）执行后的RDD集合内为：

(k1,Array("hadoop","spark","flink"))
(k2,Array("hadoop","hive","hbase"))

显然我们的flatMapValues（func）是多进行了一部扁平化的操作，将集合内的元素与key一一组成一系列心得键值对。