Spark+实例解读

第一部分 Spark入门

学习教程：Spark 教程 | Spark 教程

Spark 集成了许多大数据工具，例如 Spark 可以处理任何 Hadoop 数据源，也能在 Hadoop 集群上执行。大数据业内有个共识认为，Spark 只是Hadoop MapReduce 的扩展（事实并非如此），如Hadoop MapReduce 中没有的迭代查询和流处理。然而Spark并不需要依赖于 Hadoop，它有自己的集群管理系统。更重要的是，同样数据量，同样集群配置，Spark 的数据处理速度要比 Hadoop MapReduce 快10倍左右。

Spark 的一个关键的特性是数据可以在内存中迭代计算，提高数据处理的速度。虽然Spark是用 Scala开发的，但是它对 Java、Scala、Python 和 R 等高级编程语言提供了开发接口。

第二部分 SparkCore

2 RDD

2.1 转换算子-map

map是将RDD的数据一条条处理，返回新的RDD

# 定义方法
def add(data):return data*10
print(rdd.map(add).collect)
# 定义lamabda表达式
rdd.map(lambda data:data*10)

2.2 转换算子-flatMap

flatMap对RDD执行map操作,然后执行解除嵌套操作

rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',11)])
# 将二元元组的所有value都*10进行处理
rdd.mapValues(lambda x:x*10)

    data.map { case (label, feature) => ((feature, label), 1)}.reduceByKey(_ + _).map { case ((feature, label), num) =>(feature, List((label, num))) //feature,label,cnt}.reduceByKey(_ ::: _).mapValues { x =>val size_entro = x.map(_._2).sumval res = x.map(_._2.toDouble / size_entro).map { t =>-t * (Math.log(t) / Math.log(2))}.sumsize_entro * res}.mapValues { x => x / size }.map(_._2).sum

2.3转换算子-reduceByKey

针对KV型RRDD自动按照key进行分组,然后按照提供的聚合逻辑,对组内数据value完成聚合操作

rdd.reduceByKey(func)

      val clickStat = joinDf.where(F.col("active_type")==="click").rdd.map(row => {val mapInfo = Option(row.getMap[String,Double](row.fieldIndex(feat)))mapInfo match {case Some(x) => xcase _ => null}}).filter(_!=null).flatMap(x=>x).reduceByKey(_+_)

2.4 转换算子-mapValues

针对二元元组RDD,对其内部的二元元组的value进行map操作

rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',11)])
# 将二元元组的所有value都*10进行处理
rdd.mapValues(lambda x:x*10)

    data.map { case (label, feature) => ((feature, label), 1)}.reduceByKey(_ + _).map { case ((feature, label), num) =>(feature, List((label, num))) //feature,label,cnt}.reduceByKey(_ ::: _).mapValues { x =>val size_entro = x.map(_._2).sumval res = x.map(_._2.toDouble / size_entro).map { t =>-t * (Math.log(t) / Math.log(2))}.sumsize_entro * res}.mapValues { x => x / size }.map(_._2).sum

2.5 转换算子-groupBy

将RDD的数据进行分组

rdd.groupBy(func)

rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',11),('b',1)])
# 通过这个函数确认按照谁来分组(返回谁即可)
print(rdd.groupBy(lambda x:x[0]).collect())
print(rdd.groupBy(lambda x:x[0]).collect())
# 结果为:
​

    val userContentListHis = spark.thriftSequenceFile(inpath_his, classOf[LongVideoUserContentStat]).map(l=>{(l.getUid,l.getContent_properties.get(0).getId)}).toDF("uid", "docid").groupBy($"uid")

2.6 转换算子-filter

过滤想要的数据进行保存

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6])
rdd.filter(lamdba x:x%2 == 1) # 只保留奇数

    val treatmentUser = spark.read.option("header", false).option("sep", "\t").csv(inpath).select("_c0").withColumnRenamed("_c0", "userid").withColumn("flow", getexpId($"userid")).filter($"flow" >= start and $"flow" <= end).select("userid").dropDuplicates()

2.7 转换算子-其他算子

distinct算子
rdd.distinct() 一般不写去重分区val userContentHis = hisPathList.map(path =>{val hisData = spark.thriftSequenceFile(path, classOf[LongVideoUserContentStat])println(s"hisData ==>${hisData.count()}")hisData}).reduce(_ union _).distinct().repartition(partition)

union算子 
2个rdd合并成一个rdd:rdd.union(other_rdd)
只合并不去重  rdd的类型不同也是可以合并的
rdd1 = sc.parallelize([1,2,3])
rdd2 = sc.parallelize([1,2,3,4])
rdd3 = rdd1.union(rdd2)

2.8 算子面试题

1.groupByKey和reduceByKey的区别:
groupByKey仅仅有分组功能而已,reduceByKey除了分组还有聚合作用,是一个分组+聚合一体化的算子. 分组前先聚合再shuffle,预聚合,被shuffle的数据极大的减少,提升了性能.数据量越大,reduceByKey的性能优势也就越大.
​
2.rdd的分区数怎么查看? 
通过getNumPartitions API查看,返回int
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3.Transformation和Action的区别:
转换算子的返回值100%是rdd,而Action算子不一定.转换算子是懒加载的,只有遇到Action才会执行
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4.哪两个算子不经过Driver直接输出?
foreach 和 saveAsTextFile

3 RDD的持久化

3.1 RDD的持久化

rdd是过程数据 rdd进行相互迭代计算,执行开启时,新的RDD生成,老的RDD消失

3.2 RDD的缓存

val rawLog = profilePushLogReader(spark, date, span).persist()

3.3 RDD的checkPoint

也是将RDD的数据保存起来,仅支持磁盘存储,被认为是安全的, 不保留血缘关系

3.4 缓存面试题

4 案例

4.1 搜素引擎日志分析案例

4.2

4.3 ....

4.4 计算资源面试题

1.如何尽量提升任务计算的资源？
计算cpu核心和内存量，通过--executor-memory指定executor内存，通过--executor-cores指定executor的核心数
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5 广播变量 累加器