我是靠谱客的博主 难过大碗，最近开发中收集的这篇文章主要介绍6.2.2 Spark Act触发《KVRDD》创建, 类似map,聚合(重要),排序,JOIN,ACT《输入出》文本,CSV,JSON,Seq,对象,JDBC《算子综合》词数,PAI,广告,共同好友，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
目录
3.6 Action
3.7 Key-Value RDD操作
3.7.1 创建Pair RDD
3.7.2 Transformation操作
1、类似 map 操作
2、聚合操作【重要、难点】
3、排序操作
4、join操作
3.7.3 Action操作
3.8 输入与输出
3.8.1 文件输入与输出
1、文本文件
2、csv文件
3、json文件
4、SequenceFile
5、对象文件
3.8.2 JDBC
3.9 算子综合应用案例
1、WordCount - scala
2、WordCount - java
3、计算圆周率
4、广告数据统计
5、找共同好友
6、Super WordCount
3.6 Action
Action 用来触发RDD的计算，得到相关计算结果；
Action触发Job。一个Spark程序(Driver程序)包含了多少 Action 算子，那么就有多少Job；
典型的Action算子: collect / count
collect() => sc.runJob() => ... => dagScheduler.runJob() => 触发了Job
要求：能快速准确的区分Transformation、Action
collect() / collectAsMap()
stats / count / mean / stdev / max / min
reduce(func) / fold(func) / aggregate(func)
first()：Return the first element in this RDD
take(n)：Take the first num elements of the RDD
top(n)：按照默认（降序）或者指定的排序规则，返回前num个元素。
takeSample(withReplacement, num, [seed])：返回采样的数据
foreach(func) / foreachPartition(func)：与map、mapPartitions类似，区别是 foreach 是 Action
saveAsTextFile(path) / saveAsSequenceFile(path) / saveAsObjectFile(path)
// 返回统计信息。仅能作用 RDD[Double] 类型上调用
val rdd1 = sc.range(1, 101)
rdd1.stats // 查看rdd1的统计信息, 其中项目可以单独调用
// res14: org.apache.spark.util.StatCounter = (count: 100, mean: 50.500000, stdev: 28.866070, max: 100.000000, min: 1.000000)
val rdd2 = sc.range(1, 101)
// 不能调用
rdd1.zip(rdd2).stats // 多组元素用不了
// <console>:28: error: value stats is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, Long)]
// count在各种类型的RDD上，均能调用
rdd1.zip(rdd2).count
// res16: Long = 100
// 聚合操作
val rdd = sc.makeRDD(1 to 10, 2)
rdd.reduce(_+_)
// res17: Int = 55
// fold和reduce的区别就是, 可以给一个初值
rdd.fold(0)(_+_) // 可以给初值0
// res18: Int = 55
rdd.fold(1)(_+_) // 给初值1, 结果多3, 详细解释看下面的图
// res19: Int = 58
rdd.fold(1)((x, y) => {
println(s"x=$x, y=$y")
x+y
})
// 详细结果, 参见下面的图 与a+b 和 x+y 一样
rdd.aggregate(0)(_+_, _+_) // 初始值的数据类型要一致才行
// res7: Int = 55
rdd.aggregate(1)(_+_, _+_) // _+_ 局部汇总规则 _+_ 全局汇总规则
// res8: Int = 58
// rdd.getNumPartitions
// res18: Int = 2 分区是2, 所以下面 +3
rdd.aggregate(1)(
(a, b) => {
println(s"a=$a, b=$b")
a+b
},
(x, y) => {
println(s"x=$x, y=$y")
x+y
}
)
// 详细结果, 参见下面的图
====================================================
// first / take(n) / top(n) ：获取RDD中的元素。多用于测试
rdd.first
// res10: Int = 1
rdd.take(10) // 返回前10个元素
// res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
rdd.top(10) // 返回最大的前10个
// res12: Array[Int] = Array(10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1)
// 采样并返回结果
rdd.takeSample(false, 5)
// res13: Array[Int] = Array(9, 2, 4, 8, 1)
// 保存文件到指定路径(rdd有多少分区，就保存为多少文件)
// 注意小文件问题, 可以使用coalesce缩减分区
rdd.coalesce(1).saveAsTextFile("data/t1")
val rdd = (1 to 10)
rdd: scala.collection.immutable.Range.Inclusive = Range 1 to 10
// foreach 没有返回值, 需要借助其他函数, 把结果发到其他地方
rdd.foreach(x => x + "")
// 无返回值
rdd.foreach(x => print(x + " "))
// 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
在使用 fold(1) 之后, 结果增加了3的原因: 有几个分区就会局部汇总几次, 另外还有全局汇总, 每次汇总都会 + 初始值
3.7 Key-Value RDD操作
RDD整体上分为 Value 类型和 Key-Value 类型。
前面介绍的是 Value 类型的RDD的操作，实际使用更多的是 key-value 类型的RDD，也称为 PairRDD。
Value 类型RDD的操作基本集中在 RDD.scala 中；
key-value 类型的RDD操作集中在 PairRDDFunctions.scala 中；
前面介绍的大多数算子对 Pair RDD 都是有效的。Pair RDD还有属于自己的 Transformation、Action 算子；
3.7.1 创建Pair RDD
val arr = (1 to 10).toArray
val arr1 = arr.map(x => (x, x*10, x*100))
// rdd1 不是 Pair RDD
val rdd1 = sc.makeRDD(arr1)
rdd1.take(3)
// res1: Array[(Int, Int, Int)] = Array((1,10,100), (2,20,200), (3,30,300))
// rdd2 是 Pair RDD
val arr2 = arr.map(x => (x, (x*10, x*100)))
val rdd2 = sc.makeRDD(arr2)
rdd2.take(3)
// res2: Array[(Int, (Int, Int))] = Array((1,(10,100)), (2,(20,200)), (3,(30,300)))
rdd1.map(x => (x._1, (x._2, x._3))).collectAsMap // 这种方式可以转换成map
// res5: scala.collection.Map[Int,(Int, Int)] = Map(8 -> (80,800), 2 -> (20,200), 5 -> (50,500), 4 -> (40,400), 7 -> (70,700), 10 -> (100,1000), 1 -> (10,100), 9 -> (90,900), 3 -> (30,300), 6 -> (60,600))
3.7.2 Transformation操作
1、类似 map 操作
val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(5,6)))
a.collect
// res6: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,4), (5,6))
// 使用 mapValues 更简洁
val b = a.mapValues(x=>1 to x) // 对每个value执行, value => 1 to value
b.collect
// Array((1,Range 1 to 2), (3,Range 1 to 4), (5,Range 1 to 6))
// 可使用map实现同样的操作
val c = a.map(x => (x._1, 1 to x._2))
c.collect
// Array((1,Range 1 to 2), (3,Range 1 to 4), (5,Range 1 to 6))
val c = a.map{case (k, v) => (k, 1 to v)} // 偏函数方式
c.collect
// Array((1,Range 1 to 2), (3,Range 1 to 4), (5,Range 1 to 6))
// flatMapValues 将 value 的值压平
val c = a.flatMapValues(x=>1 to x)
c.collect
// res10: Array[(Int, Int)] = Array((1,1), (1,2), (3,1), (3,2), (3,3), (3,4), (5,1), (5,2), (5,3), (5,4), (5,5), (5,6))
val c = a.mapValues(x=>1 to x)
// Array((1,Range 1 to 2), (3,Range 1 to 4), (5,Range 1 to 6))
val c = a.mapValues(x=>1 to x).flatMap{case (k, v) => v.map(x => (k, x))} // 使用偏函数, 计算 v. 丢掉 k
c.collect
// res10: Array[(Int, Int)] = Array((1,1), (1,2), (3,1), (3,2), (3,3), (3,4), (5,1), (5,2), (5,3), (5,4), (5,5), (5,6))
c.keys
// res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[8] at keys at <console>:26
c.values
// res12: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at values at <console>:26
c.map{case (k, v) => k}.collect // k留下, v丢掉
// res16: Array[Int] = Array(1, 1, 3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5, 5)
c.map{case (k, _) => k}.collect // k留下, 其他丢掉
// res17: Array[Int] = Array(1, 1, 3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5, 5)
c.map{case (_, v) => v}.collect // v留下, k丢掉
// res18: Array[Int] = Array(1, 2, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
2、聚合操作【重要、难点】
PariRDD(k, v) 使用范围广，聚合
groupByKey / reduceByKey / foldByKey / aggregateByKey
combineByKey（OLD） / combineByKeyWithClassTag （NEW） => 底层实现, 版本区别
subtractByKey：类似于subtract，删掉 RDD 中键与 other RDD 中的键相同的元素
小案例：给定一组数据：("spark", 12), ("hadoop", 26), ("hadoop", 23), ("spark", 15), ("scala", 26), ("spark", 25),("spark", 23), ("hadoop", 16), ("scala", 24), ("spark", 16)， 键值对的key表示图书名称，value表示某天图书销量。计算每个键对应的平均值，也就是计算每种图书的每天平均销量。
val rdd = sc.makeRDD(Array(("spark", 12), ("hadoop", 26), ("hadoop", 23), ("spark", 15),
("scala", 26), ("spark", 25), ("spark", 23), ("hadoop", 16), ("scala", 24), ("spark",16)))
rdd.groupByKey().collect // 下面是scala的数据结构
// Array((scala,CompactBuffer(26, 24)), (hadoop,CompactBuffer(26, 23, 16)), (spark,CompactBuffer(12, 25, 15, 16, 23)))
// groupByKey
rdd.groupByKey().map(x=>(x._1, x._2.sum.toDouble/x._2.size)).collect // groupByKey不加括号也能执行
// Array((scala,25.0), (hadoop,21.666666666666668), (spark,18.2))
rdd.groupByKey().map{case (k, v) => (k, v.sum * 1.0/v.size)}.collect // 可读性更强
// 同上
rdd.groupByKey.mapValues(v => v.sum.toDouble/v.size).collect
// 同上
// reduceByKey
rdd.mapValues((_, 1)). // Array((spark,(12,1)), (hadoop,(26,1)) ... )
reduceByKey((x, y)=> (x._1+y._1, x._2+y._2)). // Array((scala,(50,2)), (hadoop,(65,3)), (spark,(91,5)))
mapValues(x => (x._1.toDouble / x._2)).
collect()
// Array((scala,25.0), (hadoop,21.666666666666668), (spark,18.2))
// foldByKey, 与上面类似, 最大的区别是可以定义初值
rdd.mapValues((_, 1)).foldByKey((0, 0))((x, y) => {
(x._1+y._1, x._2+y._2)
}).mapValues(x=>x._1.toDouble/x._2).collect
// aggregateByKey
// aggregateByKey => 定义初值 + 分区内的聚合函数 + 分区间的聚合函数
rdd.mapValues((_, 1)).aggregateByKey((0,0))(
(x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2),
(a, b) => (a._1 + b._1, a._2 + b._2)
).mapValues(x=>x._1.toDouble / x._2).collect
// 初值(元组)与RDD元素类型(Int)可以不一致
rdd.aggregateByKey((0, 0))(
(x, y) => {println(s"x=$x, y=$y"); (x._1 + y, x._2 + 1)}, // x,y分别是前后的一个数, 这里的x类型被限定为 (_1, _2), 于是y传进来被加到 x._1上, x._2自增加1
(a, b) => {println(s"a=$a, b=$b"); (a._1 + b._1, a._2 + b._2)} // 这里的 a,b 分别是前后数, 格式都是 (_1, _2)
).mapValues(x=>x._1.toDouble/x._2).collect
// 分区内的合并与分区间的合并，可以采用不同的方式；这种方式是低效的！
rdd.aggregateByKey(scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int]())( // 需要导包
(x, y) => {x.append(y); x}, // 这里 x 要返回
(a, b) => {a++b}
).mapValues(v => v.sum.toDouble/v.size).collect
// combineByKey(理解就行)
rdd.combineByKey(
(x: Int) => {println(s"x=$x"); (x,1)},
(x: (Int, Int), y: Int) => {println(s"x=$x, y=$y");(x._1+y, x._2+1)},
(a: (Int, Int), b: (Int, Int)) => {println(s"a=$a, b=$b");(a._1+b._1, a._2+b._2)}
).mapValues(x=>x._1.toDouble/x._2).collect
// subtractByKey
val rdd1 = sc.makeRDD(Array(("spark", 12), ("hadoop", 26), ("hadoop", 23), ("spark",15)))
val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("spark", 100), ("hadoop", 300)))
rdd1.subtractByKey(rdd2).collect()
// 相同key消失
// subtractByKey
val rdd = sc.makeRDD(Array(("a",1), ("b",2), ("c",3), ("a",5), ("d",5)))
val other = sc.makeRDD(Array(("a",10), ("b",20), ("c",30)))
rdd.subtractByKey(other).collect()
// 相同k消失, 和 v 无关
结论：效率相等用最熟悉的方法；groupByKey在一般情况下效率低，尽量少用 (95%以上不用)
初学：最重要的是实现；如果使用了groupByKey，寻找替换的算子实现；
groupByKey Shuffle过程中传输的数据量大，效率低
3、排序操作
sortByKey：sortByKey函数作用于PairRDD，对Key进行排序。在org.apache.spark.rdd.OrderedRDDFunctions 中实现：
val a = sc.parallelize(List("wyp", "iteblog", "com", "397090770", "test"))
val b = sc.parallelize (1 to a.count.toInt)
val c = a.zip(b)
// 默认使用升序
c.sortByKey().collect
// Array((397090770,4), (com,3), (iteblog,2), (test,5), (wyp,1))
// 使用降序
c.sortByKey(false).collect
// Array((wyp,1), (test,5), (iteblog,2), (com,3), (397090770,4))
4、join操作
cogroup / join / leftOuterJoin / rightOuterJoin / fullOuterJoin
val rdd1 = sc.makeRDD(Array((1,"Spark"), (2,"Hadoop"), (3,"Kylin"), (4,"Flink")))
val rdd2 = sc.makeRDD(Array((3,"李四"), (4,"王五"), (5,"赵六"), (6,"冯七")))
val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
rdd3.collect.foreach(println)
// (6,(CompactBuffer(),CompactBuffer(冯七)))
// (1,(CompactBuffer(Spark),CompactBuffer()))
// (2,(CompactBuffer(Hadoop),CompactBuffer()))
// (3,(CompactBuffer(Kylin),CompactBuffer(李四)))
// (4,(CompactBuffer(Flink),CompactBuffer(王五)))
// (5,(CompactBuffer(),CompactBuffer(赵六)))
rdd3.filter{case (_, (v1, v2)) => v1.nonEmpty & v2.nonEmpty}.collect
// Array((3,(CompactBuffer(Kylin),CompactBuffer(李四))), (4,(CompactBuffer(Flink),CompactBuffer(王五))))
// 仿照源码实现join操作
rdd3.flatMapValues( pair =>
for (v <- pair._1.iterator; w <- pair._2.iterator) yield (v, w)
).collect
// Array((3,(Kylin,李四)), (4,(Flink,王五)))
val rdd1 = sc.makeRDD(Array(("1","Spark"),("2","Hadoop"),("3","Scala"),("4","Java")))
val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("3","20K"),("4","18K"),("5","25K"),("6","10K")))
rdd1.join(rdd2).collect
// Array((3,(Scala,20K)), (4,(Java,18K)))
rdd1.leftOuterJoin(rdd2).collect
// Array((1,(Spark,None)), (2,(Hadoop,None)), (3,(Scala,Some(20K))), (4,(Java,Some(18K))))
rdd1.rightOuterJoin(rdd2).collect
// Array((6,(None,10K)), (3,(Some(Scala),20K)), (4,(Some(Java),18K)), (5,(None,25K)))
rdd1.fullOuterJoin(rdd2).collect
// Array((6,(None,Some(10K))), (1,(Some(Spark),None)), (2,(Some(Hadoop),None)), (3,(Some(Scala),Some(20K))), (4,(Some(Java),Some(18K))), (5,(None,Some(25K))))
3.7.3 Action操作
collectAsMap / countByKey / lookup(key)
countByKey源码：
lookup(key)：高效的查找方法，只查找对应分区的数据（如果该RDD有分区器的话）
val rdd1 = sc.makeRDD(Array(("1","Spark"),("2","Hadoop"),("3","Scala"),("1","Java")))
val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("3","20K"),("4","18K"),("5","25K"),("6","10K")))
rdd1.lookup("1")
// res25: Seq[String] = WrappedArray(Spark, Java)
rdd2.lookup("3")
// res26: Seq[String] = WrappedArray(20K)
3.8 输入与输出
3.8.1 文件输入与输出
1、文本文件
数据读取：textFile(String)。可指定单个文件，支持通配符。
这样对于大量的小文件读取效率并不高，应该使用 wholeTextFiles
def wholeTextFiles(path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(String, String)])
返回值RDD[(String, String)]，其中 Key是文件的名称，Value是文件的内容
数据保存：saveAsTextFile(String)。指定的输出目录。
2、csv文件
读取 CSV（Comma-Separated Values）/TSV（Tab-Separated Values） 数据和读取 JSON 数据相似，都需要先把文件当作普通文本文件来读取数据，然后通过将每一行进行解析实现对CSV的读取。
CSV/TSV 数据的输出也是需要将结构化RDD通过相关的库转换成字符串RDD，然后使用 Spark 的文本文件 API 写出去。
3、json文件
如果 JSON 文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。
JSON数据的输出主要是通过在输出之前将由结构化数据组成的 RDD 转为字符串 RDD，然后使用 Spark 的文本文件API 写出去。
json文件的处理使用SparkSQL最为简洁。
4、SequenceFile
SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。 Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用：sequenceFile[keyClass, valueClass]；
调用 saveAsSequenceFile(path) 保存PairRDD，系统将键和值能够自动转为Writable类型。
5、对象文件
对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用Java的序列化机制。
通过 objectFile[k,v](path) 接收一个路径，读取对象文件，返回对应的 RDD，也可以通过调用saveAsObjectFile() 实现对对象文件的输出。因为是序列化所以要指定类型。
3.8.2 JDBC
详见综合案例
3.9 算子综合应用案例
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<groupId>org.apache.spark</groupId>
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<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
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<!-- 第三方的日期时间包 -->
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<groupId>org.apache.spark</groupId>
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<version>${spark.version}</version>
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</dependencies>
<build>
<pluginManagement>
<plugins>
<!-- 编译scala的插件 -->
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.2</version>
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<!-- 编译java的插件 -->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.5.1</version>
</plugin>
</plugins>
</pluginManagement>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<id>scala-compile-first</id>
<phase>process-resources</phase>
<goals>
<goal>add-source</goal>
<goal>compile</goal>
</goals>
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<id>scala-test-compile</id>
<phase>process-test-resources</phase>
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<goal>testCompile</goal>
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<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
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<phase>compile</phase>
<goals>
<goal>compile</goal>
</goals>
</execution>
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<!-- 打jar插件 -->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.4.3</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
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<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>1、WordCount - scala
备注：打包上传服务器运行
package com.ch.sparkcore
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object ScalaWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1、创建SparkContext, 必须要给地址和应用名称
//val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
// 在集群运行,要用下面的设置
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
// 2、读本地文件(集群运行：输入参数)
//val lines = sc.textFile("data/wc.txt")
// 集群运行,要用下面的设置
val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))
// 3、RDD转换
val words: RDD[String] = lines.flatMap(line => line.split("\s+"))
val wordsMap: RDD[(String, Int)] = words.map(x => (x, 1))
val result: RDD[(String, Int)] = wordsMap.reduceByKey(_ + _)
// 4、输出
result.foreach(println)
// 5、关闭SparkContext
sc.stop()
// 6、打包，使用spark-submit提交集群运行
// spark-submit --master local[*] --class com.ch.sparkcore.ScalaWordCount
// original-spark_code-1.0-SNAPSHOT.jar /wcinput/*
// spark-submit --master yarn --class com.ch.sparkcore.ScalaWordCount
// original-spark_code-1.0-SNAPSHOT.jar /wcinput/*
}
}
2、WordCount - java
Spark提供了：Scala、Java、Python、R语言的API；
对 Scala 和 Java 语言的支持最好；
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 scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class JavaWordCount {
public static void main(String[] args) {
// 1 创建 JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount").setMaster("local[*]");
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
jsc.setLogLevel("warn");
// 2 生成RDD
JavaRDD<String> lines = jsc.textFile("file:///data\wc.txt");
// 3 RDD转换
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\s+")).iterator());
JavaPairRDD<String, Integer> wordsMap = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1));
JavaPairRDD<String, Integer> results = wordsMap.reduceByKey((x, y) -> x + y);
// 4 结果输出
results.foreach(elem -> System.out.println(elem));
// 5 关闭SparkContext
jsc.stop();
}
}
备注：
Spark入口点：JavaSparkContext
Value-RDD：JavaRDD；key-value RDD：JavaPairRDD
JavaRDD 和 JavaPairRDD转换
-
JavaRDD => JavaPairRDD：通过mapToPair函数
-
JavaPairRDD => JavaRDD：通过map函数转换
lambda表达式使用 ->
3、计算圆周率
package com.ch.sparkcore
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.math.random
object SparkPi {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1、创建SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
// 如果没有输入分区, 默认分为100个区
val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 100
val N = 100000000
// 2、生成、转换RDD
// 生成 0~1 内的坐标
val n = sc.makeRDD(1 to N, slices)
.map(idx => {
val (x, y) = (random, random)
if (x*x + y*y <= 1) 1 else 0
}).sum()
// 3、结果输出
val pi = 4.0 * n / N
println(s"pi = $pi")
// 5、关闭SparkContext
sc.stop()
}
}
4、广告数据统计
数据格式：timestamp province city userid adid 时间点 省份 城市 用户 广告
需求： 1、统计每一个省份点击TOP3的广告ID 2、统计每一个省份每一个小时的TOP3广告ID
package com.ch.sparkcore
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Adstat {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1、创建SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
// 获取前N个
val N = 3
// 2、生成RDD
val lines: RDD[String] = sc.textFile("data\advert.log")
// 数据格式：时间点 省份 城市 用户 广告
// 3、RDD转换
println(" 1、统计每一个省份点击TOP3的广告ID=========================================================")
val stat1RDD: RDD[(String, String)] = lines.map { line =>
val fields: Array[String] = line.split("\s+")
(fields(1), fields(4))
}
// ((Henan,5),1) ((Henan,5),1) ((Henan,5),1) ....
// 按省份、广告汇总
val reduce1RDD: RDD[((String, String), Int)] =
stat1RDD.map { case (provice, adid) => ((provice, adid), 1) }
.reduceByKey(_ + _) // ((Henan,5),2189) ((Hebei,7),2250) ((Henan,0),2237) ....
// 对以上汇总信息求Top3
reduce1RDD.map{case ((provice, adid), count) => (provice, (adid, count))}
.groupByKey()
.mapValues(buf => buf.toList.sortWith(_._2 > _._2).take(N).map(_._1).mkString(":"))
.foreach(println) // (Hebei,7:8:3) (Hunan,5:1:2) (Hubei,8:6:2) (Henan,6:0:4) (Jiangsu,7:3:6)
println("2、统计每一个省份每一个小时的TOP3广告ID =========================================================")
// 0 1 4 时间点 省份 广告
// 使用field返回需要的数据
lines.map { line =>
val fields: Array[String] = line.split("\s+")
((getHour(fields(0)), fields(1), fields(4)), 1)
}.reduceByKey(_+_)
// ((0,Hubei,5),2204)
// ((0,Henan,9),2180)
// ((0,Jiangsu,0),2147) ......
lines.map { line =>
val fields: Array[String] = line.split("\s+")
((getHour(fields(0)), fields(1), fields(4)), 1)
}.reduceByKey(_+_)
.map{case ((hour, provice, adid), count) => ((provice, hour), (adid, count))}
// ((Hubei,0),(5,2204))
// ((Henan,0),(9,2180))
// ((Jiangsu,0),(0,2147))
lines.map { line =>
val fields: Array[String] = line.split("\s+")
((getHour(fields(0)), fields(1), fields(4)), 1)
}.reduceByKey(_+_)
.map{case ((hour, provice, adid), count) => ((provice, hour), (adid, count))}
.groupByKey()
.mapValues(buf => buf.toList.sortWith(_._2 > _._2).take(N).map(_._1).mkString(":"))
.collect.foreach(println)
// ((Henan,0),6:0:4) ((Hubei,0),8:6:2) ((Hunan,0),5:1:2) ((Jiangsu,0),7:3:6) ((Hebei,0),7:8:3)
// 5、关闭SparkContext
sc.stop()
}
// 下面的功能函数, 必须在外面测试了之后再拿来用
// 在 spark core 程序中一定不要使用java8以前额时间日期类型, 因为线程不安全
// 使用第三方的时间日期类型包, 一定要确认其实线程安全的 !!!!
// 不管知不知道函数的返回值, 最好都要写上返回值
def getHour(str: String): Int = {
import org.joda.time.DateTime
val dt = new DateTime(str.toLong)
dt.getHourOfDay
}
}
在Java 8出现前的很长时间内成为Java中日期时间处理的事实标准，用来弥补JDK的不足。
Joda 类具有不可变性，它们的实例无法被修改。（不可变类的一个优点就是它们是线程安全的）
在 Spark Core 程序中使用时间日期类型时，不要使用 Java 8 以前的时间日期类型，线程不安全。
5、找共同好友
原始数据：
100, 200 300 400 500 600
200, 100 300 400
300, 100 200 400 500
400, 100 200 300
500, 100 300
600, 100
第一列表示用户，后面的表示该用户的好友
要求：
1、查找两两用户的共同好友
2、最后的结果按前两个id号有序排序
package com.ch.sparkcore
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object FindFriends {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
val lines: RDD[String] = sc.textFile("data\fields.dat")
println("// 方法一：核心思想利用笛卡尔积求两两的好友，然后去除多余的数据")
val friendsRDD: RDD[(String, Array[String])] = lines.map { line =>
val fields: Array[String] = line.split(",")
val userId = fields(0).trim
val friends: Array[String] = fields(1).trim.split("\s+")
(userId, friends)
}
friendsRDD.cartesian(friendsRDD) //.collect().foreach(println)
//((100,[Ljava.lang.String;@285f38f6),(200,[Ljava.lang.String;@3ab6678b))
//((200,[Ljava.lang.String;@2b59501e),(100,[Ljava.lang.String;@476e8796))......
friendsRDD.cartesian(friendsRDD)
.filter { case ((id1, _), (id2, _)) => id1 < id2 }
// .collect().foreach(x => println(x._1._1, x._1._2.toBuffer, x._2._1, x._2._2.toBuffer))
//(100,ArrayBuffer(200, 300, 400, 500, 600),200,ArrayBuffer(100, 300, 400))
//(100,ArrayBuffer(200, 300, 400, 500, 600),300,ArrayBuffer(100, 200, 400, 500))......
friendsRDD.cartesian(friendsRDD)
.filter { case ((id1, _), (id2, _)) => id1 < id2 }
.map { case ((id1, friends1), (id2, friends2)) =>
//((id1, id2), friends1.toSet & friends2.toSet)
((id1, id2), friends1.intersect(friends2).sorted.toBuffer)
}.sortByKey()
// .collect().foreach(println)
//((100,200),ArrayBuffer(300, 400))
//((100,300),ArrayBuffer(200, 400, 500))......
println("// 方法二：消除笛卡尔积，更高效。========================================")
// 核心思想：将数据变形，找到两两的好友， 再执行数据的合并
val value: RDD[(String, Array[String])] = friendsRDD.flatMapValues {
friends => friends.combinations(2)
}
//value.collect.foreach(x => println(x._1, x._2.toBuffer))
//(100,ArrayBuffer(200, 300))
//(100,ArrayBuffer(200, 400))
//(100,ArrayBuffer(200, 500))
friendsRDD.flatMapValues(friends => friends.combinations(2))
.map(x => (x._2.mkString(" & "), x._1))
// .collect.foreach(println)
//(200 & 300,100)
//(200 & 400,100)
//(200 & 500,100).....
println("=====================================================")
friendsRDD.flatMapValues(friends => friends.combinations(2))
// .map(x => (x._2.mkString(" & "), Set(x._1)))
.map { case (k, v) => (v.mkString(" & "), Set(k)) }
.reduceByKey(_ | _)
.sortByKey()
.collect().foreach(println)
//(100 & 200,Set(300, 400))
//(100 & 300,Set(200, 400, 500)).....
// 知识点：flatMapValues / combinations / 数据的变形 / reduceByKey / 集合的操作
// combinations 求的是数组中的排列
// 关闭SparkContext
sc.stop()
}
}val s1 = (1 to 5).toSet
val s2 = (3 to 8).toSet
// 交。intersect
println(s1 & s2)
// 并。union
println(s1 | s2)
// 差。diff
println(s1 &~ s2)
6、Super WordCount
要求：将单词全部转换为小写，去除标点符号(难)，去除停用词(难)；最后按照 count 值降序保存到文件，同时将全部结果保存到MySQL(难)；标点符号和停用词可以自定义。
停用词：语言中包含很多功能词。与其他词相比，功能词没有什么实际含义。最普遍的功能词是[限定词]（the、a、an、that、those），介词（on、in、to、from、over等）、代词、数量词等。
Array[(String, Int)] => scala jdbc => MySQL
package com.ch.sparkcore
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SuperWordCount1 {
private val stopWords = "in on to from by a an the is are were was i we you your he his some any of as can it each".split("\s+")
private val punctuation = "[\)\.,:;'!\?]"
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
val acc3 = sc.collectionAccumulator[String]("allWords")
// RDD转换
// 换为小写，去除标点符号(难)，去除停用词(难)
val lines: RDD[String] = sc.textFile("data\swc.dat")
lines.flatMap(_.split("\s+"))
.map(_.toLowerCase)
.map(_.replaceAll(punctuation, ""))
.filter(word => !stopWords.contains(word) && word.trim.length>0)
.map((_, 1))
.reduceByKey(_+_)
.sortBy(_._2, false)
.collect.foreach(println)
// 结果输出
// 关闭SparkContext
sc.stop()
}
}
create table wordcount(word varchar(30), count int);package com.ch.sparkcore
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}
object JDBCDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 定义结果集Array[(String, Int)]
val str = "hadoop spark java scala hbase hive sqoop hue tez atlas datax grinffin zk kafka"
val result: Array[(String, Int)] = str.split("\s+").zipWithIndex
// 定义参数
val url = "jdbc:mysql://linux123:3306/ebiz?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"
val username = "hive"
val password = "12345678"
// jdbc 保存数据
var conn: Connection = null
var stmt: PreparedStatement = null
val sql = "insert into wordcount values (?, ?)"
try {
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)
stmt = conn.prepareStatement(sql)
result.foreach{case (k, v) =>
stmt.setString(1, k)
stmt.setInt(2, v)
stmt.executeUpdate()
}
}catch {
case e: Exception => e.printStackTrace()
} finally {
if (stmt != null) stmt.close()
if (conn != null) conn.close()
}
}
}
未优化的程序：使用 foreach 保存数据，要创建大量的链接
package com.ch.sparkcore
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SuperWordCount2 {
private val stopWords = "in on to from by a an the is are were was i we you your he his some any of as can it each".split("\s+")
private val punctuation = "[\)\.,:;'!\?]"
private val url = "jdbc:mysql://linux123:3306/ebiz?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"
private val username = "hive"
private val password = "12345678"
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
// RDD转换
// 换为小写，去除标点符号(难)，去除停用词(难)
val lines: RDD[String] = sc.textFile("data\swc.dat")
val resultRDD: RDD[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split("\s+"))
.map(_.toLowerCase)
.map(_.replaceAll(punctuation, ""))
.filter(word => !stopWords.contains(word) && word.trim.length > 0)
.map((_, 1))
.reduceByKey(_ + _)
.sortBy(_._2, false)
// 结果输出
resultRDD.saveAsTextFile("data\superwc")
// 使用 foreach，对每条记录创建连接
resultRDD.foreach{case (k, v) =>
var conn: Connection = null
var stmt: PreparedStatement = null
val sql = "insert into wordcount values (?, ?)"
try {
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)
stmt = conn.prepareStatement(sql)
stmt.setString(1, k)
stmt.setInt(2, v)
stmt.executeUpdate()
}catch {
case e: Exception => e.printStackTrace()
} finally {
if (stmt != null) stmt.close()
if (conn != null) conn.close()
}
}
// 关闭SparkContext
sc.stop()
}
}
优化后的程序：使用 foreachPartition 保存数据，一个分区创建一个链接；cache RDD
package com.ch.sparkcore
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SuperWordCount3 {
private val stopWords: Array[String] = "in on to from by a an the is are were was i we you your he his some any of as can it each".split("\s+")
private val punctuation = "[\)\.,:;'!\?]"
private val url = "jdbc:mysql://linux123:3306/ebiz?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"
private val username = "hive"
private val password = "12345678"
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
// RDD转换
// 换为小写，去除标点符号(难)，去除停用词(难)
val lines: RDD[String] = sc.textFile("file:///C:\Project\LagouBigData\data\swc.dat")
val resultRDD: RDD[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split("\s+"))
.map(_.toLowerCase)
.map(_.replaceAll(punctuation, ""))
.filter(word => !stopWords.contains(word) && word.trim.length > 0)
.map((_, 1))
.reduceByKey(_ + _)
.sortBy(_._2, false)
//resultRDD.foreach(println)
// ?????这里是干嘛的?
resultRDD.cache()
// 结果输出
resultRDD.saveAsTextFile("file:///C:\Project\LagouBigData\data\superwc")
// 使用 foreachPartition，对每条记录创建连接
resultRDD.foreachPartition { iter => saveAsMySQL(iter)}
// 关闭SparkContext
sc.stop()
}
def saveAsMySQL(iter: Iterator[(String, Int)]): Unit = {
var conn: Connection = null
var stmt: PreparedStatement = null
val sql = "insert into wordcount values (?, ?)"
try {
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)
stmt = conn.prepareStatement(sql)
iter.foreach { case (k, v) =>
stmt.setString(1, k)
stmt.setInt(2, v)
stmt.executeUpdate()
}
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace()
} finally {
if (stmt != null) stmt.close()
if (conn != null) conn.close()
}
}
}
// 在SparkSQL中有内建的访问MySQL的方法，调用非常方便
// SparkCore、SQL不支持的外部存储, 可以使用上述方法
备注：
-
SparkSQL有方便的读写MySQL的方法，给参数直接调用即可；
-
但以上掌握以上方法非常有必要，因为SparkSQL不是支持所有的类型的数据库
最后
以上就是难过大碗为你收集整理的6.2.2 Spark Act触发《KVRDD》创建, 类似map,聚合(重要),排序,JOIN,ACT《输入出》文本,CSV,JSON,Seq,对象,JDBC《算子综合》词数,PAI,广告,共同好友的全部内容，希望文章能够帮你解决6.2.2 Spark Act触发《KVRDD》创建, 类似map,聚合(重要),排序,JOIN,ACT《输入出》文本,CSV,JSON,Seq,对象,JDBC《算子综合》词数,PAI,广告,共同好友所遇到的程序开发问题。
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