創建RDD
1.由外部存儲系統的數據集創建，包括本地的文件系統，還有所有Hadoop支持的數據集，比如HDFS、Cassandra、HBase等
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt")
2.通過已有的RDD經過算子轉換生成新的RDD
val rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))
3.由一個已經存在的Scala集合創建
val rdd3 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
或者
val rdd4 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7,8))
makeRDD方法底層調用了parallelize方法
RDD的方法/算子分類
●分類
RDD的算子分爲兩類:
1.Transformation轉換操作:返回一個新的RDD
2.Action動作操作:返回值不是RDD(無返回值或返回其他的)
●注意:
RDD不實際存儲真正要計算的數據，而是記錄了數據的位置在哪裏，數據的轉換關係(調用了什麼方法，傳入什麼函數)
RDD中的所有轉換都是惰性求值/延遲執行的，也就是說並不會直接計算。只有當發生一個要求返回結果給Driver的Action動作時，這些轉換纔會真正運行。
之所以使用惰性求值/延遲執行，是因爲這樣可以在Action時對RDD操作形成DAG有向無環圖進行Stage的劃分和並行優化，這種設計讓Spark更加有效率地運行。
Transformation轉換算子
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轉換 |
含義 |
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map(func) |
返回一個新的RDD，該RDD由每一個輸入元素經過func函數轉換後組成 |
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filter(func) |
返回一個新的RDD，該RDD由經過func函數計算後返回值爲true的輸入元素組成 |
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flatMap(func) |
類似於map，但是每一個輸入元素可以被映射爲0或多個輸出元素(所以func應該返回一個序列，而不是單一元素) |
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mapPartitions(func) |
類似於map，但獨立地在RDD的每一個分片上運行，因此在類型爲T的RDD上運行時，func的函數類型必須是Iterator[T] => Iterator[U] |
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mapPartitionsWithIndex(func) |
類似於mapPartitions，但func帶有一個整數參數表示分片的索引值，因此在類型爲T的RDD上運行時，func的函數類型必須是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
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sample(withReplacement, fraction, seed) |
根據fraction指定的比例對數據進行採樣，可以選擇是否使用隨機數進行替換，seed用於指定隨機數生成器種子 |
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union(otherDataset) |
對源RDD和參數RDD求並集後返回一個新的RDD |
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intersection(otherDataset) |
對源RDD和參數RDD求交集後返回一個新的RDD |
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distinct([numTasks])) |
對源RDD進行去重後返回一個新的RDD |
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groupByKey([numTasks]) |
在一個(K,V)的RDD上調用，返回一個(K, Iterator[V])的RDD |
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reduceByKey(func, [numTasks]) |
在一個(K,V)的RDD上調用，返回一個(K,V)的RDD，使用指定的reduce函數，將相同key的值聚合到一起，與groupByKey類似，reduce任務的個數可以通過第二個可選的參數來設置 |
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aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) |
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sortByKey([ascending], [numTasks]) |
在一個(K,V)的RDD上調用，K必須實現Ordered接口，返回一個按照key進行排序的(K,V)的RDD |
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sortBy(func,[ascending], [numTasks]) |
與sortByKey類似，但是更靈活 |
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join(otherDataset, [numTasks]) |
在類型爲(K,V)和(K,W)的RDD上調用，返回一個相同key對應的所有元素對在一起的(K,(V,W))的RDD |
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cogroup(otherDataset, [numTasks]) |
在類型爲(K,V)和(K,W)的RDD上調用，返回一個(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))類型的RDD |
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cartesian(otherDataset) |
笛卡爾積 |
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pipe(command, [envVars]) |
對rdd進行管道操作 |
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coalesce(numPartitions) |
減少 RDD 的分區數到指定值。在過濾大量數據之後，可以執行此操作 |
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repartition(numPartitions) |
重新給 RDD 分區 |
Action動作算子
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動作 |
含義 |
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reduce(func) |
通過func函數聚集RDD中的所有元素，這個功能必須是可交換且可並聯的 |
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collect() |
在驅動程序中，以數組的形式返回數據集的所有元素 |
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count() |
返回RDD的元素個數 |
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first() |
返回RDD的第一個元素(類似於take(1)) |
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take(n) |
返回一個由數據集的前n個元素組成的數組 |
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takeSample(withReplacement,num, [seed]) |
返回一個數組，該數組由從數據集中隨機採樣的num個元素組成，可以選擇是否用隨機數替換不足的部分，seed用於指定隨機數生成器種子 |
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takeOrdered(n, [ordering]) |
返回自然順序或者自定義順序的前 n 個元素 |
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saveAsTextFile(path) |
將數據集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系統或者其他支持的文件系統，對於每個元素，Spark將會調用toString方法，將它裝換爲文件中的文本 |
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saveAsSequenceFile(path) |
將數據集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目錄下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系統。 |
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saveAsObjectFile(path) |
將數據集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目錄下 |
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countByKey() |
針對(K,V)類型的RDD，返回一個(K,Int)的map，表示每一個key對應的元素個數。 |
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foreach(func) |
在數據集的每一個元素上，運行函數func進行更新。 |
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foreachPartition(func) |
在數據集的每一個分區上，運行函數func |
統計操作
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算子 |
含義 |
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count |
個數 |
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mean |
均值 |
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sum |
求和 |
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max |
最大值 |
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min |
最小值 |
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variance |
方差 |
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sampleVariance |
從採樣中計算方差 |
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stdev |
標準差:衡量數據的離散程度 |
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sampleStdev |
採樣的標準差 |
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stats |
查看統計結果 |