🐱今天出一期spark系列的硬货，即RDD算子，所谓算子，就是对某些事物的操作，或者说是方法。本期主要介绍几十个RDD算子，根据他们的特点，逐一进行介绍，有关spark的往期内容大家可以查看下面的内容👇:

• 链接: Spark之处理布尔、数值和字符串类型的数据.
• 链接: Spark之Dataframe基本操作.
• 链接: Spark之处理布尔、数值和字符串类型的数据.
• 链接: Spark之核心架构.

❤️记得我们前面说过，spark存在着惰性评估的机制，所谓惰性评估，就是等到绝对需要时才执行计算。当用户表达一些对数据的操作时，不是立即修改数据，而是建立一个作用到原始数据的转换计划，直到最后才开始执行代码。这里我们将RDD分为2种，一种是转换算子，一种是行动算子。

1. RDD 转换算子

转换算子，故名思义，就是对数据进行转换的算子，并不不能立马执行，而是定义逻辑，根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value类型。

1.1 Value 类型

1. map

将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。（一个一个执行，效率不高）

1. mapPartitions

将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据。（效率较高，得到一个分区后的数据才开始计算，但是对内存需求较高）

map 和 mapPartitions 的区别？

• Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行，类似于串行操作。而 mapPartitions 算子是以分区为单位进行批处理操作。
• Map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。MapPartitions 算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器，没有要求的元素的个数保持不变，所以可以增加或减少数据
• Map 算子因为类似于串行操作，所以性能比较低，而是mapPartitions 算子类似于批处理，所以性能较高。但是mapPartitions 算子会长时间占用内存，那么这样会导致内存可能不够用，出现内存溢出的错误。所以在内存有限的情况下，不推荐使用。使用 map 操作。

1. mapPartitionsWithIndex

将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据，在处理时同时可以获取当前分区索引。

1. flatMap

将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射。（将整体映射成一个一个个体，如： List(List(1,2),3,List(4,5))转换为 List(List(1),List(2),List(3),List(4),List(5)）

1. glom

将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理，分区不变。（比如将int类型的【1，2】【3，4】这两个分区内的数据转化为array类型的【1，2】【3，4】每个分区内的数据转化为了数组类型）

1. groupby

将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中。（分组和分区没有本质的关系！）

解释一下：（1，2）一个分区，（3，4）一个分区，但是经过groupby之后，我们发现（1，3）一个分区，（2，4）一个分区，但总体上还是两个分区。

1. filter

将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出现数据倾斜。

1. sample

根据指定的规则从数据集中抽取数据。

//sample的三个参数
withReplacement: Boolean,#是否又放回抽样
fraction: Double,#抽取的几率
seed: Long = Utils.random.nextLong#随机数种子

1. distinct

将数据集中重复的数据去重，去重的方式是通过将数值map成键值对的形式然后通过reducebykey聚合，最后选出聚合结果。

1. coalesce

根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率，当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本。（该方法不会打乱数据，可能会导致数据倾斜。也可以设置成shuffle，也可以扩大分区，但是需要shuffle，扩大分区时等于repartition）

1. repartition

该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。无论是将分区数多的RDD 转换为分区数少的 RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的 RDD，repartition操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程。（将分区数由少变多）

1. sortBy

该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过 f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原 RDD 的分区数一致。中间存在 shuffle 的过程。
（例如：有一组数据1,2,3,4,1,2 其中123时一个分区，412是一个分区，排序后的结果是112，234这两个分区。）

1.2 双Value 类型

双Value 类型故名思义，就是传递两个数据源的算子，这里就会涉及到交集并集差集的概念。（交，并，差集都需要两个rdd数据类型一样）

1. intersection

对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD

1. union

对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD

1. subtract

以一个 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将其他元素保留下来。求差集

1. zip

将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的 Key 为第 1 个 RDD中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素。（要求分区数量一样，每个分区中的数据也一样）

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.zip(dataRDD2)
结果为（1，3）（2，4）（3，5）（4，6）

1.3 Key - Value 类型

1. partitionBy

将数据按照指定 Partitioner 重新进行分区。Spark 默认的分区器是HashPartitioner（数据类型一定需要是Key - Value类型的数据，是将数据进行重新的分区，分区数量不变。）

1. reduceByKey

可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合（相同的key分在一个组里面进行聚合，原理是两两聚合，如果key的值只有一个，那就不会进行聚合）

1. groupByKey

将数据源的数据根据 key 对 value 进行分组，将相同的key放在一个组中，形成一个对偶元组（什么是对偶元组，即元组的第一个值是key值，元组的第二个值是相同key的value集合。）

reduceByKey 和 groupByKey 的区别?

我们今天就来从深层次来讲讲groupByKey和reduceByKey的相同与不同点。
先说一下groupByKey的原理：

解释：在groupByKey会将分区内的数据打乱，因此存在着shuffle操作，spark中的shuffle操作必须落盘处理，也就是写进磁盘中进行存储，否则很容易造成内存溢出，shuffle性能不够高，如果后续需要实现reducebykey一样的聚合操作，可以使用map函数来实现。

reduceByKey的原理：

解释：reducebykey可以将数据在分区内就进行聚合操作，使得shuffle落盘的数据大大减少，增强shuffle效率。

总结：

• shuffle角度：reduceByKey 和 groupByKey 都存在 shuffle 的操作，但是 reduceByKey 可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合(combine)功能，这样会减少落盘的 数据量，而 groupByKey 只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey 性能比较高。
• 从功能的角度：reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能，GroupByKey只能分组，不能聚合，所以在分组聚合的场合下，推荐使用 reduceByKey，如果仅仅是分组而不需要聚合。那么还是只能使用 groupByKey。

1. aggregateByKey

将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算，啥叫分区内和分区间呢？我给大家解释一下：其实在前面的reducebykey中，分区内指的就是一个分区内部的数据可以进行聚合操作（不仅仅限于聚合），分区外，指的是不同分区之间的数据也可以进行聚合操作（不仅仅限于聚合）。
aggregateByKey就是这样一个函数，可以将分区内和分区外的逻辑操作分开来计算，例如分区内进行取最大值，分区外求和，这时就可以使用该函数。

1. foldByKey

当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为 foldByKey（计算规则相同时，简化aggregateByKey操作）

1. combineByKey

最通用的对 key-value 型 rdd 进行聚集操作的聚集函数(aggregation function)。类似于 aggregate()，combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致。

1. join

在两个数据源上在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个相同 key 对应的所有元素连接在一起的 (K,(V,W))的 RDD，如果两个数据源中没有相同的K，则结果中不会出现该(K,W)。

1. leftOuterJoin

类似于 SQL 语句的左外连接

1. cogroup

在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的 RDD （可以理解为先连接后分组）

2. RDD 行动算子

前面终于把转换算子讲完了，收获就是对shuffle过程有了更深层次的认识。这一部分我们来讲行动算子，所谓行动算子，就是使用了该算子后，将会触发整个流程的执行。

1. reduce

聚集 RDD 中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据

1. collect

在驱动程序中，以数组 Array 的形式返回数据集的所有元素（会将不同分区内的数据按照分区顺序采集到driver端的内存中形成数组。）

1. count

返回 RDD（数据源） 中元素的个数

1. first

返回 RDD（数据源） 中的第一个元素

1. take

返回一个由 RDD 的前 n 个元素组成的数组

1. takeOrdered

返回该 RDD 排序后的前 n 个元素组成的数组（先排序，再取数）

1. aggregate

分区的数据通过初始值和分区内的数据进行聚合，然后再和初始值进行分区间的数据聚合（例如；【1，2】，【3，4】两个分区，初始值为10，那么该函数就会 （1+2+10）+（3+4+10）+10计算）

1. fold

折叠操作，aggregate 的简化版操作（aggregate当分区内和分区间的计算规则相同时可以简化。）

1. countByKey

统计每种 key 的个数

1. save 相关算子

将数据保存到不同格式的文件中

// 保存成 Text 文件
rdd.saveAsTextFile("output")
// 序列化成对象保存到文件
rdd.saveAsObjectFile("output1")
// 保存成 Sequencefile 文件
rdd.map((_,1)).saveAsSequenceFile("output2")

1. foreach

分布式遍历 RDD 中的每一个元素，调用指定函数

// 收集后打印
rdd.map(num=>num).collect().foreach(println)
// 分布式打印
rdd.foreach(println)

3. 参考文献

这些spark函数真的是一个一个学习的，因为不太会Scala，所以只能从分布式的角度来理解他，这些函数对学会分布式的原理太有帮助了。

• 《Spark权威指南》
• 《Hadoop权威指南》
• 《尚硅谷spark教材》
• 《大数据hadoop3.X分布式处理实战》
• 《Pyspark实战》