spark2.x由淺入深深到底系列六之RDD java api詳解三

學習任何spark知識點之前請先正確理解spark，可以參考：正確理解spark

本文詳細介紹了spark key-value類型的rdd java api

一、key-value類型的RDD的創建方式

1、sparkContext.parallelizePairs

JavaPairRDD<String, Integer> javaPairRDD =
        sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2("test", 3), new Tuple2("kkk", 3)));
//結果：[(test,3), (kkk,3)]
System.out.println("javaPairRDD = " + javaPairRDD.collect());

2、keyBy的方式

public class User implements Serializable {
    private String userId;

    private Integer amount;

    public User(String userId, Integer amount) {
        this.userId = userId;
        this.amount = amount;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{" +
                "userId='" + userId + '\'' +
                ", amount=" + amount +
                '}';
    }
}

JavaRDD<User> userJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(new User("u1", 20)));
JavaPairRDD<String, User> userJavaPairRDD = userJavaRDD.keyBy(new Function<User, String>() {
    @Override
    public String call(User user) throws Exception {
        return user.getUserId();
    }
});
//結果：[(u1,User{userId='u1', amount=20})]
System.out.println("userJavaPairRDD = " + userJavaPairRDD.collect());

3、zip的方式

JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13));
//兩個rdd zip也是創建key-value類型RDD的一種方式
JavaPairRDD<Integer, Integer> zipPairRDD = rdd.zip(rdd);
//結果：[(1,1), (1,1), (2,2), (3,3), (5,5), (8,8), (13,13)]
System.out.println("zipPairRDD = " + zipPairRDD.collect());

4、groupBy的方式

JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13));
Function<Integer, Boolean> isEven = new Function<Integer, Boolean>() {
    @Override
    public Boolean call(Integer x) throws Exception {
        return x % 2 == 0;
    }
};
//將偶數和奇數分組，生成key-value類型的RDD
JavaPairRDD<Boolean, Iterable<Integer>> oddsAndEvens = rdd.groupBy(isEven);
//結果：[(false,[1, 1, 3, 5, 13]), (true,[2, 8])]
System.out.println("oddsAndEvens = " + oddsAndEvens.collect());
//結果：1
System.out.println("oddsAndEvens.partitions.size = " + oddsAndEvens.partitions().size());

oddsAndEvens = rdd.groupBy(isEven, 2);
//結果：[(false,[1, 1, 3, 5, 13]), (true,[2, 8])]
System.out.println("oddsAndEvens = " + oddsAndEvens.collect());
//結果：2
System.out.println("oddsAndEvens.partitions.size = " + oddsAndEvens.partitions().size());

二、combineByKey

JavaPairRDD<String, Integer> javaPairRDD =
        sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2("coffee", 1), new Tuple2("coffee", 2),
                new Tuple2("panda", 3), new Tuple2("coffee", 9)), 2);

//當在一個分區中遇到新的key的時候，對這個key對應的value應用這個函數
Function<Integer, Tuple2<Integer, Integer>> createCombiner = new Function<Integer, Tuple2<Integer, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2<Integer, Integer> call(Integer value) throws Exception {
        return new Tuple2<>(value, 1);
    }
};
//當在一個分區中遇到已經應用過上面createCombiner函數的key的時候，對這個key對應的value應用這個函數
Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Integer, Tuple2<Integer, Integer>> mergeValue =
        new Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Integer, Tuple2<Integer, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<Integer, Integer> acc, Integer value) throws Exception {
                return new Tuple2<>(acc._1() + value, acc._2() + 1);
            }
        };
//當需要對不同分區的數據進行聚合的時候應用這個函數
Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>> mergeCombiners =
        new Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<Integer, Integer> acc1, Tuple2<Integer, Integer> acc2) throws Exception {
                return new Tuple2<>(acc1._1() + acc2._1(), acc1._2() + acc2._2());
            }
        };

JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> combineByKeyRDD =
        javaPairRDD.combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners);
//結果：[(coffee,(12,3)), (panda,(3,1))]
System.out.println("combineByKeyRDD = " + combineByKeyRDD.collect());

combineByKey的數據流如下：

對于combineByKey的原理講解詳細見: spark core RDD api原理詳解

三、aggregateByKey

JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> aggregateByKeyRDD =
        javaPairRDD.aggregateByKey(new Tuple2<>(0, 0), mergeValue, mergeCombiners);
//結果：[(coffee,(12,3)), (panda,(3,1))]
System.out.println("aggregateByKeyRDD = " + aggregateByKeyRDD.collect());
//aggregateByKey是由combineByKey實現的，上面的aggregateByKey就是等于下面的combineByKeyRDD
Function<Integer, Tuple2<Integer, Integer>> createCombinerAggregateByKey =
        new Function<Integer, Tuple2<Integer, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, Integer> call(Integer value) throws Exception {
                return mergeValue.call(new Tuple2<>(0, 0), value);
            }
        };
//結果是： [(coffee,(12,3)), (panda,(3,1))]
System.out.println(javaPairRDD.combineByKey(createCombinerAggregateByKey, mergeValue, mergeCombiners).collect());

四、reduceByKey

JavaPairRDD<String, Integer> reduceByKeyRDD = javaPairRDD.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer call(Integer value1, Integer value2) throws Exception {
        return value1 + value2;
    }
});
//結果：[(coffee,12), (panda,3)]
System.out.println("reduceByKeyRDD = " + reduceByKeyRDD.collect());
//reduceByKey底層也是combineByKey實現的，上面的reduceByKey等于下面的combineByKey
Function<Integer, Integer> createCombinerReduce = new Function<Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer call(Integer integer) throws Exception {
        return integer;
    }
};
Function2<Integer, Integer, Integer> mergeValueReduce =
        new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return integer + integer2;
            }
        };
//結果：[(coffee,12), (panda,3)]
System.out.println(javaPairRDD.combineByKey(createCombinerReduce, mergeValueReduce, mergeValueReduce).collect());

五、foldByKey

JavaPairRDD<String, Integer> foldByKeyRDD = javaPairRDD.foldByKey(0, new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
        return integer + integer2;
    }
});
//結果：[(coffee,12), (panda,3)]
System.out.println("foldByKeyRDD = " + foldByKeyRDD.collect());
//foldByKey底層也是combineByKey實現的，上面的foldByKey等于下面的combineByKey
Function2<Integer, Integer, Integer> mergeValueFold =
        new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return integer + integer2;
            }
        };

Function<Integer, Integer> createCombinerFold = new Function<Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer call(Integer integer) throws Exception {
        return mergeValueFold.call(0, integer);
    }
};
//結果：[(coffee,12), (panda,3)]
System.out.println(javaPairRDD.combineByKey(createCombinerFold, mergeValueFold, mergeValueFold).collect());

六、groupByKey

JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> groupByKeyRDD = javaPairRDD.groupByKey();
//結果：[(coffee,[1, 2, 9]), (panda,[3])]
System.out.println("groupByKeyRDD = " + groupByKeyRDD.collect());
//groupByKey底層也是combineByKey實現的，上面的groupByKey等于下面的combineByKey
Function<Integer, List<Integer>> createCombinerGroup = new Function<Integer, List<Integer>>() {
    @Override
    public List<Integer> call(Integer integer) throws Exception {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        list.add(integer);
        return list;
    }
};
Function2<List<Integer>, Integer, List<Integer>> mergeValueGroup = new Function2<List<Integer>, Integer, List<Integer>>() {
    @Override
    public List<Integer> call(List<Integer> integers, Integer integer) throws Exception {
        integers.add(integer);
        return integers;
    }
};
Function2<List<Integer>, List<Integer>, List<Integer>> mergeCombinersGroup =
        new Function2<List<Integer>, List<Integer>, List<Integer>>() {
            @Override
            public List<Integer> call(List<Integer> integers, List<Integer> integers2) throws Exception {
                integers.addAll(integers2);
                return integers;
            }
        };
//結果：[(coffee,[1, 2, 9]), (panda,[3])]
System.out.println(javaPairRDD.combineByKey(createCombinerGroup, mergeValueGroup, mergeCombinersGroup).collect());

對于api原理性的東西很難用文檔說明清楚，如果想更深入，更透徹的理解api的原理，可以參考： spark core RDD api原理詳解