RDD编程-创新互联
1.RDD基础：
Spark中RDD是不可变的分布式对象集合。每个RDD被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD可以包含任意类型的对象（甚至可以是自定义的）。
前面讲到，Spark包含转化操作和行动操作。Spark只会惰性计算这些RDD。它们只有第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算。默认情况下，Spark的RDD会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，可以使用RDD.persist()让Spark把这个RDD缓存（内存或者磁盘）下来。
2.创建RDD：
Spark提供2种创建方式：
(1)读取外部数据集：之前的sc.textFile()就属于这种类型。更加常用的方式。
(2)在驱动器程序中对一个集合（list、Set等）进行并行化，要使用SparkContext.parallelize()方法。
3.RDD操作：
RDD主要分成数据类型RDD和键值对RDD。有一些操作可以适用于所有类型的RDD，这时候可以直接创建JavaRDD对象，例如map()，filter()等。有些操作只适用于数据类型的RDD，例如 ，这时候创建JavaDoubleRDD对象。有些操作只适用于键值对RDD，例如 ，这时候创建JavaPairRDD对象。
3.1 转化操作：
3.1.1 谱系图：
通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，Spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。如下图所示：
3.1.2 ：
基本的转化操作（map、flatMap、filter、distinct、sample），假设RDD的数据{1, 2, 3, 3}:
RDD的集合操作（union、intersection、subtract、cartesian），两个RDD分别是{1,2,3}、{3,4,5}：
| 函数名 | 作用 | 例子 | 运行结果 |
| map() | Apply a function to each element in the RDD and return an RDD of the result. | rdd.map(x => x +1) | {2, 3, 4, 4} |
| flatMap() | Apply a function to each element in the RDD and return an RDD of the contents of the iterators returned. Often used to extract words. | rdd.flatMap(x =>x.to(3)) | {1, 2, 3, 2, 3, 3, 3} |
| filter() | Return an RDD consisting of only elements that pass the condition passed to filter(). | rdd.filter(x => x!= 1) | {2, 3, 3} |
| distinct() | Remove duplicates. | rdd.distinct() | {1, 2, 3} |
| sample(withReplacement,fraction, [seed]) | Sample an RDD, with or without replacement. | rdd.sample(false,0.5) | 不确定 |
| union() | Produce an RDD containing elements from both RDDs. | rdd.union(other) | {1, 2, 3, 3, 4, 5} |
| intersection() | RDD containing only elements found in both RDDs. | rdd.intersection(other) | {3} |
| subtract() | Remove the contents of one RDD (e.g., remove training data). | rdd.subtract(other) | {1, 2} |
| cartesian() | Cartesian product with the other RDD. | rdd.cartesian(other) | {(1, 3), (1, 4),… (3, 5)} |
4.给Spark传递函数:
大多数的转化操作和一部分行动操作，都需要给Spark方法传递函数。在java中，函数式实现了包org.apache.spark.api.java.function下面任意一个接口的类。该包下面有许多接口，下面是一些基础接口:
| 函数名 | 需要实现的方法 | 用法 |
| Function | R call(T) | Take in one input and return one output, for use with operations like map()and filter(). |
Function2 | R call(T1, T2) | Take in two inputs and return one output, for use with operations like aggregate() or fold(). |
| FlatMapFunction | Iterable | Take in one input and return zero or more outputs, for use with operations like flatMap(). |
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
分享题目：RDD编程-创新互联
URL网址：http://6mz.cn/article/hcijg.html