目錄
- 一、 RDD創建
- 從本地檔案系統中加載資料創建RDD
- 從HDFS加載資料創建RDD
- 通過并行集合（串列）創建RDD
- 二、 RDD操作
- 轉換操作
- filter(func)
- map(func)
- flatMap(func)
- reduceByKey()
- groupByKey()
- sortByKey()
- sortBy()
- 行動操作
- foreach(func)
- collect()
- count()
- take(n)
- reduce()
- 轉換操作
一、 RDD創建
從本地檔案系統中加載資料創建RDD
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sc：SparkContext（shell自動創建）
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本地檔案系統中加載資料創建RDD
Spark采用textFile()方法來從檔案系統中加載資料創建RDD
該方法把檔案的URI作為引數，這個URI可以是：
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本地檔案系統的地址
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或者是分布式檔案系統HDFS的地址
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或者是Amazon S3的地址等等
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從HDFS加載資料創建RDD
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啟動hdfs
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上傳檔案
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查看檔案
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spark內加載檔案
textFile默認是讀hdfs，所以hdfs可以省略，
hdfs的默認目錄，前三條陳述句是完全等價的，可以使用其中任意一種方式
不是默認目錄，要還上路徑
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停止hdfs
通過并行集合（串列）創建RDD
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輸入串列、字串、numpy生成陣列
二、 RDD操作
轉換操作
對于RDD而言，每一次轉換操作都會產生新的RDD，供給下一個“轉換”使用
轉換得到的RDD是惰性求值的，也就是說，整個轉換程序只是記錄了轉換的軌跡，并不會發生真正的計算，只有遇到行動操作時，才會發生真正的計算，開始從血緣關系源頭開始，進行物理的轉換操作
| 操作 | 含義 |
|---|---|
| filter(func) | 篩選出滿足函式func的元素，并回傳一個新的資料集 |
| map(func) | 將每個元素傳遞到函式func中，并將結果回傳為一個新的資料集 |
| flatMap(func) | 與map()相似，但每個輸入元素都可以映射到0或多個輸出結果 |
| groupByKey() | 應用于(K,V)鍵值對的資料集時，回傳一個新的(K, Iterable)形式的資料集 |
| reduceByKey(func) | 應用于(K,V)鍵值對的資料集時，回傳一個新的(K, V)形式的資料集，其中每個值是將每個key傳遞到函式func中進行聚合后的結果 |
filter(func)
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顯式定義函式
結果不明顯，換個關鍵詞
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lambda函式
map(func)
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字串分詞
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顯式定義函式
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lambda函式
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數字加100
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顯式定義函式
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lambda函式
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字串加固定前綴
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顯式定義函式
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lambda函式
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flatMap(func)
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分詞
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單詞映射成鍵值對
reduceByKey()
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統計詞頻，累加
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乘法規則
groupByKey()
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單詞分組
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查看分組的內容
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分組之后做累加 map
sortByKey()
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詞頻統計按單詞排序
sortBy()
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詞頻統計按詞頻排序
行動操作
行動操作是真正觸發計算的地方，Spark程式執行到行動操作時，才會執行真正的計算，從檔案中加載資料，完成一次又一次轉換操作，最終，完成行動操作得到結果，
| 操作 | 含義 |
|---|---|
| count() | 回傳資料集中的元素個數 |
| collect() | 以陣列的形式回傳資料集中的所有元素 |
| first() | 回傳資料集中的第一個元素 |
| take(n) | 以陣列的形式回傳資料集中的前n個元素 |
| foreach(func) | 將資料集中的每個元素傳遞到函式func中運行 |
| reduce(func) | 通過函式func(輸入兩個引數并回傳一個值)聚合資料集中的元素 |
foreach(func)
-
foreach(print)
-
foreach(lambda a:print(a.upper())
collect()
count()
take(n)
reduce()
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數值型的rdd元素做累加
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與reduceByKey區別
reduceByKey(func)應用于(K,V)鍵值對的資料集時，回傳一個新的(K, V)形式的資料集，其中的每個值是將每個key傳遞到函式func中進行聚合后得到的結果
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