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一.RDD

28.RDD_为什么需要RDD

29.RDD_定义

30.RDD_五大特性总述

31.RDD_五大特性1

32.RDD_五大特性2

33.RDD_五大特性3

34.RDD_五大特性4

35.RDD_五大特性5

36.RDD_五大特性总结

37.RDD_创建概述

38.RDD_并行化创建

演示代码：

// 获取当前 RDD 的分区数

@Since ( "1.6.0" )

final def getNumPartitions : Int =

partitions . length

// 显示出 RDD 被分配到不同分区的信息

/**Return an RDD created by coalescing all

elements within each partition into an

array.*/

def glom (): RDD [ Array [ T ]]

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package com . itbaizhan . rdd

//1. 导入 SparkConf 类、 SparkContext

import org . apache . spark . rdd . RDD

import org . apache . spark .{ SparkConf ,

SparkContext }

object CreateByParallelize {

def main ( args : Array [ String ]): Unit = {

//2. 构建 SparkConf 对象。并设置本地运行和程序的

名称

val conf = new

SparkConf (). setMaster ( "local[2]" ). setAppName

( "CreateRdd1" )

//3. 构建 SparkContext 对象

val sc = new SparkContext ( conf )

//4. 通过并行化创建 RDD 对象：将本地集合 -> 分布式的

RDD 对象

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//val rdd: RDD[Int] =

sc.parallelize[Int](List(1, 2, 3, 4, 5, 6,

7, 8))

val rdd : RDD [ Int ] =

sc . parallelize ( List ( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ,

8 ), 3 )

//5. 输出默认的分区数

//5.1

setMaster("local[*]")&¶llelize(List(1,

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8))

//println(" 默认分区

数： "+rdd.getNumPartitions)//8, 默认当前系统的

CPU 数

//5.2

setMaster("local[2]")&¶llelize(List(1,

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8))

//println(" 默认分区

数： "+rdd.getNumPartitions)//2

//5.3

setMaster("local[2]")&¶llelize(List(1,

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),3)

println ( " 默认分区

数： " + rdd . getNumPartitions ) //3

//6.collect 方法：将 rdd 对象中每个分区的数据，都

发送到 Driver ，形成一个 Array 对象

val array1 : Array [ Int ] = rdd . collect ()

println ( "rdd.collect()=" + array1 . mkString ( ",

" ))

//7. 显示出 rdd 对象中元素被分布到不同分区的数据信

息

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80 运行结果：

实时效果反馈

1. 以下关于并行化创建 RDD 的描述错误的是：

A

通过并行化集合创建，将本地集合对象转分布式 RDD 。

B

parallelize() 方法必须传递两个参数。

C

parallelize 没有给定分区数 , 默认分区数等于执行程序的当前

服务器 CPU 核数。

答案：

val array2 : Array [ Array [ Int ]] =

rdd . glom (). collect ()

println ( "rdd.glom().collect() 的内容是 :" )

/*for(eleArr<- array2){

println(eleArr.mkString(","))

}*/

array2 . foreach ( eleArr => println ( eleArr . mkStr

ing ( "," )))

}

}

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默认分区数： 3

rdd.collect()=1,2,3,4,5,6,7,8

rdd.glom().collect() 的内容是 :

1,2

3,4,5

6,7,8

39.RDD_读取文件创建RDD

40.RDD_读取小文件创建RDD

扩展 wholeTextFiles 适合读取一堆小文件：

//path 指定小文件的路径目录

//minPartitions 最小分区数 可选参数

def wholeTextFiles ( path :

String , minPartitions : Int =

defaultMinPartitions ): RDD [( String , String )]

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85 代码演示：

package com . itbaizhan . rdd

//1. 导入类

import org . apache . spark . rdd . RDD

import org . apache . spark .{ SparkConf ,

SparkContext }

object CreateByWholeTextFiles {

def main ( args : Array [ String ]): Unit = {

//2. 构建 SparkConf 对象，并设置本地运行和程序名

称

val conf : SparkConf = new

SparkConf (). setMaster ( "local[*]" ). setAppName

( "WholeTextFiles" )

//3. 使用 conf 对象构建 SparkContet 对象

val sc = new SparkContext ( conf )

//5. 读取指定目录下的小文件

val rdd : RDD [( String , String )] =

sc . wholeTextFiles ( "data/tiny_files" )

//(filePath1, " 内容 1"),(filePath2, " 内容

2"),...,(filePathN, " 内容 N")

val tuples : Array [( String , String )] =

rdd . collect ()

tuples . foreach ( ele => println ( ele . _1 , ele . _2 ))

//6. 获取小文件中的内容

val array : Array [ String ] =

rdd . map ( _ . _2 ). collect ()

println ( "---------------------------" )

println ( array . mkString ( "|" ))

//4. 关闭 sc 对象

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86 运行输出结果 :

RDD_ 算子概述

定义： 分布式集合 RDD 对象的方法被称为算子

算子分类：

Transformation 转换算子

1

Action 行动算子

2

sc . stop ()

}

}

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(file:/D:/codes/itbaizhan/sparkdemo/data/tin

y_files/file1.txt,hello Linux

hello Zookeper

hello Maven

hello hive

hello spark)

(file:/D:/codes/itbaizhan/sparkdemo/data/tin

y_files/file2.txt,Spark Core

Spark RDD

Spark Sql)

----------------

hello Linux

hello Zookeper

hello Maven

hello hive

hello spark|Spark Core

Spark RDD

Spark Sql

41.RDD_算子概述

42.RDD_转换算子map

43.RDD_转换算子flatmap

44.RDD_转换算子reducebykey

45.RDD_转换算子filter

46.RDD_转换算子distinct

47.RDD_转换算子glom

48.RDD_转换算子groupby

object RddGroupBy {

def main ( args : Array [ String ]): Unit = {

//2. 构建 SparkConf 对象，并设置本地运行和程序名

称

val conf : SparkConf = new

SparkConf (). setMaster ( "local[*]" ). setAppName

( "groupBy" )

//3. 使用 conf 对象构建 SparkContet 对象

val sc = new SparkContext ( conf )

//5. 创建 Rdd

val rdd : RDD [( Char , Int )] =

sc . parallelize ( Array (( 'a' , 1 ), ( 'a' , 2 ),

( 'b' , 1 ), ( 'b' , 2 ), ( 'a' , 3 ), ( 'a' , 4 )))

//6. 通过 groupBy 算子对 rdd 对象中的数据进行分组

//groupBy 插入的函数的用意是指定按照谁进行分组

// 分组后的结果是有二元组组成的 RDD

val gbRdd : RDD [( Char , Iterable [( Char ,

Int )])] = rdd . groupBy ( tupEle => tupEle . _1 )

// 收集到 Driver 端

val result1 : Array [( Char ,

Iterable [( Char , Int )])] = gbRdd . collect ()

//(a,CompactBuffer((a,1), (a,2), (a,3),

(a,4))),(b,CompactBuffer((b,1), (b,2)))

println ( result1 . mkString ( "," ))

//7. 使用 map 转换算子

//(a,List((a,1), (a,2), (a,3), (a,4))),

(b,List((b,1), (b,2)))

val result2 : Array [( Char , List [( Char ,

Int )])] = gbRdd . map ( tup => ( tup . _1 ,

tup . _2 . toList )). collect ()

println ( result2 . mkString ( "," ))

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104 实时效果反馈

1. 以下关于

rdd.groupBy(tupEle => tupEle._1)

的描述错误的是：

A

groupBy 传入的函数的意思是 : 通过这个函数 , 确定按照谁来

分组。

B

groupBy 方法适用于元素为元祖类型的 RDD ，元祖元素的个

数只能为 2 。

C

groupBy 方法适用于元素为元祖类型的 RDD ，元祖元素的个

数 >=2 。

答案：

1=>B

49.RDD_转换算子groupbyKey

50.RDD_转换算子sortby

51.RDD_转换算子sortbyKey

52.RDD_转换算子union并集

53.RDD_转换算子交集和差集

54.RDD_转换算子关联算子

55.RDD_转换算子partitionBy

56.RDD_转换算子mapPatitions

57.RDD_转换算子sample

58.RDD_行动算子foreachPartition

59.RDD_行动算子foreach

60.RDD_行动算子saveAsTestFile

61.RDD_行动算子countByKey

62.RDD_行动算子reduce

63.RDD_行动算子fold

64.RDD_行动算子first_take_count

65.RDD_行动算子top_takeOrderd

66.RDD_行动算子takeSample

二.内核进阶

67.内核进阶_DAG概述

68.内核进阶_血缘关系

69.内核进阶_宽窄依赖关系

70.内核进阶_stage划分

71.内核进阶_任务调度概述

72.内核进阶_管道计算模式上

73.内核进阶_管道计算模式下

74.内核进阶_cache缓存

75.内核进阶_checkpoint检查点

76.内核进阶_cache和checkpoint区别

77.内核进阶_并行度

78.内核进阶_广播变量

79.内核进阶_累加器一

80.内核进阶_累加器二

81.内核进阶_累加器之重复计算

82.内核进阶_项目实战PVUV需求分析

83.内核进阶_项目实战PV分析

84.内核进阶_项目实战UV分析

85.内核进阶_二次排序实战

86.内核进阶_分组取topN实战

87.内核进阶_卡口统计项目需求分析

88.内核进阶_卡口统计项目统计正常的卡口

89.内核进阶_卡口统计项目TOP5

90.内核进阶_卡口统计项目统计不同区域同时出现的车辆

91.内核进阶_卡口统计项目统计某卡口下通过的车辆轨迹一

92.内核进阶_卡口统计项目统计某卡口下通过的车辆轨迹二

93.内核进阶_卡口统计项目统计某卡口下通过的车辆轨迹三

94.内核进阶_卡口统计项目统计某卡口下通过的车辆轨迹四