1. Value 型

(1) 输入、输出分区 一对一

• map

    // 将数据逐个迭代，生成新的值或键值对
    val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3, 3)
    
    rdd1.map(x => (x, 1))
  

• flatMap

    // 合并每个分区中的元素，生成一个新的集合
    val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3, 3)
    
    rdd1.flatMap(x => x) // => Array( 1, 2, 3 )
  

• mapPartitions

    // 将每个分区进行一次map
    val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize(1 to 9, 3)
    
    rdd1.mapPartitions{iter =>
      val list = ListBuffer[Int]()
    
      while(iter.hasNext){
        val item = iter.next()
        list.append(item * 2)
      }
    
      list.toIterator // 返回迭代器
    }.collect().foreach(println)
  

• glom

    // 分区 => 数组
    val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3, 3)
    
    rdd1.glom.collect // => Array( Array(1), Array(2), Array(3) )
  

(2) 输入、输出分区 多对一

• union：并集（不去重）

    // 合并多个 RDD
    rdd1.union(rdd2) // rdd1 + rdd2
  

• intersection：交集（去重）

    rdd1.intersection(rdd2) // rdd1 * rdd2
  

• subtract：差集

    rdd1.subtract(rdd2) // rdd1 - rdd2
  

• cartesian：笛卡尔积

    // 对 RDD 进行笛卡尔积计算
    
    rdd1.cartesian(rdd2)
  

(3) 输入、输出分区 多对多

• groupBy

    // 分组
    
    val rdd1 = sc.parallelize(1 to 9, 3)
    
    rdd1.groupBy(x => {
      if(x % 2 == 0)
          "偶数"
      else
          "奇数"
    })
  

(4) 输出为输入的子集

• filter

    // 按一定条件过滤数据
    
    val rdd1 = sc.parallelize(1 to 9, 3)
    
    rdd1.filter(x => x % 2 == 0)
  

• distinct

    // 去重
    
    rdd1.distinct
  

• sample

    // 采样
    val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100000, 3)
    
    /**
     *    参数
     *    (1) withReplacement: Boolean    是否有放回采样
     *    (2) fraction: Double                    采样比例
     *    (3) seed: Long                              种子
     */
    rdd1.sample(false, 0.1, 0L)
  

• takeSample

    // takeSample 与 sample 不同的是：不使用相对比例采样，而是按设定的个数进行采样
    rdd1.takeSample(true, 20, 0L)
  

• Cache型
  • cache
  • persist

2. Key-Value 型

(1) 输入、输出分区一对一

• mapValues

    // 对 value 进行操作
    
    val rdd1 = sc.parallelize(List("dog","cat","tiger","lion","mouse"), 2)
    val rdd2 = rdd1.map(x => (x.length, x)) // Array( (3, dog), (3, cat), ... )
    
    rdd2.mapValues(x => "#" + x + "#") // Array( (3, #dog#), (3, #cat#), ... )
    // 只有一个参数时，可以使用通配符 "_"
    rdd2.mapValues("#" + _ + "#")
  

• zip

    // 合并两个 RDD 为键值对
    // 注意分区数、元素数量 必须相同
    
    val rdd1 = sc.parallelize(List("dog","cat","tiger","lion","mouse"), 2)
    val rdd2 = sc.parallelize(List(1,1,2,3,3), 2)
    val rdd3 = rdd2.zip(rdd1)
    
    // Array((1,dog), (1,cat), (2,tiger), (3,lion), (3,mouse))
  

(2) 对单个 RDD 聚集

• combineByKey

    val rdd1 = sc.parallelize(List("dog","cat","tiger","lion","mouse"), 2)
    val rdd2 = sc.parallelize(List(1,1,2,3,3), 2)
    val rdd3 = rdd2.zip(rdd1) // Array((1,dog), (1,cat), (2,tiger), (3,lion), (3,mouse))
    
    // 根据 Key 合并
    val rdd4 = rdd3.combineByKey(
                List(_),    // createCombiner
                (x: List[String], y: String) => y::x,   // mergeValue
                (x: List[String], y: List[String]) => x:::y // mergeCombiners
        )
    
    // Array((3,List(rabbit, cat)), (5,List(bee)), (2,List(dog, bear)))
  

• reduceByKey

    val rdd1 = sc.parallelize(List("dog","cat","tiger","dog","mouse"), 2)
    val rdd2 = sc.parallelize(List(1,1,2,3,3), 2)
    val rdd3 = rdd1.zip(rdd2) // Array((dog,1), (cat,1), (tiger,2), (dog,3), (mouse,3))
    
    // 根据 Key 相减
    val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
    
    // Array((dog,4), (cat,1), (tiger,2), (mouse,3))
  

• partitionByKey

(3) 对两个 RDD 聚集

• Cogroup

• 连接

  • join
  • leftOutJoin
  • rightOutJoin

3. Action 算子

• 无返回值
  • foreach
• HDFS 输出
  • saveAsTextFile
  • saveAsObjectFile
• 集合、数据类型
  • collect
  • collectAsMap
  • reduceByKeyLocally
  • lookup
  • count
  • top
  • reduce
  • fold
  • aggregate

4. 数据加载算子

• 文件读取
  • textFile
• 内存生成
  • makeRDD
  • parallelize