RDD是什么？
RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。
如何创建RDD？
RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。
举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。
scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12
举例：读取文件README.md来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素
scala> val b = sc.textFile("README.md")
b: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12
虽然还有别的方式可以创建RDD，但在本文中我们主要使用上述两种方式来创建RDD以说明RDD的API。
map
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
举例：
scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) scala> val b = a.map(x => x*2) scala> a.collect res10: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) scala> b.collect res11: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)
上述例子中把原RDD中每个元素都乘以2来产生一个新的RDD。
mapPartitions
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。
它的函数定义为：
def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]
f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。
举例：
scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> def myfunc[T](iter: Iterator[T]) : Iterator[(T, T)] = {
var res = List[(T, T)]()
var pre = iter.next while (iter.hasNext) {
val cur = iter.next;
res .::= (pre, cur) pre = cur;
}
res.iterator
}
scala> a.mapPartitions(myfunc).collect
res0: Array[(Int, Int)] = Array((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7,8))
上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。
mapPartitions还有些变种，比如mapPartitionsWithContext，它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex，它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。
mapValues
mapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value，原RDD中的Key保持不变，与新的Value一起组成新的RDD中的元素。因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD。
举例：
scala> val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", " eagle"), 2)
scala> val b = a.map(x => (x.length, x))
scala> b.mapValues("x" + _ + "x").collect
res5: Array[(Int, String)] = Array((3,xdogx), (5,xtigerx), (4,xlionx),(3,xcatx), (7,xpantherx), (5,xeaglex))
mapWith
mapWith是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数，而mapWith有两个输入函数。它的定义如下：
def mapWith[A: ClassTag, U: ](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => U): RDD[U]
第一个函数constructA是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入，输出为新类型A；
第二个函数f是把二元组(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出），输出类型为U。
举例：把partition index 乘以10，然后加上2作为新的RDD的元素。
val x = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 3) x.mapWith(a => a * 10)((a, b) => (b + 2)).collect res4: Array[Int] = Array(2, 2, 2, 12, 12, 12, 22, 22, 22, 22)
flatMap
与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。
举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）
scala> val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) scala> val b = a.flatMap(x => 1 to x) scala> b.collect res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4)
flatMapWith
flatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的RDD。它的定义如下：
def flatMapWith[A: ClassTag, U: ClassTag](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => Seq[U]): RDD[U]
举例：
scala> val a = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 3) scala> a.flatMapWith(x => x, true)((x, y) => List(y, x)).collect res58: Array[Int] = Array(0, 1, 0, 2, 0, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6, 2, 7, 2, 8, 2, 9)
flatMapValues
flatMapValues类似于mapValues，不同的在于flatMapValues应用于元素为KV对的RDD中Value。每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。
举例
scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) scala> val b = a.flatMapValues(x=>x.to(5)) scala> b.collect res3: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (3,4), (3,5))
上述例子中原RDD中每个元素的值被转换为一个序列（从其当前值到5），比如第一个KV对(1,2), 其值2被转换为2，3，4，5。然后其再与原KV对中Key组成一系列新的KV对(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)。
reduce
reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。
举例
scala> val c = sc.parallelize(1 to 10) scala> c.reduce((x, y) => x + y) res4: Int = 55
上述例子对RDD中的元素求和。
reduceByKey
顾名思义，reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
举例:
scala> val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) scala> a.reduceByKey((x,y) => x + y).collect res7: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10))
上述例子中，对Key相同的元素的值求和，因此Key为3的两个元素被转为了(3,10)。
Reference
本文中的部分例子来自:http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
总结
以上就是本文关于浅谈Spark RDD API中的Map和Reduce的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：Spark三种属性配置方式详解、浅谈七种常见的Hadoop和Spark项目案例等，有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持！