Spark中RDD的常用操作（Python）

弹性分布式数据集（RDD）

Spark是以RDD概念为中心运行的。RDD是一个容错的、可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法：在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合；从外部存储系统中引用一个数据集。RDD的一大特性是分布式存储，分布式存储在最大的好处是可以让数据在不同工作节点并行存储，以便在需要数据时并行运算。弹性指其在节点存储时，既可以使用内存，也可已使用外存，为使用者进行大数据处理提供方便。除此之外，RDD的另一大特性是延迟计算，即一个完整的RDD运行任务被分为两部分：Transformation和Action

1.Transformation

Transformation用于对RDD的创建，RDD只能使用Transformation创建，同时还提供大量操作方法，包括map，filter，groupBy，join等，RDD利用这些操作生成新的RDD，但是需要注意，无论多少次Transformation，在RDD中真正数据计算Action之前都不可能真正运行。

2.Action

Action是数据执行部分，其通过执行count，reduce，collect等方法真正执行数据的计算部分。实际上，RDD中所有的操作都是Lazy模式进行，运行在编译中不会立即计算最终结果，而是记住所有操作步骤和方法，只有显示的遇到启动命令才执行。这样做的好处在于大部分前期工作在Transformation时已经完成，当Action工作时，只需要利用全部自由完成业务的核心工作。

下面是在python中对RDD的生成，以及一些基本的Transformation，Action操作。

# -*- coding:utf-8 -*-
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.streaming import StreamingContext
import math
appName ="jhl_spark_1" #你的应用程序名称
master= "local"#设置单机
conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)#配置SparkContext
sc = SparkContext(conf=conf)

# parallelize：并行化数据，转化为RDD
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data, numSlices=10)  # numSlices为分块数目，根据集群数进行分块

# textFile读取外部数据
rdd = sc.textFile("./c2.txt")  # 以行为单位读取外部文件，并转化为RDD
print rdd.collect()

# map：迭代，对数据集中数据进行单独操作
def my_add(l):
return (l,l)
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)  # 并行化数据集
result = distData.map(my_add)
print (result.collect())  # 返回一个分布数据集

# filter：过滤数据
def my_add(l):
result = False
if l > 2:
result = True
return result
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)#并行化数据集，分片
result = distData.filter(my_add)
print (result.collect())#返回一个分布数据集

# zip：将两个RDD对应元素组合为元组
x = sc.parallelize(range(0,5))
y = sc.parallelize(range(1000, 1005))
print x.zip(y).collect()

#union 组合两个RDD
print x.union(x).collect()
# Aciton操作

# collect：返回RDD中的数据
rdd = sc.parallelize(range(1, 10))
print rdd
print rdd.collect()

# collectAsMap:以rdd元素为元组，以元组中一个元素作为索引返回RDD中的数据
m = sc.parallelize([('a', 2), (3, 4)]).collectAsMap()
print m['a']
print m[3]

# groupby函数：根据提供的方法为RDD分组：
rdd = sc.parallelize([1, 1, 2, 3, 5, 8])
def fun(i):
return i % 2
result = rdd.groupBy(fun).collect()
print [(x, sorted(y)) for (x, y) in result]

# reduce：对数据集进行运算
rdd = sc.parallelize(range(1, 10))
result = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
print result

　　

　除上述以外，对RDD还存在一些常见数据操作如：

name()返回rdd的名称

min()返回rdd中的最小值

sum()叠加rdd中所有元素

take（n）取rdd中前n个元素

count（）返回rdd的元素个数

更多操作请参考 ：http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html