spark2.x由浅入深深到底系列六之RDD java api详解二

在学习Spark前，建议先正确理解spark，可以参考：正确理解spark

本篇对JavaRDD基本的action api进行了详细的描述

先定义两个Comparator实现，一个是实现升序，一个是实现降序

//升序排序比较器
private static class AscComparator implements Comparator<Integer>, Serializable {

@Override
public int compare(java.lang.Integer o1, java.lang.Integer o2) {
return o1 - o2;
}

}
//降序排序比较器
private static class DescComparator implements Comparator<Integer>, Serializable {

@Override
public int compare(java.lang.Integer o1, java.lang.Integer o2) {
return o2 - o1;
}
}

再定义一个RDD：

JavaRDD<Integer> listRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 4, 3, 3, 6), 2);

一、collect、take、top、first

//结果： [1, 2, 4, 3, 3, 6] 将RDD的所有数据收集到driver端来，用于小数据或者实验，
// 对大数据量的RDD进行collect会出现driver端内存溢出
System.out.println("collect = " + listRDD.collect());
//结果：[1, 2]  将RDD前面两个元素收集到java端
//take的原理大致为：先看看RDD第一个分区的元素够不够我们想take的数量
//不够的话再根据剩余的需要take的数据量来估算需要扫描多少个分区的数据，直到take到了我们想要的数据个数为止
System.out.println("take(2) = " + listRDD.take(2));
//结果：[6, 4]  取RDD升序的最大的两个元素
System.out.println("top(2) = " + listRDD.top(2));
//结果：[1, 2] 取RDD降序的最大的两个元素(即取RDD最小的两个元素)
System.out.println("DescComparator top(2) = " + listRDD.top(2, new DescComparator()));
//结果：1  其底层实现就是take(1)
System.out.println("first = " + listRDD.first());

二、min、max

//结果：1。 按照升序取最小值，就是RDD的最小值
System.out.println("min = " + listRDD.min(new AscComparator()));
//结果：6   按照降序取最小值，就是RDD的最大值
System.out.println("min = " + listRDD.min(new DescComparator()));
//结果：6   按照升序取最大值，就是RDD的最大值
System.out.println("max = " + listRDD.max(new AscComparator()));
//结果：1   按照降序取最大值，就是RDD的最小值
System.out.println("max = " + listRDD.max(new DescComparator()));

min和max的底层是用reduce api来实现的，下面是伪代码

min()  == reduce((x, y) => if (x <= y) x else y)
max()  == redcue((x, y) => if (x >= y) x else y)

对于reduce api我们见下面的讲解

三、takeOrdered

//结果：[1, 2] 返回该RDD最小的两个元素
System.out.println("takeOrdered(2) = " + listRDD.takeOrdered(2));
//结果：[1, 2] 返回RDD按照升序的前面两个元素，即返回该RDD最小的两个元素
System.out.println("takeOrdered(2)  = " + listRDD.takeOrdered(2, new AscComparator()));
//结果：[6, 4] 返回RDD按照降序的前面两个元素，即返回该RDD最大的两个元素
System.out.println("takeOrdered(2)  = " + listRDD.takeOrdered(2, new DescComparator()));

四、foreach和foreachPartition

foreach是对RDD每一个元素应用自定义的函数，而foreachPartition是对RDD的每一个partition应用自定义的函数，使用时需要注意下面的建议
先定义一个比较耗时的操作：

public static Integer getInitNumber(String source) {
System.out.println("get init number from " + source + ", may be take much time........");
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return 1;
}

listRDD.foreach(new VoidFunction<Integer>() {
@Override
public void call(Integer element) throws Exception {
//这个性能太差，遍历每一个元素的时候都需要调用比较耗时的getInitNumber
//建议采用foreachPartition来代替foreach操作
Integer initNumber = getInitNumber("foreach");
System.out.println((element + initNumber) + "=========");
}
});

listRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Integer>>() {
@Override
public void call(Iterator<Integer> integerIterator) throws Exception {
//和foreach api的功能是一样，只不过一个是将函数应用到每一条记录，这个是将函数应用到每一个partition
//如果有一个比较耗时的操作，只需要每一分区执行一次这个操作就行，则用这个函数
//这个耗时的操作可以是连接数据库等操作，不需要计算每一条时候去连接数据库，一个分区只需连接一次就行
Integer initNumber = getInitNumber("foreach");
while (integerIterator.hasNext()) {
System.out.println((integerIterator.next() + initNumber) + "=========");
}
}
});

五、reduce 和 treeReduce

Integer reduceResult = listRDD.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer ele1, Integer ele2) throws Exception {
return ele1 + ele2;
}
});
//结果：19
System.out.println("reduceResult = " + reduceResult);

Integer treeReduceResult = listRDD.treeReduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
return integer + integer2;
}
}, 3); //这个3表示做3次聚合才计算出结果
//结果：19
System.out.println("treeReduceResult = " + treeReduceResult);

它们俩的结果是一样的，但是执行流程不一样，如下流程：



如果分区数太多的话，使用treeReduce做多次聚合，可以提高性能，如下：



六、fold
fold其实和reduce的功能类似，只不过fold多了一个初始值而已

//和reduce的功能类似，只不过是在计算每一个分区的时候需要加上初始值0，最后再将每一个分区计算出来的值相加再加上这个初始值
Integer foldResult = listRDD.fold(0, new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
return integer + integer2;
}
});
//结果：19
System.out.println("foldResult = " + foldResult);

七、aggregate 和 treeAggregate

//先初始化一个我们想要的返回的数据类型的初始值
//然后在每一个分区对每一个元素应用函数一(acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1)进行聚合
//最后将每一个分区生成的数据应用函数(acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)进行聚合
Tuple2 aggregateResult = listRDD.aggregate(new Tuple2<Integer, Integer>(0, 0),
new Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Integer, Tuple2<Integer, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<Integer, Integer> acc, Integer integer) throws Exception {
return new Tuple2<>(acc._1 + integer, acc._2 + 1);
}
}, new Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<Integer, Integer> acc1, Tuple2<Integer, Integer> acc2) throws Exception {
return new Tuple2<>(acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2);
}
});
//结果：(19,6)
System.out.println("aggregateResult = " + aggregateResult);

Tuple2 treeAggregateResult = listRDD.treeAggregate(new Tuple2<Integer, Integer>(0, 0),
new Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Integer, Tuple2<Integer, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<Integer, Integer> acc, Integer integer) throws Exception {
return new Tuple2<>(acc._1 + integer, acc._2 + 1);
}
}, new Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<Integer, Integer> acc1, Tuple2<Integer, Integer> acc2) throws Exception {
return new Tuple2<>(acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2);
}
}, 2);
//结果：(19,6)
System.out.println("treeAggregateResult = " + treeAggregateResult);

两者的结果是一致的，只不过执行流程不一样，如下是aggregate的执行流程：




如果RDD的分区数非常多的话，建议使用treeAggregate，如下是treeAggregate的执行流程：




aggregate和treeAggregate的比较：
1: aggregate在combine上的操作，时间复杂度为O(n). treeAggregate的时间复杂度为O(lgn)。n表示分区数2: aggregate把数据全部拿到driver端，存在内存溢出的风险。treeAggregate则不会。3:aggregate 比 treeAggregate在最后结果的reduce操作时，多使用了一次初始值
对于以上api的原理层面的讲解，可以参考spark core RDD api原理详解,因为用文字讲清楚原理性的东西是一件比较困难的事情，看了后记得也不深入