Spark介紹（二）RDD
一、RDD介紹
彈性分散式資料集，RDD是Spark最核心的東西，它表示已被分割槽，不可變的並能夠被並行操作的資料集合，不同的資料集格式對應不同的RDD實現。
RDD的特點：
1.來源：一種是從持久儲存獲取資料（並行化集合或Hadoop資料集），另一種是從其他RDD生成
2.只讀：狀態不可變，不能修改
3.分割槽：支援元素根據 Key 來分割槽 ( Partitioning ) ，儲存到多個結點上，還原時只會重新計算丟失分割槽的資料，而不會影響整個系統
4.路徑：在 RDD 中叫世族或血統 ( lineage )
5.持久化：可以控制儲存級別（記憶體、磁碟等）來進行持久化（cache,persist）
6.操作：豐富的動作 ( Action ) ，如Count、Reduce、Collect和Save 等
共享變數：廣播變數sc.broadcast(v)和累加器sc.accumulator(v)
二、RDD轉換與操作
對於RDD可以有兩種計算方式：轉換（返回值還是一個RDD）與操作（返回值不是一個RDD）
1.轉換(Transformations) (
2.操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作會返回結果或把RDD資料寫到儲存系統中。Actions是觸發Spark啟動計算的動因。
三、RDD操作例子
如何建立RDD
RDD可以從普通陣列創建出來，也可以從檔案系統或者HDFS中的檔案創建出來。
舉例：從普通陣列建立RDD，裡面包含了1到9這9個數字，它們分別在3個分割槽中。
scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12舉例：讀取檔案README.md來建立RDD，檔案中的每一行就是RDD中的一個元素
scala> val b = sc.textFile("README.md")
b: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12雖然還有別的方式可以建立RDD，但在本文中我們主要使用上述兩種方式來建立RDD以說明RDD的API。
map
map是對RDD中的每個元素都執行一個指定的函式來產生一個新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一個元素與之對應。
舉例：
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中每個元素都乘以2來產生一個新的RDD。
mapPartitions
mapPartitions是map的一個變種。map的輸入函式是應用於RDD中每個元素，而mapPartitions的輸入函式是應用於每個分割槽，也就是把每個分割槽中的內容作為整體來處理的。
它的函式定義為：
def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]
f即為輸入函式，它處理每個分割槽裡面的內容。每個分割槽中的內容將以Iterator[T]傳遞給輸入函式f，f的輸出
結果是Iterator[U]。最終的RDD由所有分割槽經過輸入函式處理後的結果合併起來的。
舉例：
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))
上述例子中的函式myfunc是把分割槽中一個元素和它的下一個元素組成一個Tuple。因為分割槽中最後一個元素沒有下一個元素了，所以(3,4)和(6,7)不在結果中。
mapPartitions還有些變種，比如mapPartitionsWithContext，它能把處理過程中的一些狀態資訊傳遞給使用者指定的輸入函式。還有mapPartitionsWithIndex，它能把分割槽的index傳遞給使用者指定的輸入函式。
mapValues
mapValues顧名思義就是輸入函式應用於RDD中Kev-Value的Value，原RDD中的Key保持不變，與新的Value一起組成新的RDD中的元素。因此，該函式只適用於元素為KV對的RDD。
舉例：
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是map的另外一個變種，map只需要一個輸入函式，而mapWith有兩個輸入函式。它的定義如下：
def mapWith[A: ClassTag, U: ](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => U): RDD[U]
- 第一個函式constructA是把RDD的partition index（index從0開始）作為輸入，輸出為新型別A；
- 第二個函式f是把二元組(T, A)作為輸入（其中T為原RDD中的元素，A為第一個函式的輸出），輸出型別為U。
舉例：把partition index 乘以10，然後加上2作為新的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)與map類似，區別是原RDD中的元素經map處理後只能生成一個元素，而原RDD中的元素經flatmap處理後可生成多個元素來構建新RDD。
舉例：對原RDD中的每個元素x產生y個元素（從1到y，y為元素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與mapWith很類似，都是接收兩個函式，一個函式把partitionIndex作為輸入，輸出是一個新型別A；另外一個函式是以二元組（T,A）作為輸入，輸出為一個序列，這些序列裡面的元素組成了新的RDD。它的定義如下：
def flatMapWith[A: ClassTag, U: ClassTag](constructA: Int => A, preservesPartitioning: Boolean = false)(f: (T, A) => Seq[U]): RDD[U]
舉例：
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類似於mapValues，不同的在於flatMapValues應用於元素為KV對的RDD中Value。每個一元素的Value被輸入函式對映為一系列的值，然後這些值再與原RDD中的Key組成一系列新的KV對。
舉例
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中每個元素的值被轉換為一個序列（從其當前值到5），比如第一個KV對(1,2), 其值2被轉換為2，3，4，5。然後其再與原KV對中Key組成一系列新的KV對(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)。
reduce將RDD中元素兩兩傳遞給輸入函式，同時產生一個新的值，新產生的值與RDD中下一個元素再被傳遞給輸入函式直到最後只有一個值為止。
舉例
scala> val c = sc.parallelize(1 to 10)
scala> c.reduce((x, y) => x + y)
res4: Int = 55上述例子對RDD中的元素求和。
顧名思義，reduceByKey就是對元素為KV對的RDD中Key相同的元素的Value進行reduce，因此，Key相同的多個元素的值被reduce為一個值，然後與原RDD中的Key組成一個新的KV對。
舉例:
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，對Key相同的元素的值求和，因此Key為3的兩個元素被轉為了(3,10)。
更多的API詳情可以檢視Zhenghe的介紹 http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html