Spark RDD API 详解

转自：http://blog.csdn.net/xiefu5hh/article/details/51781074

对API的解释：

1.1 transform

l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集

l  filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func，然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD

l  flatMap(func):和map差不多，但是flatMap生成的是多个结果

l  mapPartitions(func):和map很像，但是map是每个element，而mapPartitions是每个partition

l  mapPartitionsWithSplit(func):和mapPartitions很像，但是func作用的是其中一个split上，所以func中应该有index

l  sample(withReplacement,faction,seed):抽样

l  union(otherDataset)：返回一个新的dataset，包含源dataset和给定dataset的元素的集合

l  distinct([numTasks]):返回一个新的dataset，这个dataset含有的是源dataset中的distinct的element

l  groupByKey(numTasks):返回(K,Seq[V])，也就是hadoop中reduce函数接受的key-valuelist

l  reduceByKey(func,[numTasks]):就是用一个给定的reduce
func再作用在groupByKey产生的(K,Seq[V]),比如求和，求平均数

l  sortByKey([ascending],[numTasks]):按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型

1.2 action

l  reduce(func)：说白了就是聚集，但是传入的函数是两个参数输入返回一个值，这个函数必须是满足交换律和结合律的

l  collect()：一般在filter或者足够小的结果的时候，再用collect封装返回一个数组

l  count():返回的是dataset中的element的个数

l  first():返回的是dataset中的第一个元素

l  take(n):返回前n个elements

l  takeSample(withReplacement，num，seed)：抽样返回一个dataset中的num个元素，随机种子seed

l  saveAsTextFile（path）：把dataset写到一个text
file中，或者hdfs，或者hdfs支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中

l  saveAsSequenceFile(path):只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统

l  countByKey()：返回的是key对应的个数的一个map，作用于一个RDD

l  foreach(func):对dataset中的每个元素都使用func