Spark API 详解/大白话解释 之 map、mapPartitions、mapValues、mapWith、flatMap、flatMapWith、flatMapValues
2018-02-12 16:36
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Spark API 详解/大白话解释 之 map、mapPartitions、mapValues、mapWith、flatMap、flatMapWith、flatMapValues
标签: spark2016-01-21 14:44 24457人阅读 评论(0) 收藏 举报分类:Spark(34)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/50555185map(function)
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:
val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) val b = a.map(x => x*2)//x => x*2是一个函数,x是传入参数即RDD的每个元素,x*2是返回值 a.collect //结果Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) b.collect //结果Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)1
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当然map也可以把Key变成Key-Value对
val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", " eagle"), 2) val b = a.map(x => (x, 1)) b.collect.foreach(println(_)) /* (dog,1) (tiger,1) (lion,1) (cat,1) (panther,1) ( eagle,1) */1
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mapPartitions(function)
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
package test import scala.Iterator import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object TestRdd { def sumOfEveryPartition(input: Iterator[Int]): Int = { var total = 0 input.foreach { elem => total += elem } total } def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Rdd Test") val spark = new SparkContext(conf) val input = spark.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 2)//RDD有6个元素,分成2个partition val result = input.mapPartitions( partition => Iterator(sumOfEveryPartition(partition)))//partition是传入的参数,是个list,要求返回也是list,即Iterator(sumOfEveryPartition(partition)) result.collect().foreach { println(_)//6 15 } spark.stop() } }1
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mapValues(function)
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。
val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", " eagle"), 2) val b = a.map(x => (x.length, x)) b.mapValues("x" + _ + "x").collect1
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//
"x" + _ + "x"等同于
everyInput =>"x" + everyInput + "x"
//结果
Array(
(3,xdogx),
(5,xtigerx),
(4,xlionx),
(3,xcatx),
(7,xpantherx),
(5,xeaglex)
)mapWith和flatMapWith
感觉用得不多,参考http://blog.csdn.net/jewes/article/details/39896301flatMap(function)
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
c267
经flatmap处理后可生成多个元素
val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) val b = a.flatMap(x => 1 to x)//每个元素扩展 b.collect /* 结果 Array[Int] = Array( 1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4) */1
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flatMapValues(function)
val a = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(5,6))) val b = a.flatMapValues(x=>1 to x) b.collect.foreach(println(_)) /* (1,1) (1,2) (3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) (5,6) */
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