Spark RDD 操作

由 ligaihe 创建,路飞 最后一次修改 2016-02-24

Spark RDD 操作

RDDs 支持 2 种类型的操作:转换(transformations) 从已经存在的数据集中创建一个新的数据集;动作(actions) 在数据集上进行计算之后返回一个值到驱动程序。例如,map 是一个转换操作,它将每一个数据集元素传递给一个函数并且返回一个新的 RDD。另一方面,reduce 是一个动作,它使用相同的函数来聚合 RDD 的所有元素,并且将最终的结果返回到驱动程序(不过也有一个并行 reduceByKey 能返回一个分布式数据集)。

在 Spark 中,所有的转换(transformations)都是惰性(lazy)的,它们不会马上计算它们的结果。相反的,它们仅仅记录转换操作是应用到哪些基础数据集(例如一个文件)上的。转换仅仅在这个时候计算:当动作(action) 需要一个结果返回给驱动程序的时候。这个设计能够让 Spark 运行得更加高效。例如,我们可以实现:通过 map 创建一个新数据集在 reduce 中使用,并且仅仅返回 reduce 的结果给 driver,而不是整个大的映射过的数据集。

默认情况下,每一个转换过的 RDD 会在每次执行动作(action)的时候重新计算一次。然而,你也可以使用 persist (或 cache)方法持久化(persist)一个 RDD 到内存中。在这个情况下,Spark 会在集群上保存相关的元素,在你下次查询的时候会变得更快。在这里也同样支持持久化 RDD 到磁盘,或在多个节点间复制。

基础

为了说明 RDD 基本知识,考虑下面的简单程序:

val lines = sc.textFile("data.txt")
val lineLengths = lines.map(s => s.length)
val totalLength = lineLengths.reduce((a, b) => a + b)

第一行是定义来自于外部文件的 RDD。这个数据集并没有加载到内存或做其他的操作:lines 仅仅是一个指向文件的指针。第二行是定义 lineLengths,它是 map 转换(transformation)的结果。同样,lineLengths 由于懒惰模式也没有立即计算。最后,我们执行 reduce,它是一个动作(action)。在这个地方,Spark 把计算分成多个任务(task),并且让它们运行在多个机器上。每台机器都运行自己的 map 部分和本地 reduce 部分。然后仅仅将结果返回给驱动程序。

如果我们想要再次使用 lineLengths,我们可以添加:

lineLengths.persist()

reduce 之前,它会导致 lineLengths 在第一次计算完成之后保存到内存中。

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