RDD转换算子总结

RDD转换算子分为Value类型、双Value类型和Key - Value类型。

 

1、Value类型

 

1. map：对数据逐条映射转换，可改变数据类型或值。如 dataRDD.map(num => num * 2

 

运行结果：

 

 

2）mapPartitions：以分区为单位处理数据，可过滤数据。与 map 相比，它是批处理，性能高但可能占内存。如 dataRDD.mapPartitions(datas => datas.filter(_ == 2)) 。

运行结果：

 

 

 

3）mapPartitionsWithIndex：类似 mapPartitions ，处理时可获取分区索引。

 

4）flatMap：先扁平化数据再映射，会将输入对象映射为集合后连成大集合。如 dataRDD.flatMap(list => list)  。

 

运行结果：

 

 

5）glom：将分区数据转为内存数组，分区不变。

运行结果：

6）groupBy：按规则分组数据，会打乱重组（shuffle）。

运行结果：

 

7）filter：按规则筛选数据，可能导致数据倾斜。

运行结果：

 

 

8）sample：按规则抽取数据，有放回（泊松算法）或不放回（伯努利算法）。

运行结果：

 

9）distinct：去重数据，可指定分区数。

运行结果：

10）coalesce：缩减分区，提高小数据集效率。

 

运行结果：

 

 

 

11）repartition：内部执行 coalesce ，默认 shuffle=true ，可改变分区数。

运行结果：

12）sortBy：排序数据，可指定排序规则和分区数。

 

运算结果：

 

 

 

2、双Value类型

 

13）intersection：求两个RDD交集。

 

 

运行结果：

 

 

14）union：求并集，重复数据不去重。

 

 

运行结果：

 

 

15）subtract：求差集，保留源RDD非重复元素。

 

运行结果：

 

 

16）zip：将两个RDD元素按位置合并为键值对。

 

运行结果：

 

3. Key - Value类型

 

17）partitionBy：按指定 Partitioner 重新分区，默认分区器为HashPartitioner 。

 

运行结果：

 

18）groupByKey：按 key 分组 value 。

运行结果：

19） reduceByKey：按 key 聚合 value ，可预聚合，性能高。

运行结果：

20）aggregateByKey：分区内和分区间按不同规则计算。

 

运行结果：

21）foldByKey：分区内和分区间计算规则相同时，是 aggregateByKey 的简化。

 

运行结果：

22）combineByKey：通用聚集函数，可改变数据结构。

 

运行结果：

 

23）sortByKey：按 key 排序， key 需实现 Ordered 接口。

 

 

 

运行结果：

 

24)  join：连接两个RDD中相同 key 的元素。

运行结果：

 

25)  leftOuterJoin：类似SQL左外连接。

运行结果：

 

26)  cogroup：将相同 key 的元素分组到一个RDD中。

运行结果：