Spark大数据分析与实战笔记（第三章 Spark RDD弹性分布式数据集-01）

RDD (Resilient Distributed Dataset)，即弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并且还能控制数据的分区。对于迭代式计算和交互式数据挖掘，RDD可以将中间计算的数据结果保存在内存中，若是后面需要中间结果参与计算时，则可以直接从内存中读取，从而可以极大地提高计算速度。每个RDD都具有五大特征，具体如下：分区列表。

想你依然心痛

25828人浏览 · 2024-02-06 16:36:59

想你依然心痛 · 2024-02-06 16:36:59 发布

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第3章 Spark RDD弹性分布式数据集

章节概要

传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。

RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，我们可以将RDD理解为一个分布式存储在集群中的大型数据集合，不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管道化，从而避免了中间结果的I/O操作，提高数据处理的速度和性能。接下来，本章将针对RDD进行详细讲解。

3.1 RDD简介

每个RDD都具有五大特征，具体如下：

分区列表
每个RDD被分为多个分区(Partitions)，这些分区运行在集群中的不同节点，每个分区都会被一个计算任务处理,分区数决定了并行计算的数量，创建RDD时可以指定RDD分区的个数。如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时，默认分区数量为该程序所分配到的资源的CPU核数（每个Core可以承载2~4个Partition)，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的 Block数。
每个分区都有一个计算函数
Spark的RDD的计算函数是以分片为基本单位的，每个RDD都会实现compute函数，对具体的分片进行计算。
依赖于其他RDD
RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
(Key，Value)数据类型的RDD分区器
当前Spark中实现了两种类型的分区函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于(Key，Value)的RDD，才会有Partitioner(分区)，非(Key，Value)的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分区数量，也决定了parent RDD Shuffie输出时的分区数量。
每个分区都有一个优先位置列表
优先位置列表会存储每个Partition的优先位置，对于一个HDFS文件来说，就是每个Partition块的位置。按照“移动数据不如移动计算"的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。

3.2 RDD的创建方式

Spark提供了两种创建RDD的方式，分别是从文件系统(本地和HDFS）中加载数据创建RDD和通过并行集合创建RDD。

3.2.1 从文件系统加载数据创建RDD

Spark可以从Hadoop支持的任何存储源中加载数据去创建RDD，包括本地文件系统和HDFS等文件系统。我们通过Spark中的SparkContext对象调用textFile()方法加载数据创建RDD。

这里以Linux本地系统和HDFS分布式文件系统为例，讲解如何创建RDD。

从Linux本地文件系统加载数据创建RDD

准备工作：

1.在Linux本地文件系统中有一个名为test.txt的文件，如果没有的话，在hadoop01上的/export/data目录下创建test.txt。命令如下：
vi test.txt
2.编辑test.txt，添加以下内容。

1 hadoop spark
2 itcast heima
3 scala spark
4 spark itcast
5 itcast hadoop

在Linux本地系统读取test.txt文件数据创建RDD，具体代码执行如下:

scala>  var test = sc.textFile("file:///export/data/test.txt")

test: org.apache.spark.rdd.RDD[ String]=file:///export/data/test.txtMapPartitionsRDD[ 1] at textFile at console>:24

具体步骤如下：

1.首先要进入到spark shell的交互式页面。如下图所示
在这里插入图片描述
2.在Linux本地系统读取test.txt文件数据创建RDD，如下图所示

从HDFS中加载数据创建RDD

准备工作

假设，在HDFS上的"/data"目录下有一个名为test.txt的文件，该文件内容与上述文件相同。接下来，我们通过加载HDFS中的数据创建RDD，具体代码如下：

scala> val testRDD=sc.textFile("/data/test.txt")
testRDD:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=/data/test.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at  <console>:24

具体步骤
1.打开hadoop01，右键克隆一个会话。
2.启动hadoop集群。
（1）进入hadoop目录，命令如下
cd /export/servers/hadoop-2.7.4/etc/hadoop
（2）在主节点hadoop01上执行以下命令
start-dfs.sh
（3）在主节点hadoop01上执行以下命令
start-yarn.sh
3.在hadoop 上创建/data目录。命令如下
hadoop fs -mkdir /data
4.将本地的test.txt文件上传到HDFS的data目录下。

cd /export/data/
hadoop fs -put test.txt /data

5.到spark shell的会话中，创建RDD。

scala> val testRDD=sc.textFile("/data/test.txt")
testRDD:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=/data/test.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at  <console>:24

注意：这里的路径/data/test.txt是简写，完整的路径是：hdfs://主机名:端口/路径。所以说，spark shell 默认解析的路径就是HDFS 的路径。

3.2.2 通过并行集合创建RDD

Spark可以通过并行集合创建RDD。即从一个已经存在的集合、数组上，通过SparkContext对象调用parallelize()方法创建RDD。若要创建RDD，则需要先创建一个数组，再通过执行parallelize()方法实现，具体代码如下：

scala> val array=Array( 1,2,3,4,5)
array : Array [Int]=Array ( 1,2,3,4,5)

scala> val arrRDD=sc.parallelize( array)
arrRDD: org.apache.spark.rdd. RDD[ Int ]=ParallelcollectionRDD[6] at parallelizeat <console> :26