文章目录

  • 什么是RDD
  • 1.RDD属性：
  • 2.RDD特点：
  • 2.1 弹性
  • 2.2 分区
  • 2.3 只读
  • 2.4 依赖
  • 2.5 缓存
  • 2.6 CheckPoint
  • 3.RDD 编程
  • 3.1 RDD的创建
  • 3.2 RDD的转换


什么是RDD

RDD：弹性分布式数据集，Spark中最基本的数据抽象，弹性的，不可变，可分区，里面的元素可并行计算的集合。

1.RDD属性：

* Internally, each RDD is characterized by five main properties:
 *
 *  - A list of partitions
 *  - A function for computing each split
 *  - A list of dependencies on other RDDs
 *  - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
 *  - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
 *    an HDFS file)
 *
 * All of the scheduling and execution in Spark is done based on these methods, allowing each RDD
 * to implement its own way of computing itself. Indeed, users can implement custom RDDs (e.g. for
 * reading data from a new storage system) by overriding these functions. Please refer to the
 * <a href="http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf">Spark paper</a>
 * for more details on RDD internals.
 */
  1. 一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;
  2. 一个计算每个分区的函数;
  3. RDD之间的依赖关系;
  4. 一个Partitioner，即RDD的分片函数;
  5. 一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。

2.RDD特点：

RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD来切断血缘关系。

2.1 弹性
  1. 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
  2. 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；
  3. 计算的弹性：计算出错重试机制；
  4. 分片的弹性：可根据需要重新分片。
2.2 分区

　　RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据是抽象存在的，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据，如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。

2.3 只读

　　RDD是只读的，要想改变RDD中的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。RDD的操作算子包括两类，一类叫做transformations，它是用来将RDD进行转化，构建RDD的血缘关系；另一类叫做actions，它是用来触发RDD的计算，得到RDD的相关计算结果或者将RDD保存的文件系统中。

2.4 依赖

　　RDDs通过操作算子进行转换，转换得到的新RDD包含了从其他RDDs衍生所必需的信息，RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。如下图所示，依赖包括两种，一种是窄依赖，RDDs之间分区是一一对应的，另一种是宽依赖，下游RDD的每个分区与上游RDD(也称之为父RDD)的每个分区都有关，是多对多的关系。

SparkCore总结大全_scala

2.5 缓存

　　如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，这样就加速后期的重用。如下图所示，RDD-1经过一系列的转换后得到RDD-n并保存到hdfs，RDD-1在这一过程中会有个中间结果，如果将其缓存到内存，那么在随后的RDD-1转换到RDD-m这一过程中，就不会计算其之前的RDD-0了。

SparkCore总结大全_apache_02

2.6 CheckPoint

　　虽然RDD的血缘关系天然地可以实现容错，当RDD的某个分区数据失败或丢失，可以通过血缘关系重建。但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。为此，RDD支持checkpoint将数据保存到持久化的存储中，这样就可以切断之前的血缘关系，因为checkpoint后的RDD不需要知道它的父RDDs了，它可以从checkpoint处拿到数据。

缓存与CheckPoint的区别：缓存不会切断血缘关系，而CheckPoint会切断血缘关系

3.RDD 编程

3.1 RDD的创建

　　在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种：从集合中创建RDD；从外部存储创建RDD；从其他RDD创建。 

//使用parallelize()从集合创建
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
//使用makeRDD()从集合创建
scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at makeRDD at <console>:24
//由外部存储系统的数据集创建
//包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等，我们会在第4章详细介绍。
scala> val rdd2= sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000/RELEASE")
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://hadoop102:9000/RELEASE MapPartitionsRDD[4] at textFile at <console>:24
//从其他RDD创建(略)
3.2 RDD的转换

RDD整体上分为Value类型和Key-Value类型

​Value类型​

1.map(func)案例

1. 作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD
（1）创建
scala> var source  = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> source.collect()
res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
（3）将所有元素*2
scala> val mapadd = source.map(_ * 2)
mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at <console>:26
（4）打印最终结果
scala> mapadd.collect()
res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

2.mapPartitions(func) 案例

1. 作用：类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。
2. 需求：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24
（2）使每个元素*2组成新的RDD
scala> rdd.mapPartitions(x=>x.map(_*2))
res3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at mapPartitions at <console>:27
（3）打印新的RDD
scala> res3.collect
res4: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

3.mapPartitions(func) 案例

1. 作用：类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]；
2. 需求：创建一个RDD，使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24
（2）使每个元素跟所在分区形成一个元组组成一个新的RDD
scala> val indexRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>(items.map((index,_))))
indexRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[5] at mapPartitionsWithIndex at <console>:26
（3）打印新的RDD
scala> indexRdd.collect
res2: Array[(Int, Int)] = Array((0,1), (0,2), (1,3), (1,4))

4.map()和mapPartition()的区别

  1. map()：每次处理一条数据。
  2. mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。
  3. 开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

5 flatMap(func) 案例

1. 作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）
2. 需求：创建一个元素为1-5的RDD，运用flatMap创建一个新的RDD，新的RDD为原RDD的每个元素的扩展（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）
（1）创建
scala> val sourceFlat = sc.parallelize(1 to 5)
sourceFlat: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> sourceFlat.collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
（3）根据原RDD创建新RDD（1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5）
scala> val flatMap = sourceFlat.flatMap(1 to _)
flatMap: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[13] at flatMap at <console>:26
（4）打印新RDD
scala> flatMap.collect()
res12: Array[Int] = Array(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

6 glom案例

1. 作用：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]
2. 需求：创建一个4个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组
（1）创建
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24
（2）将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印
scala> rdd.glom().collect()
res25: Array[Array[Int]] = Array(Array(1, 2, 3, 4), Array(5, 6, 7, 8), Array(9, 10, 11, 12), Array(13, 14, 15, 16))

7 groupBy(func)案例

1. 作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。
2. 需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。
（1）创建
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[65] at parallelize at <console>:24
（2）按照元素模以2的值进行分组
scala> val group = rdd.groupBy(_%2)
group: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[2] at groupBy at <console>:26
（3）打印结果
scala> group.collect
res0: Array[(Int, Iterable[Int])] = Array((0,CompactBuffer(2, 4)), (1,CompactBuffer(1, 3)))

8 filter(func) 案例

1. 作用：过滤。返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。
2. 需求：创建一个RDD（由字符串组成），过滤出一个新RDD（包含”xiao”子串）
（1）创建
scala> var sourceFilter = sc.parallelize(Array("xiaoming","xiaojiang","xiaohe","dazhi"))
sourceFilter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> sourceFilter.collect()
res9: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe, dazhi)
（3）过滤出含” xiao”子串的形成一个新的RDD
scala> val filter = sourceFilter.filter(_.contains("xiao"))
filter: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[11] at filter at <console>:26
（4）打印新RDD
scala> filter.collect()
res10: Array[String] = Array(xiaoming, xiaojiang, xiaohe)

9 sample(withReplacement, fraction, seed) 案例

1. 作用：以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样，seed用于指定随机数生成器种子。
2. 需求：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样
（1）创建RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at parallelize at <console>:24
（2）打印
scala> rdd.collect()
res15: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
（3）放回抽样
scala> var sample1 = rdd.sample(true,0.4,2)
sample1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[21] at sample at <console>:26
（4）打印放回抽样结果
scala> sample1.collect()
res16: Array[Int] = Array(1, 2, 2, 7, 7, 8, 9)
（5）不放回抽样
scala> var sample2 = rdd.sample(false,0.2,3)
sample2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = PartitionwiseSampledRDD[22] at sample at <console>:26
（6）打印不放回抽样结果
scala> sample2.collect()
res17: Array[Int] = Array(1, 9)
/**
   * Return a sampled subset of this RDD.
   *
   * @param withReplacement can elements be sampled multiple times (replaced when sampled out)
   * @param fraction expected size of the sample as a fraction of this RDD's size
   *  without replacement: probability that each element is chosen; fraction must be [0, 1]
   *  with replacement: expected number of times each element is chosen; fraction must be greater
   *  than or equal to 0
   * @param seed seed for the random number generator
   *
   * @note This is NOT guaranteed to provide exactly the fraction of the count
   * of the given [[RDD]].
   */

10 distinct([numTasks])) 案例

1. 作用：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。
2. 需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。
（1）创建一个RDD
scala> val distinctRdd = sc.parallelize(List(1,2,1,5,2,9,6,1))
distinctRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[34] at parallelize at <console>:24
（2）对RDD进行去重（不指定并行度）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct()
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[37] at distinct at <console>:26
（3）打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res20: Array[Int] = Array(1, 9, 5, 6, 2)
（4）对RDD（指定并行度为2）
scala> val unionRDD = distinctRdd.distinct(2)
unionRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[40] at distinct at <console>:26
（5）打印去重后生成的新RDD
scala> unionRDD.collect()
res21: Array[Int] = Array(6, 2, 1, 9, 5)

11 coalesce(numPartitions) 案例

1. 作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。
2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[54] at parallelize at <console>:24
（2）查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res20: Int = 4
（3）对RDD重新分区
scala> val coalesceRDD = rdd.coalesce(3)
coalesceRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[55] at coalesce at <console>:26
（4）查看新RDD的分区数
scala> coalesceRDD.partitions.size
res21: Int = 3

12 repartition(numPartitions) 案例

1. 作用：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。
2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 16,4)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[56] at parallelize at <console>:24
（2）查看RDD的分区数
scala> rdd.partitions.size
res22: Int = 4
（3）对RDD重新分区
scala> val rerdd = rdd.repartition(2)
rerdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[60] at repartition at <console>:26
（4）查看新RDD的分区数
scala> rerdd.partitions.size
res23: Int = 2

13 coalesce和repartition的区别

  1. coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。
  2. repartition实际上是调用的coalesce，进行shuffle。源码如下：
    def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
    coalesce(numPartitions, shuffle = true)
    }
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
    coalesce(numPartitions, shuffle = true)
  }
/********************************************/
def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,
               partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
              (implicit ord: Ordering[T] = null)
      : RDD[T] = withScope {
    require(numPartitions > 0, s"Number of partitions ($numPartitions) must be positive.")
    if (shuffle) {
      /** Distributes elements evenly across output partitions, starting from a random partition. */
      val distributePartition = (index: Int, items: Iterator[T]) => {
        var position = (new Random(index)).nextInt(numPartitions)
        items.map { t =>
          // Note that the hash code of the key will just be the key itself. The HashPartitioner
          // will mod it with the number of total partitions.
          position = position + 1
          (position, t)
        }
      } : Iterator[(Int, T)]

      // include a shuffle step so that our upstream tasks are still distributed
      new CoalescedRDD(
        new ShuffledRDD[Int, T, T](mapPartitionsWithIndex(distributePartition),
        new HashPartitioner(numPartitions)),
        numPartitions,
        partitionCoalescer).values
    } else {
      new CoalescedRDD(this, numPartitions, partitionCoalescer)
    }
  }

14 sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例

1. 作用；使用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序，默认为正序。
2. 需求：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List(2,1,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:24
（2）按照自身大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x).collect()
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)
（3）按照与3余数的大小排序
scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect()
res12: Array[Int] = Array(3, 4, 1, 2)

15 pipe(command, [envVars]) 案例

1. 作用：管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD。
注意：脚本需要放在Worker节点可以访问到的位置
2. 需求：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。
（1）编写一个脚本
Shell脚本
#!/bin/sh
echo "AA"
while read LINE; do
   echo ">>>"${LINE}
done
（2）创建一个只有一个分区的RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),1)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[50] at parallelize at <console>:24
（3）将脚本作用该RDD并打印
scala> rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh").collect()
res18: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, >>>how, >>>are, >>>you)
（4）创建一个有两个分区的RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(List("hi","Hello","how","are","you"),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at <console>:24
（5）将脚本作用该RDD并打印
scala> rdd.pipe("/opt/module/spark/pipe.sh").collect()
res19: Array[String] = Array(AA, >>>hi, >>>Hello, AA, >>>how, >>>are, >>>you)

​双Value类型交互​

1 union(otherDataset) 案例

1. 作用：对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
2. 需求：创建两个RDD，求并集
（1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[23] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:24
（3）计算两个RDD的并集
scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[25] at union at <console>:28
（4）打印并集结果
scala> rdd3.collect()
res18: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

2 subtract (otherDataset) 案例

1. 作用：计算差的一种函数，去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来
2. 需求：创建两个RDD，求第一个RDD与第二个RDD的差集
（1）创建第一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(3 to 8)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[70] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[71] at parallelize at <console>:24
（3）计算第一个RDD与第二个RDD的差集并打印
scala> rdd.subtract(rdd1).collect()
res27: Array[Int] = Array(8, 6, 7)

3 intersection(otherDataset) 案例

1. 作用：对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
2. 需求：创建两个RDD，求两个RDD的交集
（1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 7)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[26] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(5 to 10)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at parallelize at <console>:24
（3）计算两个RDD的交集
scala> val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[33] at intersection at <console>:28
（4）打印计算结果
scala> rdd3.collect()
res19: Array[Int] = Array(5, 6, 7)

4 cartesian(otherDataset) 案例

1. 作用：笛卡尔积（尽量避免使用）
2. 需求：创建两个RDD，计算两个RDD的笛卡尔积
（1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[47] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD
scala> val rdd2 = sc.parallelize(2 to 5)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[48] at parallelize at <console>:24
（3）计算两个RDD的笛卡尔积并打印
scala> rdd1.cartesian(rdd2).collect()
res17: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (2,2), (2,3), (2,4), (2,5), (3,2), (3,3), (3,4), (3,5))

5 zip(otherDataset)案例

1. 作用：将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,**这里默认两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。**
2. 需求：创建两个RDD，并将两个RDD组合到一起形成一个(k,v)RDD
（1）创建第一个RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3),3)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24
（2）创建第二个RDD（与1分区数相同）
scala> val rdd2 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),3)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24
（3）第一个RDD组合第二个RDD并打印
scala> rdd1.zip(rdd2).collect
res1: Array[(Int, String)] = Array((1,a), (2,b), (3,c))
（4）第二个RDD组合第一个RDD并打印
scala> rdd2.zip(rdd1).collect
res2: Array[(String, Int)] = Array((a,1), (b,2), (c,3))
（5）创建第三个RDD（与1,2分区数不同）
scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array("a","b","c"),2)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:24
（6）第一个RDD组合第三个RDD并打印
scala> rdd1.zip(rdd3).collect
java.lang.IllegalArgumentException: Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(3, 2)
  at org.apache.spark.rdd.ZippedPartitionsBaseRDD.getPartitions(ZippedPartitionsRDD.scala:57)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
  at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
  at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1965)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:936)
  at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
  at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:935)
  ... 48 elided