一、RDD概述
1.什么是RDD
分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
2.RDD属性
1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
3）RDD之间的依赖关系。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。
4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。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.分类
主要分成Transformations（懒加载）和Actions，即转换算子和行动算子
参考官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview
4.创建RDD
1）由一个已经存在的Scala集合创建。
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))2）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
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt")但是RDD里面是没有具体数据的，里面只记录了一些元数据（行动时再加载）
二、RDD编程API
1.Transformation
RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
常用转换算子如下：更多，参考官网
转换 | 含义 |
map(func) | 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 |
filter(func) | 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 |
flatMap(func) | 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） |
mapPartitions(func) | 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] |
mapPartitionsWithIndex(func) | 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] |
sample(withReplacement, fraction, seed) | 根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 |
union(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
intersection(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
distinct([numTasks])) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
reduceByKey(func, [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) |
|
sortByKey([ascending], [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
sortBy(func,[ascending], [numTasks]) | 与sortByKey类似，但是更灵活 |
join(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD |
cogroup(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
cartesian(otherDataset) | 笛卡尔积 |
pipe(command, [envVars]) |
|
coalesce(numPartitions) |
|
repartition(numPartitions) |
|
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) | |
2.Action
动作 | 含义 |
reduce(func) | 通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的 |
collect() | 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
count() | 返回RDD的元素个数 |
first() | 返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
take(n) | 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
takeSample(withReplacement,num, [seed]) | 返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 |
takeOrdered(n, [ordering]) |
|
saveAsTextFile(path) | 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
saveAsSequenceFile(path) | 将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
saveAsObjectFile(path) |
|
countByKey() | 针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
foreach(func) | 在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 |
强烈推荐的RDD Examples：http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
三、使用IDEA编写WordCount程序
1.创建maven工程
2.引入依赖与插件
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.jiangbei.spark</groupId>
<artifactId>HelloSpark</artifactId>
<version>1.0</version>
<properties>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<scala.version>2.10.6</scala.version>
<spark.version>1.6.3</spark.version>
<hadoop.version>2.6.4</hadoop.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.2</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
<configuration>
<args>
<arg>-make:transitive</arg>
<arg>-dependencyfile</arg>
<arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
</args>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.4.3</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<!-- 不指定main方法，则后续运行时可以动态给出，程序也可以有多个main方法-->
<!-- <transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass>cn.itcast.spark.WordCount</mainClass>
</transformer>
</transformers> -->
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>pom.xml
3.编写wordcount程序
package cn.jiangbei.spark
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("wc")
// 通向spark的入口，非常重要
val sc = new SparkContext(conf)
// 完成wordCount
sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2, false).saveAsTextFile(args(1))
sc.stop()
}
}4.打包
这里打包老是会出现一个奇怪的问题：zk01明明是另外的一个项目，也是毫无关联的
[ERROR] Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.2:compile (default) on project HelloSpark:
Execution default of goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.2:compile failed:
For artifact {com.jiangbei:zk01:null:war}: The version cannot be empty. -> [Help 1]已解决：
通过-X选项查看DEBUG日志：mvn -X package（IDEA右键直接可以DEBUG打包），结合网友博文：
删除WARN里面的invlid的jar，重新导入（maven 项目 reimport），打包即可（不过此处依然出现很多其他WARNING，待跟进）
WC执行流程：
Spark提交任务流程：
远程DEBUG（简单的方法）：
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
//非常重要，是通向Spark集群的入口
val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
// 需要先使用Maven打包，使用shade打的比较大而全的包
.setJars(Array("C:\\HelloSpark\\target\\hello-spark-1.0.jar"))
.setMaster("spark://node-1.itcast.cn:7077")
val sc = new SparkContext(conf)
//textFile会产生两个RDD：HadoopRDD -> MapPartitinsRDD
sc.textFile(args(0)).cache()
// 产生一个RDD ：MapPartitinsRDD
.flatMap(_.split(" "))
//产生一个RDD MapPartitionsRDD
.map((_, 1))
//产生一个RDD ShuffledRDD
.reduceByKey(_+_)
//产生一个RDD: mapPartitions
.saveAsTextFile(args(1))
sc.stop()
}
}
