10. Spark中RDD算子运算记录的顺序是( );执行顺序是( )。
时间: 2024-04-21 12:27:43 浏览: 110
RDD算子运算记录的顺序是**懒执行(lazy evaluation)**,即只有在遇到一个**action算子**时才会执行之前的所有**transformation算子**。而执行顺序则是**依赖关系(dependency)**,即一个RDD的计算需要依赖于其父RDD的计算结果,所以父RDD会先于子RDD计算。
相关问题
1.请写出Spark运行的基本流程。 2.Spark针对批处理、查询分析、流数据处理采用的数据抽象分别是什么? 3.在scala语言中apply()方法的功能是什么? 4.Spark的部署方式有哪几种? 5.键值对RDD操作常用的函数有哪些?
### Spark 运行基本流程
Spark应用程序的执行遵循一系列特定阶段,从初始化到任务调度再到最终的结果收集。当创建`SparkContext`实例时,配置信息被传递给它来指定应用如何连接至集群管理器[^2]。
一旦上下文建立完成,用户定义的操作会被转换成DAG(Directed Acyclic Graph),即有向无环图形式的任务计划。对于批处理作业而言,在遇到诸如`collect()`这样的触发动作之前,所有的转换操作都是惰性的;只有当行动算子被执行时才会真正启动计算过程,并且会尽可能利用中间结果缓存机制减少重复运算开销。
```scala
val conf = new SparkConf().setMaster("yarn").setAppName("test")
val spark = SparkSession.builder.config(conf).getOrCreate
val df = spark.sql("select * from tb_a").collect()
```
上述代码展示了通过YARN作为资源管理器提交一个简单的SQL查询请求的过程。这里值得注意的是`.collect()`方法的应用——这标志着由前面构建起来的一系列懒加载式的变换将在此刻变为实际行动以获取整个表的内容并返回给Driver端。
### 数据抽象
在Spark中有多种用于表示数据集合的方式:
- **RDD (Resilient Distributed Dataset)** 是最基础也是最早引入的一种不可变分布式对象列表结构,支持广泛而灵活的各种API来进行复杂的数据处理逻辑编码[^1]。
- 对于结构化或半结构化的表格型资料,则更推荐采用DataFrame API 或者Dataset API 。它们不仅提供了更加简洁易读语法糖衣包裹下的强大功能集,而且内部实现了优化过的物理执行引擎Catalyst从而提高了性能表现[^3]。
例如,如果有一个包含整数序列的List,那么它可以很容易地转化为具有两个分片(Partition) 的RDD实例 `p1(1,2)` 和 `p2(3,4)` 来实现并行度提升。
### Scala 中 apply 方法的作用
`apply()` 函数通常用来简化类实例化或其他容器类型的访问方式。具体来说就是允许开发者像数组那样直接使用圆括号加参数的形式去调用某个对象的方法而不是显式写出其名称加上点符号再跟上目标成员名这种较为冗长的做法[^5]。
比如下面这段伪码就很好地诠释了这一点:
```scala
// 假设我们有一个名为MyClass的类
object MyClass {
def apply(x: Int): String = s"The value is $x"
}
println(MyClass(42)) // 输出 "The value is 42"
```
在这个例子中,即使没有看到任何关于new关键字或者构造函数的具体调用,仍然能够成功获得预期的对象状态描述字符串输出[^5]。
### 部署模式概述
Spark 支持几种不同的部署环境设置选项,包括但不限于本地单机版(Local Mode),独立集群模式(Standalone Cluster Manager), Apache Mesos 及 Hadoop YARN 资源管理系统等[^4]。
其中一种常见的生产环境中使用的方案便是借助YARN来管理和分配多租户共享的大规模硬件设施上的计算资源。此时可以通过命令行工具spark-submit配合相应参数指明master URL以及其他必要的属性来自动生成相应的Application Master进程并与之通信协调Worker Nodes之间的协作关系。
```bash
/opt/apps/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2/bin/spark-submit \
--master yarn \
--class cn.doit.spark.day01.demo01.WordCount \
/opt/apps/WordCount.jar \
hdfs://linux01:8020/words \
hdfs://linux01:8020/wordcount
```
此脚本片段说明了怎样在一个HDFS文件系统之上运行单词计数程序的例子,同时指定了输入路径和输出位置的信息。
### 键值对 RDD 常见操作汇总
针对KV-RDD(Key Value Pair Resilient Distributed Datasets),存在许多专为其设计的独特转换与行为接口供使用者选择适用:
- join(otherDataset): 将当前键值对与其他相同key的数据集按照key进行内联接;
- cogroup(otherDataset): 类似join但是不会丢失任一侧独有的记录而是将其组合在一起形成Tuple2<Iterable,V>格式的结果项;
- groupByKey(): 把所有拥有同一个key的不同value聚集到一起成为一个新的迭代器;
- reduceByKey(func): 在groupByKey的基础上进一步聚合values部分得到单一数值;
- mapValues(f): 单纯修改每一个entry中的value而不改变原有的keys分布情况;
- sortByKey([ascending]): 根据key大小顺序重新排列元素的位置[^6]。
这些丰富的内置能力极大地增强了程序员们面对各种实际应用场景下解决问题的能力范围。
spark core算子
### Spark Core 算子概述
Spark Core 中的算子分为两大类:Transformation 和 Action。其中,Transformation 是一种惰性操作(Lazy Evaluation),只有当遇到 Action 类型的操作时才会真正触发计算。
#### 一、Transformation 算子
以下是常见的 Transformation 算子及其功能:
1. **map(func)**
对 RDD 的每一个元素应用函数 `func` 并返回一个新的 RDD[^4]。
2. **flatMap(func)**
类似于 map,但是会将结果扁平化处理,适用于输入为集合的情况。
3. **filter(func)**
返回一个新的 RDD,该 RDD 包含满足条件的原 RDD 元素。
4. **groupByKey()**
将键值对形式的数据按 key 进行分组,返回的结果是一个新的 RDD[(K, Iterable[V])] 形式的数据集。
5. **reduceByKey(func)**
针对键值对类型的 RDD,在相同 key 下通过指定的 func 函数聚合 value 值[^3]。
6. **join(otherDataset, [numPartitions])**
执行两个具有相同 Key 数据集之间的内连接操作。
7. **cogroup(otherDataset, [numPartitions])**
多个数据源按照相同的 Key 聚合到一起。
8. **cartesian(otherDataset)**
计算当前 RDD 和其他 RDD 的笛卡尔积。
9. **union(otherDataset)**
合并两个 RDD 成为一个新 RDD。
10. **distinct([numPartitions])**
删除重复项后的 RDD。
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#### 二、Action 算子
以下是常见的 Action 算子及其功能:
1. **reduce(func)**
使用给定的函数 `func` 来聚集整个 RDD 的所有元素[^1]。
2. **collect()**
将分布式存储的 RDD 收集到 Driver 上形成数组。
3. **count()**
统计 RDD 中的元素总数。
4. **first()**
获取 RDD 中的第一个元素。
5. **take(n)**
取出前 n 个元素作为数组返回。
6. **takeOrdered(n)(implicit ord: Ordering[T])**
按照某种顺序取出前 n 个元素。
7. **saveAsTextFile(path)**
将 RDD 存储为文本文件。
8. **foreach(func)**
对 RDD 的每个元素逐一调用传入的函数 `func`[^2]。
9. **aggregate(zeroValue)(seqOp, combOp)**
提供更灵活的方式来进行聚合运算,允许定义不同的分区内和分区间逻辑。
10. **fold(zeroValue)(op)**
功能类似于 reduce,但提供了初始值 zeroValue。
11. **countByValue() / countByKey()**
分别用于统计单个值或者键对应的数量。
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#### 三、代码示例
以下是一些典型算子的实际应用场景代码片段:
```scala
// 创建一个简单的 RDD
val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4))
// 使用 map 算子实现平方变换
rdd.map(x => x * x).collect()
// 使用 filter 实现筛选偶数
rdd.filter(_ % 2 == 0).collect()
// 使用 reduce 计算总和
rdd.reduce((a, b) => a + b)
// 使用 foreach 输出每个元素
rdd.foreach(num => println(s"Number is $num"))
```
上述代码展示了如何利用基本的 Transformation 和 Action 算子完成简单任务。
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