Transformation和Action怎么使用

valconf = newSparkConf().setAppName("Test").setMaster("local")
valsc = newSparkContext(conf)

//通过并行化生成rdd
valrdd = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,10))

//map:对rdd里面每一个元乘以2然后排序
valrdd2: RDD[Int] = rdd.map(_ * 2)
//collect以数组的形式返回数据集的所有元素(是Action算子)
println(rdd2.collect().toBuffer)

//filter:该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
valrdd3: RDD[Int] = rdd2.filter(_ > 10)
println(rdd3.collect().toBuffer)

valrdd4 = sc.parallelize(Array("a b c","b c d"))
//flatMap:将rdd4中的元素进行切分后压平
valrdd5: RDD[String] = rdd4.flatMap(_.split(" "))
println(rdd5.collect().toBuffer)
//假如: List(List(" a,b" ,"b c"),List("e c"," i o"))
//压平 flatMap(_.flatMap(_.split(" ")))

//sample随机抽样
//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
//fraction抽样比例例如30% 即0.3 但是这个值是一个浮动的值不准确
//seed用于指定随机数生成器种子 默认参数不传
valrdd5_1= sc.parallelize(1to 10)
valsample = rdd.sample(false,0.5)
println(sample.collect().toBuffer)

//union:求并集
valrdd6 = sc.parallelize(List(5,6,7,8))
valrdd7 = sc.parallelize(List(1,2,5,6))
valrdd8 = rdd6 union rdd7
println(rdd8.collect.toBuffer)

//intersection:求交集
valrdd9 = rdd6 intersection rdd7
println(rdd9.collect.toBuffer)

//distinct:去重出重复
println(rdd8.distinct.collect.toBuffer)

//join相同的key会被合并
valrdd10_1= sc.parallelize(List(("tom",1),("jerry",3),("kitty",2)))
valrdd10_2= sc.parallelize(List(("jerry",2),("tom",2),("dog",10)))
valrdd10_3= rdd10_1join rdd10_2
println(rdd10_3.collect().toBuffer)

//左连接和右连接
//除基准值外是Option类型,因为可能存在空值所以使用Option
valrdd10_4= rdd10_1leftOuterJoin rdd10_2//以左边为基准没有是null
valrdd10_5= rdd10_1rightOuterJoin rdd10_2//以右边为基准没有是null
println(rdd10_4.collect().toList)
println(rdd10_5.collect().toBuffer)

valrdd11_1= sc.parallelize(List(("tom",1),("jerry",3),("kitty",2)))
valrdd11_2= sc.parallelize(List(("jerry",2),("tom",2),("dog",10)))
//笛卡尔积
valrdd11_3= rdd11_1cartesian rdd11_2
println(rdd11_3.collect.toBuffer)

//根据传入的参数进行分组
valrdd11_5_1= rdd11_4.groupBy(_._1)
println(rdd11_5_1.collect().toList)

//按照相同key进行分组,并且可以制定分区
valrdd11_5_2= rdd11_4.groupByKey
println(rdd11_5_2.collect().toList)

//根据相同key进行分组[分组的话需要二元组]
//cogroup 和 groupBykey的区别
//cogroup不需要对数据先进行合并就以进行分组 得到的结果是 同一个key 和不同数据集中的数据集合
//groupByKey是需要先进行合并然后在根据相同key进行分组
valrdd11_6: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = rdd11_1cogroup rdd11_2
println(rdd11_6)

valconf = newSparkConf().setAppName("Test").setMaster("local[*]")
valsc = newSparkContext(conf)
/* Action 算子*/
//集合函数
valrdd1 = sc.parallelize(List(2,1,3,6,5),2)
valrdd1_1= rdd1.reduce(_+_)
println(rdd1_1)
//以数组的形式返回数据集的所有元素
println(rdd1.collect().toBuffer)
//返回RDD的元素个数
println(rdd1.count())
//取出对应数量的值 默认降序, 若输入0 会返回一个空数组
println(rdd1.top(3).toBuffer)
//顺序取出对应数量的值
println(rdd1.take(3).toBuffer)
//顺序取出对应数量的值 默认生序
println(rdd1.takeOrdered(3).toBuffer)
//获取第一个值 等价于 take(1)
println(rdd1.first())
//将处理过后的数据写成文件(存储在HDFS或本地文件系统)
//rdd1.saveAsTextFile("dir/file1")
//统计key的个数并生成map k是key名 v是key的个数
valrdd2 = sc.parallelize(List(("key1",2),("key2",1),("key3",3),("key4",6),("key5",5)),2)
valrdd2_1: collection.Map[String, Long] = rdd2.countByKey()
println(rdd2_1)
//遍历数据
rdd1.foreach(x => println(x))

/*其他算子*/
//统计value的个数 但是会将集合中的一个元素看做是一个vluae
valvalue: collection.Map[(String, Int), Long] = rdd2.countByValue
println(value)
//filterByRange:对RDD中的元素进行过滤,返回指定范围内的数据
valrdd3 = sc.parallelize(List(("e",5),("c",3),("d",4),("c",2),("a",1)))
valrdd3_1: RDD[(String, Int)] = rdd3.filterByRange("c","e")//包括开始和结束的
println(rdd3_1.collect.toList)
//flatMapValues对参数进行扁平化操作,是value的值
valrdd3_2= sc.parallelize(List(("a","1 2"),("b","3 4")))
println( rdd3_2.flatMapValues(_.split(" ")).collect.toList)
//foreachPartition 循环的是分区数据
// foreachPartiton一般应用于数据的持久化,存入数据库,可以进行分区的数据存储
valrdd4 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9),3)
rdd4.foreachPartition(x => println(x.reduce(_+_)))
//keyBy 以传入的函数返回值作为key ,RDD中的元素为value 新的元组
valrdd5 = sc.parallelize(List("dog","cat","pig","wolf","bee"),3)
valrdd5_1: RDD[(Int, String)] = rdd5.keyBy(_.length)
println(rdd5_1.collect.toList)
//keys获取所有的key values 获取所有的values
println(rdd5_1.keys.collect.toList)
println(rdd5_1.values.collect.toList)
//collectAsMap 将需要的二元组转换成Map
valmap: collection.Map[String, Int] = rdd2.collectAsMap()
println(map)