第二章：《RDD编程实例》

一、求Top值

我们有这样的两个文件

第一个数字为行号，后边为三列数据。我们来求第二列数据的Top(N)

(1)我们先读取数据，创建Rdd

(2)过滤数据，取第二列数据。

filter()来过滤数据，用line.trim().length是过滤没有内容的空行然后计算长度，长度大于0，并且分能用逗号切分为4个子数据的数据为有效数据。然后我们来切分取出第二列数据

(3)数据类型转换并修改成键值对的形式

因为我们没有办法对一列数值进行排序，要采用orderByKey()方法进行排序就必须把它处理为键值对的格式。所以我们通过.map(x=>(x.toInt,""))把原来数据(string)修改成为(int,String)类型的键值对

(4)排序取出键值对中的键

（5）完整代码

import org.apache.spark.{
    
    SparkConf, SparkContext}

object TopN {
    
    
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("TopN")  //生成conf对象
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("ERROR") //设置日志等级，只显示报错
    val lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/local/spark/data",2)
    var num = 0//排名初始化
    var result = lines.filter(line => (line.trim.length > 0 && line.split(",").length > 4))//过滤数据
                      .map(_.split(",")(2)) //拆分文件取第二列数
                      .map(x =>(x.toInt,"")) //修改数据类型并转化为键值对的形式
                      .sortByKey(false)//排序
                      .map(x => x._1)//取键
                      .take(5)//取前五条数据
                      .foreach( x =>{
    
     //显示数据
                            num = num + 1 //排名
                            println(num+"\t"+x) //显示
    })
}

二、求最大最小值

package ClassicCase
 
import org.apache.spark.{
    
    SparkConf, SparkContext}
object case5 {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("reduce")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("ERROR")
    val fifth = sc.textFile("hdfs://192.168.109.130:8020//user/flume/ClassicCase/case5/*", 2)
    //_.trim().length>0中的_.trim()是消去空列，line.trim.toInt中的line.trim也是消去那些空的line
    val res = fifth.filter(_.trim().length>0).map(line => ("key",line.trim.toInt)).groupByKey().map(x => {
    
    
      var min = Integer.MAX_VALUE
      var max = Integer.MIN_VALUE
      for(num <- x._2){
    
    
        if(num>max){
    
    
          max = num
        }
        if(num<min){
    
    
          min = num
        }
      }
      (max,min)  //.map还没有结束，这里是封装成一个(max,min)的元组
    }).collect.foreach(x => {
    
    
      println("max\t"+x._1)
      println("min\t"+x._2)
    })
  }
 
}

三、文件排序

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner

object Filesort {
    
    
  def main(args: Array[String]){
    
    
    val conf = new SparkConf().setAppName("Filesort")
    val sc  = new SparkContext(conf)
    val dataFile="file///D:/测试数据/Sort3file"
    val lines=sc.textFIle(dataFile,3)  //生成3个分区的RDD
    var index=0
    val result=lines.filter(_.trim().length>0)
      .map(x=>(x.trim.toInt,""))
      .partitionBy(new HashPartitioner(1))  //将三个分区回归为一个分区，要不然三个分区还是没办法归一化排序
      .sortByKey(true)
      .map(x=>{
    
    index += 1;(index,x._1)})
    result.saveAsTextFile( "file:///D:/输出结果/OUTSort3File")
  }
}

四、 二次排序

import org.apache.spark.{
    
    SparkConf, SparkContext}

object SecondarySortApp extends  App {
    
    
  val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SecondarySortApp")
  val sc = new SparkContext(conf)
  val array = Array("8 3", "5 6", "5 3", "4 9", "4 7", "3 2", "1 6")
  val rdd = sc.parallelize(array)
  rdd.map(_.split(" "))
    .map(item => (item(0).toInt, item(1).toInt))
    .map(item => (new SecondarySortKey(item._1, item._2), s"${item._1} ${item._2}"))
    .sortByKey(false)
    .foreach(x => println(x._2))
}


class SecondarySortKey(val first:Int, val second: Int) extends Ordered[SecondarySortKey] with Serializable{
    
    
  override def compare(that: SecondarySortKey): Int = {
    
      //比你小返回一个负数，比你大返回一个正数
    if (this.first - that.first != 0){
    
      //也就是当第一列的值不等时
      this.first - that.first
    }else {
    
      //也就是当第一列的值相等时
      this.second - that.second  //比较第二列的值
    }
  }
}

五、连接操作

任务：找出用户评分平均值大于4的电影（评分的平均值 用 所有用户评分总和/用户数 来求出）。

我们看两个文件结果，第一个文件有电影的ID和名字，第二个文件有电影的ID和所有用户的评分

1.我们先计算电影的评分




2.在取电影ID和电影名


3.通过电影ID连接
我们需要的结果为(ID,NAME,SCORE)
如果我们直接对id进行连接的话，我们连接出来的结果只有(NAME,SCORE)缺少了ID
所以我们需要再次对数据进行处理，我们通过.keyBy()方法新生成一个key，同时value为原始的数据



4.完整代码

import org.apache.spark._
import SparkContext._
object SparkJoin{
    
    
  def main(args:Arrays[String]): Unit ={
    
    
    if(args.length != 3){
    
    
      println("usage is WordCount <rating> <movie> <output>")
      return
    }
    
    //1.先计算电影的平均分
    val conf=new SparkConf().setAppName("SparkJoin").setMaster("local")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val textFile=sc.textFile(args(0))
    val rating=textFile.map(line=>{
    
    
      val fileds=line.split("::")
      (fileds(1).toInt,fileds(2).toDouble)
    })
    val movieScores=rating.groupByKey().map(data=>{
    
    
      val avg=data._2.sum / data._2.size
      (data._1,avg)
    })

    //2.在取电影ID和电影名
    val movies=sc.textFile(args(1))
    val movieskey=movies.map(line=>{
    
    
      val fields=line.split("::")
      (fields(0).toInt,fileds(1))
    }).keyBy(tup=>tup._1)

    val result=movieScores.keyBy(tup=>tup._1).join(movieskey).filter(f=>f._2._1._2>4.0).map(f=>(f._1,f._2._1._2,f._2._2._2))  //过滤求出平均评分大于4的记录
    result.saveAsTextFile(args(2))
  }
}