（二）Spark RDD编程

1、RDD基础

Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在分区的不同节点上。
用户可以通过两种方式创建RDD：
（1）读取外部数据集====》 sc.textFile(inputfile)
（2）驱动器程序中对一个集合进行并行化===》sc.parallelize(List(“pandas”,”I like pandas”))

2、RDD操作

转化（Transformations）和行动*（Actions）操作
（1）：转化操作
RDD 经过转化返回一个新的RDD，转化出来的RDD是惰性求值的，只有在行动操作才会进行计算的。
常见的转换操作如下图：

（2）：行动操作
对数据集进行实际的计算，这最终求得的结果返回驱动器程序中，或者写入外部程序中。
下表列出了一些 Spark 常用的 actions 操作

简单worldcount操作实现

object WordCountScala {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //创建Spark配置对象
        val conf = new SparkConf();
        conf.setAppName("WordCountScala")
        //设置master属性
        //conf.setMaster("local");
        conf.setMaster("local[*]") 
        //通过conf创建sc
        val sc = new SparkContext(conf);
        print("hello world");
        //加载文本文件
        val rdd1 = sc.textFile("F:/spark/b.txt");
        //压扁
        val rdd2 = rdd1.flatMap(line => {
          println("map :"+line)
          line.split(" ")
        }) ;
        //映射w => (w,1)
        val rdd3 = rdd2.map(word=>{
          println("map :"+word)
          (word,1)
        })
        val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)
        val r = rdd4.collect()
        r.foreach(println)
    }
}

3、RDD的持久化

因为Spark RDD是惰性求值的，有时候我们希望能够多次使用同一个RDD。如果简单的对RDD调用行动操作，Spark会重算RDD以及它的所有的依赖。造成算法的开销很大。处于不同的目的，我们可以为RDD选择不同的持久化级别。RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算，并缓存在节点的内存中。Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。默认的存储级别是 StorageLevel.MEMORY_ONLY（将反序列化的对象存储到内存中） ，如果您想手动删除 RDD 而不是等待它掉出缓存，使用 RDD.unpersist() 方法。

例如： Scala中的两次执行

val  result=input.map(x=>x*x)
result.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)
println(result.count())
println(result.collect().mkString(","))