Spark 编程模型(下)

创建Pair RDD

什么是Pair RDD

● 包含键值对类型的RDD被称作Pair RDD

● Pair RDD通常用来进行聚合计算

● Pair RDD通常由普通RDD做ETL转换而来

创建Pair RDD

● Python:pairs = lines.map(lambda x: (x.split(" ")[0], x))

● Scala:val pairs = lines.map(x => (x.split(" ")(0), x))

● Java:
PairFunction<string, string,="" string=""> keyData =
	new PairFunction<string, string,="" string="">() {
	public Tuple2<string, string=""> call(String x) {
		return new Tuple2(x.split(" ")[0], x);
	}
};
JavaPairRDD<string, string=""> pairs = lines.mapToPair(keyData);

Pair RDD的transformation操作

Pair RDD转换操作1

● Pair RDD 可以使用所有标准RDD 上转化操作，还提供了特有的转换操作。

Pair RDD转换操作2

Pair RDD的action操作

Pair RDD转换操作1

● 所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用

 

Pair RDD的分区控制

Pair RDD的分区控制

● Spark 中所有的键值对RDD 都可以进行分区控制---自定义分区

● 自定义分区的好处：

1)避免数据倾斜

2)控制task并行度

自定义分区方式

class DomainNamePartitioner(numParts: Int) extends Partitioner {
	override def numPartitions: Int = numParts
	override def getPartition(key: Any): Int = {
		val domain = new Java.net.URL(key.toString).getHost()
		val code = (domain.hashCode % numPartitions)
		if(code < 0) {
			code + numPartitions // 使其非负
		}else{
			code } } // 用来让Spark区分分区函数对象的Java equals方法 override def equals(other: Any): Boolean = other match { case dnp: DomainNamePartitioner => dnp.numPartitions == numPartitions case _ => false } }