武汉做网络营销的公司优化设计六年级上册数学答案
1 Transformation转换算子
1.1 Value类型
1）创建包名：com.shangjack.value
1.1.1 map()映射
参数f是一个函数可以写作匿名子类，它可以接收一个参数。当某个RDD执行map方法时，会遍历该RDD中的每一个数据项，并依次应用f函数，从而产生一个新的RDD。即，这个新RDD中的每一个元素都是原来RDD中每一个元素依次应用f函数而得到的。
1）具体实现
package com.shangjack.value;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
public class Test01_Map {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<String> lineRDD = sc.textFile("input/1.txt");
// 需求:每行结尾拼接||
// 两种写法 lambda表达式写法(匿名函数)
JavaRDD<String> mapRDD = lineRDD.map(s -> s + "||");
// 匿名函数写法
JavaRDD<String> mapRDD1 = lineRDD.map(new Function<String, String>() {
@Override
public String call(String v1) throws Exception {
return v1 + "||";
}
});
for (String s : mapRDD.collect()) {
System.out.println(s);
}
// 输出数据的函数写法
mapRDD1.collect().forEach(a -> System.out.println(a));
mapRDD1.collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.1.2 flatMap()扁平化
1）功能说明
与map操作类似，将RDD中的每一个元素通过应用f函数依次转换为新的元素，并封装到RDD中。
区别：在flatMap操作中，f函数的返回值是一个集合，并且会将每一个该集合中的元素拆分出来放到新的RDD中。
2）需求说明：创建一个集合，集合里面存储的还是子集合，把所有子集合中数据取出放入到一个大的集合中。
4）具体实现：
package com.shangjack.value;
import org.apache.commons.collections.ListUtils;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
public class Test02_FlatMap {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
ArrayList<List<String>> arrayLists = new ArrayList<>();
arrayLists.add(Arrays.asList("1","2","3"));
arrayLists.add(Arrays.asList("4","5","6"));
JavaRDD<List<String>> listJavaRDD = sc.parallelize(arrayLists,2);
// 对于集合嵌套的RDD 可以将元素打散
// 泛型为打散之后的元素类型
JavaRDD<String> stringJavaRDD = listJavaRDD.flatMap(new FlatMapFunction<List<String>, String>() {
@Override
public Iterator<String> call(List<String> strings) throws Exception {
return strings.iterator();
}
});
stringJavaRDD. collect().forEach(System.out::println);
// 通常情况下需要自己将元素转换为集合
JavaRDD<String> lineRDD = sc.textFile("input/2.txt");
JavaRDD<String> stringJavaRDD1 = lineRDD.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
String[] s1 = s.split(" ");
return Arrays.asList(s1).iterator();
}
});
stringJavaRDD1. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.1.3 groupBy()分组
1）功能说明：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。
2）需求说明：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。
3）具体实现
package com.shangjack.value;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import java.util.Arrays;
public class Test03_GroupBy {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
// 泛型为分组标记的类型
JavaPairRDD<Integer, Iterable<Integer>> groupByRDD = integerJavaRDD.groupBy(new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
return v1 % 2;
}
});
groupByRDD.collect().forEach(System.out::println);
// 类型可以任意修改
JavaPairRDD<Boolean, Iterable<Integer>> groupByRDD1 = integerJavaRDD.groupBy(new Function<Integer, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(Integer v1) throws Exception {
return v1 % 2 == 0;
}
});
groupByRDD1. collect().forEach(System.out::println);
Thread.sleep(600000);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
- groupBy会存在shuffle过程
- shuffle：将不同的分区数据进行打乱重组的过程
- shuffle一定会落盘。可以在local模式下执行程序，通过4040看效果。
1.1.4 filter()过滤
1）功能说明
接收一个返回值为布尔类型的函数作为参数。当某个RDD调用filter方法时，会对该RDD中每一个元素应用f函数，如果返回值类型为true，则该元素会被添加到新的RDD中。
2）需求说明：创建一个RDD，过滤出对2取余等于0的数据
3）代码实现
package com.shangjack.value;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import java.util.Arrays;
public class Test04_Filter {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
JavaRDD<Integer> filterRDD = integerJavaRDD.filter(new Function<Integer, Boolean>() {
@Override
public Boolean call(Integer v1) throws Exception {
return v1 % 2 == 0;
}
});
filterRDD. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.1.5 distinct()去重
1）功能说明：对内部的元素去重，并将去重后的元素放到新的RDD中。
2）代码实现
package com.shangjack.value;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;
public class Test05_Distinct {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6), 2);
// 底层使用分布式分组去重 所有速度比较慢,但是不会OOM
JavaRDD<Integer> distinct = integerJavaRDD.distinct();
distinct. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
注意：distinct会存在shuffle过程。
1.1.6 sortBy()排序
1）功能说明
该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过f函数进行处理，之后按照f函数处理的结果进行排序，默认为正序排列。排序后新产生的RDD的分区数与原RDD的分区数一致。Spark的排序结果是全局有序。
2）需求说明：创建一个RDD，按照数字大小分别实现正序和倒序排序
3）代码实现：
package com.shangjack.value;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import java.util.Arrays;
public class Test6_SortBy {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(5, 8, 1, 11, 20), 2);
// (1)泛型为以谁作为标准排序 (2) true为正序 (3) 排序之后的分区个数
JavaRDD<Integer> sortByRDD = integerJavaRDD.sortBy(new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
return v1;
}
}, true, 2);
sortByRDD. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.2 Key-Value类型
1）创建包名：com.shangjack.keyvalue
要想使用Key-Value类型的算子首先需要使用特定的方法转换为PairRDD
package com.shangjack.keyValue;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class Test01_pairRDD{
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
JavaPairRDD<Integer, Integer> pairRDD = integerJavaRDD.mapToPair(new PairFunction<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Integer integer) throws Exception {
return new Tuple2<>(integer, integer);
}
});
pairRDD. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.2.1 mapValues()只对V进行操作
1）功能说明：针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作
2）需求说明：创建一个pairRDD，并将value添加字符串"|||"
4）代码实现：
package com.shangjack.keyValue;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class Test02_MapValues {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaPairRDD<String, String> javaPairRDD = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("k", "v"), new Tuple2<>("k1", "v1"), new Tuple2<>("k2", "v2")));
// 只修改value 不修改key
JavaPairRDD<String, String> mapValuesRDD = javaPairRDD.mapValues(new Function<String, String>() {
@Override
public String call(String v1) throws Exception {
return v1 + "|||";
}
});
mapValuesRDD. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.2.2 groupByKey()按照K重新分组
1）功能说明
groupByKey对每个key进行操作，但只生成一个seq，并不进行聚合。
该操作可以指定分区器或者分区数（默认使用HashPartitioner）
2）需求说明：统计单词出现次数
4）代码实现：
package com.shangjack.keyValue;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class Test03_GroupByKey {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<String> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList("hi","hi","hello","spark" ),2);
// 统计单词出现次数
JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = integerJavaRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
return new Tuple2<>(s, 1);
}
});
// 聚合相同的key
JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> groupByKeyRDD = pairRDD.groupByKey();
// 合并值
JavaPairRDD<String, Integer> result = groupByKeyRDD.mapValues(new Function<Iterable<Integer>, Integer>() {
@Override
public Integer call(Iterable<Integer> v1) throws Exception {
Integer sum = 0;
for (Integer integer : v1) {
sum += integer;
}
return sum;
}
});
result. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}}
1.2.3 reduceByKey()按照K聚合V
1）功能说明：该操作可以将RDD[K,V]中的元素按照相同的K对V进行聚合。其存在多种重载形式，还可以设置新RDD的分区数。
2）需求说明：统计单词出现次数
3）代码实现：
package com.shangjack.keyValue;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class Test04_ReduceByKey {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<String> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList("hi","hi","hello","spark" ),2);
// 统计单词出现次数
JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = integerJavaRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
return new Tuple2<>(s, 1);
}
});
// 聚合相同的key
JavaPairRDD<String, Integer> result = pairRDD.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
result. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.2.4 reduceByKey和groupByKey区别
1）reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[K,V]。
2）groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。
3）开发指导：在不影响业务逻辑的前提下，优先选用reduceByKey。求和操作不影响业务逻辑，求平均值影响业务逻辑。影响业务逻辑时建议先对数据类型进行转换再合并。
package com.shangjack.keyValue;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class Test06_ReduceByKeyAvg {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaPairRDD<String, Integer> javaPairRDD = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("hi", 96), new Tuple2<>("hi", 97), new Tuple2<>("hello", 95), new Tuple2<>("hello", 195)));
// ("hi",(96,1))
JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> tuple2JavaPairRDD = javaPairRDD.mapValues(new Function<Integer, Tuple2<Integer, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Integer v1) throws Exception {
return new Tuple2<>(v1, 1);
}
});
// 聚合RDD
JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> reduceRDD = tuple2JavaPairRDD.reduceByKey(new Function2<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<Integer, Integer> v1, Tuple2<Integer, Integer> v2) throws Exception {
return new Tuple2<>(v1._1 + v2._1, v1._2 + v2._2);
}
});
// 相除
JavaPairRDD<String, Double> result = reduceRDD.mapValues(new Function<Tuple2<Integer, Integer>, Double>() {
@Override
public Double call(Tuple2<Integer, Integer> v1) throws Exception {
return (new Double(v1._1) / v1._2);
}
});
result. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
1.2.5 sortByKey()按照K进行排序
1）功能说明
在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD。
2）需求说明：创建一个pairRDD，按照key的正序和倒序进行排序
3）代码实现：
package com.shangjack.keyValue;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class Test05_SortByKey {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaPairRDD<Integer, String> javaPairRDD = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>(4, "a"), new Tuple2<>(3, "c"), new Tuple2<>(2, "d")));
// 填写布尔类型选择正序倒序
JavaPairRDD<Integer, String> pairRDD = javaPairRDD.sortByKey(false);
pairRDD. collect().forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2 Action行动算子
行动算子是触发了整个作业的执行。因为转换算子都是懒加载，并不会立即执行。
1）创建包名：com.shangjack.action
2.1 collect()以数组的形式返回数据集
1）功能说明：在驱动程序中，以数组Array的形式返回数据集的所有元素。
注意：所有的数据都会被拉取到Driver端，慎用。
2）需求说明：创建一个RDD，并将RDD内容收集到Driver端打印
package com.shangjack.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Test01_Collect {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
List<Integer> collect = integerJavaRDD.collect();
for (Integer integer : collect) {
System.out.println(integer);
}
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2.2 count()返回RDD中元素个数
1）功能说明：返回RDD中元素的个数
3）需求说明：创建一个RDD，统计该RDD的条数
package com.shangjack.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;
public class Test02_Count {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
long count = integerJavaRDD.count();
System.out.println(count);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2.3 first()返回RDD中的第一个元素
1）功能说明：返回RDD中的第一个元素
2）需求说明：创建一个RDD，返回该RDD中的第一个元素
package com.shangjack.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;
public class Test03_First {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
Integer first = integerJavaRDD.first();
System.out.println(first);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2.4 take()返回由RDD前n个元素组成的数组
1）功能说明：返回一个由RDD的前n个元素组成的数组
2）需求说明：创建一个RDD，取出前两个元素
package com.shangjack.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Test04_Take {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
List<Integer> list = integerJavaRDD.take(3);
list.forEach(System.out::println);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2.5 countByKey()统计每种key的个数
1）功能说明：统计每种key的个数
2）需求说明：创建一个PairRDD，统计每种key的个数
package com.shangjack.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
public class Test05_CountByKey {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 8), new Tuple2<>("b", 8), new Tuple2<>("a", 8), new Tuple2<>("d", 8)));
Map<String, Long> map = pairRDD.countByKey();
System.out.println(map);
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2.6 save相关算子
1）saveAsTextFile(path)保存成Text文件
功能说明：将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本
2）saveAsObjectFile(path) 序列化成对象保存到文件
功能说明：用于将RDD中的元素序列化成对象，存储到文件中。
3）代码实现
package com.shangjack.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
public class Test06_Save {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),2);
integerJavaRDD.saveAsTextFile("output");
integerJavaRDD.saveAsObjectFile("output1");
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2.7 foreach()遍历RDD中每一个元素
2）需求说明：创建一个RDD，对每个元素进行打印
package com.shangjack.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import java.util.Arrays;
public class Test07_Foreach {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
// 2. 创建sparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> integerJavaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4),4);
integerJavaRDD.foreach(new VoidFunction<Integer>() {
@Override
public void call(Integer integer) throws Exception {
System.out.println(integer);
}
});
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}
2.8 foreachPartition ()遍历RDD中每一个分区
package com.shangjack.spark.action;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
public class Test08_ForeachPartition {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建配置对象
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("core").setMaster("local[*]");
// 2. 创建sc环境
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 3. 编写代码
JavaRDD<Integer> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6), 2);
// 多线程一起计算 分区间无序 单个分区有序
parallelize.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Integer>>() {
@Override
public void call(Iterator<Integer> integerIterator) throws Exception {
// 一次处理一个分区的数据
while (integerIterator.hasNext()) {
Integer next = integerIterator.next();
System.out.println(next);
}
}
});
// 4. 关闭sc
sc.stop();
}
}