Spark RDD概念学习系列之Spark的算子的分类(十一)

 

Spark的算子的分类

   从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类:

1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。

     Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。

2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。

      Action 算子会触发 Spark 提交作业(Job),并将数据输出 Spark系统。

  从小方向来说,Spark 算子大致可以分为以下三类:

  1)Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据。
  2)Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对。

  3)Action算子,这类算子会触发SparkContext提交Job作业。

1)Value数据类型的Transformation算子  

  一、输入分区与输出分区一对一型

    1、map算子

    2、flatMap算子

    3、mapPartitions算子

    4、glom算子

  二、输入分区与输出分区多对一型 

    5、union算子

    6、cartesian算子

  三、输入分区与输出分区多对多型

    7、grouBy算子

  四、输出分区为输入分区子集型

    8、filter算子

    9、distinct算子

    10、subtract算子

    11、sample算子

        12、takeSample算子

  五、Cache型

    13、cache算子  

    14、persist算子

2)Key-Value数据类型的Transfromation算子

  一、输入分区与输出分区一对一

    15、mapValues算子

  二、对单个RDD或两个RDD聚集

   单个RDD聚集

    16、combineByKey算子

    17、reduceByKey算子

    18、partitionBy算子

  两个RDD聚集

    19、Cogroup算子

  三、连接

    20、join算子

    21、leftOutJoin和 rightOutJoin算子

  Spark算子的作用,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723979.html

 3)Action算子

  一、无输出

    22、foreach算子

  二、HDFS

    23、saveAsTextFile算子

    24、saveAsObjectFile算子

  三、Scala集合和数据类型

    25、collect算子

    26、collectAsMap算子

     27、reduceByKeyLocally算子

     28、lookup算子

    29、count算子

    30、top算子

    31、reduce算子

    32、fold算子

    33、aggregate算子

  Spark算子的作用,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723979.html

 1. Transformations 算子
 (1) map

  将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数 f 映射转变为一个新的元素。源码中 map 算子相当于初始化一个 RDD, 新 RDD 叫做 MappedRDD(this, sc.clean(f))。

图 1中每个方框表示一个 RDD 分区,左侧的分区经过用户自定义函数 f:T->U 映射为右侧的新 RDD 分区。但是,实际只有等到 Action算子触发后,这个 f 函数才会和其他函数在一个stage 中对数据进行运算。在图 1 中的第一个分区,数据记录 V1 输入 f,通过 f 转换输出为转换后的分区中的数据记录 V'1。
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      图1    map 算子对 RDD 转换                   

(2) flatMap
     将原来 RDD 中的每个元素通过函数 f 转换为新的元素,并将生成的 RDD 的每个集合中的元素合并为一个集合,内部创建 FlatMappedRDD(this,sc.clean(f))。
  图 2 表 示 RDD 的 一 个 分 区 ,进 行 flatMap函 数 操 作, flatMap 中 传 入 的 函 数 为 f:T->U, T和 U 可以是任意的数据类型。将分区中的数据通过用户自定义函数 f 转换为新的数据。外部大方框可以认为是一个 RDD 分区,小方框代表一个集合。 V1、 V2、 V3 在一个集合作为 RDD 的一个数据项,可能存储为数组或其他容器,转换为V'1、 V'2、 V'3 后,将原来的数组或容器结合拆散,拆散的数据形成为 RDD 中的数据项。

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        图2     flapMap 算子对 RDD 转换

(3) mapPartitions
      mapPartitions 函 数 获 取 到 每 个 分 区 的 迭 代器,在 函 数 中 通 过 这 个 分 区 整 体 的 迭 代 器 对整 个 分 区 的 元 素 进 行 操 作。 内 部 实 现 是 生 成
MapPartitionsRDD。图 3 中的方框代表一个 RDD 分区。图 3 中,用户通过函数 f (iter)=>iter.f ilter(_>=3) 对分区中所有数据进行过滤,大于和等于 3 的数据保留。一个方块代表一个 RDD 分区,含有 1、 2、 3 的分区过滤只剩下元素 3。

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    图3  mapPartitions 算子对 RDD 转换

  (4)glom

  glom函数将每个分区形成一个数组,内部实现是返回的GlommedRDD。 图4中的每个方框代表一个RDD分区。图4中的方框代表一个分区。 该图表示含有V1、 V2、 V3的分区通过函数glom形成一数组Array[(V1),(V2),(V3)]。

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      图 4   glom算子对RDD转换

(5) union
      使用 union 函数时需要保证两个 RDD 元素的数据类型相同,返回的 RDD 数据类型和被合并的 RDD 元素数据类型相同,并不进行去重操作,保存所有元素。如果想去重
可以使用 distinct()。同时 Spark 还提供更为简洁的使用 union 的 API,通过 ++ 符号相当于 union 函数操作。
     图 5 中左侧大方框代表两个 RDD,大方框内的小方框代表 RDD 的分区。右侧大方框代表合并后的 RDD,大方框内的小方框代表分区。

  含有V1、V2、U1、U2、U3、U4的RDD和含有V1、V8、U5、U6、U7、U8的RDD合并所有元素形成一个RDD。V1、V1、V2、V8形成一个分区,U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8形成一个分区。
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  图 5  union 算子对 RDD 转换 

  (6) cartesian
       对 两 个 RDD 内 的 所 有 元 素 进 行 笛 卡 尔 积 操 作。 操 作 后, 内 部 实 现 返 回CartesianRDD。图6中左侧大方框代表两个 RDD,大方框内的小方框代表 RDD 的分区。右侧大方框代表合并后的 RDD,大方框内的小方框代表分区。图6中的大方框代表RDD,大方框中的小方框代表RDD分区。
      例 如: V1 和 另 一 个 RDD 中 的 W1、 W2、 Q5 进 行 笛 卡 尔 积 运 算 形 成 (V1,W1)、(V1,W2)、 (V1,Q5)。
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图 6  cartesian 算子对 RDD 转换

  (7) groupBy
  groupBy :将元素通过函数生成相应的 Key,数据就转化为 Key-Value 格式,之后将 Key 相同的元素分为一组。
  函数实现如下:
  1)将用户函数预处理:
  val cleanF = sc.clean(f)
  2)对数据 map 进行函数操作,最后再进行 groupByKey 分组操作。

this.map(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p)
  其中, p 确定了分区个数和分区函数,也就决定了并行化的程度。

  图7 中方框代表一个 RDD 分区,相同key 的元素合并到一个组。例如 V1 和 V2 合并为 V, Value 为 V1,V2。形成 V,Seq(V1,V2)。
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  图 7 groupBy 算子对 RDD 转换

  (8) filter
    filter 函数功能是对元素进行过滤,对每个 元 素 应 用 f 函 数, 返 回 值 为 true 的 元 素 在RDD 中保留,返回值为 false 的元素将被过滤掉。 内 部 实 现 相 当 于 生 成 FilteredRDD(this,sc.clean(f))。
    下面代码为函数的本质实现:
    deffilter(f:T=>Boolean):RDD[T]=newFilteredRDD(this,sc.clean(f))
  图 8 中每个方框代表一个 RDD 分区, T 可以是任意的类型。通过用户自定义的过滤函数 f,对每个数据项操作,将满足条件、返回结果为 true 的数据项保留。例如,过滤掉 V2 和 V3 保留了 V1,为区分命名为 V'1。

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  图 8  filter 算子对 RDD 转换

  (9)distinct

  distinct将RDD中的元素进行去重操作。图9中的每个方框代表一个RDD分区,通过distinct函数,将数据去重。 例如,重复数据V1、 V1去重后只保留一份V1。
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    图9  distinct算子对RDD转换

  (10)subtract

  subtract相当于进行集合的差操作,RDD 1去除RDD 1和RDD 2交集中的所有元素。图10中左侧的大方框代表两个RDD,大方框内的小方框代表RDD的分区。 右侧大方框
代表合并后的RDD,大方框内的小方框代表分区。 V1在两个RDD中均有,根据差集运算规则,新RDD不保留,V2在第一个RDD有,第二个RDD没有,则在新RDD元素中包含V2。
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          图10   subtract算子对RDD转换

  (11) sample
       sample 将 RDD 这个集合内的元素进行采样,获取所有元素的子集。用户可以设定是否有放回的抽样、百分比、随机种子,进而决定采样方式。内部实现是生成 SampledRDD(withReplacement, fraction, seed)。
  函数参数设置:
‰   withReplacement=true,表示有放回的抽样。
‰   withReplacement=false,表示无放回的抽样。
  图 11中 的 每 个 方 框 是 一 个 RDD 分 区。 通 过 sample 函 数, 采 样 50% 的 数 据。V1、 V2、 U1、 U2、U3、U4 采样出数据 V1 和 U1、 U2 形成新的 RDD。

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       图11  sample 算子对 RDD 转换

  (12)takeSample

  takeSample()函数和上面的sample函数是一个原理,但是不使用相对比例采样,而是按设定的采样个数进行采样,同时返回结果不再是RDD,而是相当于对采样后的数据进行
Collect(),返回结果的集合为单机的数组。
  图12中左侧的方框代表分布式的各个节点上的分区,右侧方框代表单机上返回的结果数组。 通过takeSample对数据采样,设置为采样一份数据,返回结果为V1。

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    图12    takeSample算子对RDD转换

  (13) cache
     cache 将 RDD 元素从磁盘缓存到内存。 相当于 persist(MEMORY_ONLY) 函数的功能。
     图13 中每个方框代表一个 RDD 分区,左侧相当于数据分区都存储在磁盘,通过 cache 算子将数据缓存在内存。
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      图 13 Cache 算子对 RDD 转换

  (14) persist
      persist 函数对 RDD 进行缓存操作。数据缓存在哪里依据 StorageLevel 这个枚举类型进行确定。 有以下几种类型的组合(见10), DISK 代表磁盘,MEMORY 代表内存, SER 代表数据是否进行序列化存储。

  下面为函数定义, StorageLevel 是枚举类型,代表存储模式,用户可以通过图 14-1 按需进行选择。
  persist(newLevel:StorageLevel)
  图 14-1 中列出persist 函数可以进行缓存的模式。例如,MEMORY_AND_DISK_SER 代表数据可以存储在内存和磁盘,并且以序列化的方式存储,其他同理。
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            图 14-1  persist 算子对 RDD 转换

  图 14-2 中方框代表 RDD 分区。 disk 代表存储在磁盘, mem 代表存储在内存。数据最初全部存储在磁盘,通过 persist(MEMORY_AND_DISK) 将数据缓存到内存,但是有的分区无法容纳在内存,将含有 V1、 V2、 V3 的RDD存储到磁盘,将含有U1,U2的RDD仍旧存储在内存。

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图 14-2   Persist 算子对 RDD 转换

  (15) mapValues
      mapValues :针对(Key, Value)型数据中的 Value 进行 Map 操作,而不对 Key 进行处理。

图 15 中的方框代表 RDD 分区。 a=>a+2 代表对 (V1,1) 这样的 Key Value 数据对,数据只对 Value 中的 1 进行加 2 操作,返回结果为 3。

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      图 15   mapValues 算子 RDD 对转换

  (16) combineByKey
  下面代码为 combineByKey 函数的定义:
  combineByKey[C](createCombiner:(V) C,
  mergeValue:(C, V) C,
  mergeCombiners:(C, C) C,
  partitioner:Partitioner,
  mapSideCombine:Boolean=true,
  serializer:Serializer=null):RDD[(K,C)]

说明:
‰   createCombiner: V => C, C 不存在的情况下,比如通过 V 创建 seq C。
‰   mergeValue: (C, V) => C,当 C 已经存在的情况下,需要 merge,比如把 item V
加到 seq C 中,或者叠加。
   mergeCombiners: (C, C) => C,合并两个 C。
‰   partitioner: Partitioner, Shuff le 时需要的 Partitioner。
‰   mapSideCombine : Boolean = true,为了减小传输量,很多 combine 可以在 map
端先做,比如叠加,可以先在一个 partition 中把所有相同的 key 的 value 叠加,
再 shuff le。
‰   serializerClass: String = null,传输需要序列化,用户可以自定义序列化类:

  例如,相当于将元素为 (Int, Int) 的 RDD 转变为了 (Int, Seq[Int]) 类型元素的 RDD。图 16中的方框代表 RDD 分区。如图,通过 combineByKey, 将 (V1,2), (V1,1)数据合并为( V1,Seq(2,1))。
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      图 16  comBineByKey 算子对 RDD 转换

  (17) reduceByKey
     reduceByKey 是比 combineByKey 更简单的一种情况,只是两个值合并成一个值,( Int, Int V)to (Int, Int C),比如叠加。所以 createCombiner reduceBykey 很简单,就是直接返回 v,而 mergeValue和 mergeCombiners 逻辑是相同的,没有区别。
    函数实现:
    def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]
= {
combineByKey[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)
}
  图17中的方框代表 RDD 分区。通过用户自定义函数 (A,B) => (A + B) 函数,将相同 key 的数据 (V1,2) 和 (V1,1) 的 value 相加运算,结果为( V1,3)。
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        图 17 reduceByKey 算子对 RDD 转换

  (18)partitionBy

  partitionBy函数对RDD进行分区操作。
  函数定义如下。
  partitionBy(partitioner:Partitioner)
  如果原有RDD的分区器和现有分区器(partitioner)一致,则不重分区,如果不一致,则相当于根据分区器生成一个新的ShuffledRDD。
  图18中的方框代表RDD分区。 通过新的分区策略将原来在不同分区的V1、 V2数据都合并到了一个分区。
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    图18  partitionBy算子对RDD转换

(19)Cogroup

  cogroup函数将两个RDD进行协同划分,cogroup函数的定义如下。
  cogroup[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int): RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))]
  对在两个RDD中的Key-Value类型的元素,每个RDD相同Key的元素分别聚合为一个集合,并且返回两个RDD中对应Key的元素集合的迭代器。
  (K, (Iterable[V], Iterable[W]))
  其中,Key和Value,Value是两个RDD下相同Key的两个数据集合的迭代器所构成的元组。
  图19中的大方框代表RDD,大方框内的小方框代表RDD中的分区。 将RDD1中的数据(U1,1)、 (U1,2)和RDD2中的数据(U1,2)合并为(U1,((1,2),(2)))。

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        图19  Cogroup算子对RDD转换

  (20) join
       join 对两个需要连接的 RDD 进行 cogroup函数操作,将相同 key 的数据能够放到一个分区,在 cogroup 操作之后形成的新 RDD 对每个key 下的元素进行笛卡尔积的操作,返回的结果再展平,对应 key 下的所有元组形成一个集合。最后返回 RDD[(K, (V, W))]。
  下 面 代 码 为 join 的 函 数 实 现, 本 质 是通 过 cogroup 算 子 先 进 行 协 同 划 分, 再 通 过flatMapValues 将合并的数据打散。
       this.cogroup(other,partitioner).f latMapValues{case(vs,ws) => for(v<-vs;w<-ws)yield(v,w) }
图 20是对两个 RDD 的 join 操作示意图。大方框代表 RDD,小方框代表 RDD 中的分区。函数对相同 key 的元素,如 V1 为 key 做连接后结果为 (V1,(1,1)) 和 (V1,(1,2))。
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                    图 20   join 算子对 RDD 转换

  (21)eftOutJoinrightOutJoin

  LeftOutJoin(左外连接)和RightOutJoin(右外连接)相当于在join的基础上先判断一侧的RDD元素是否为空,如果为空,则填充为空。 如果不为空,则将数据进行连接运算,并
返回结果。
下面代码是leftOutJoin的实现。
if (ws.isEmpty) {
vs.map(v => (v, None))
} else {
for (v <- vs; w <- ws) yield (v, Some(w))
}

2. Actions 算子
  本质上在 Action 算子中通过 SparkContext 进行了提交作业的 runJob 操作,触发了RDD DAG 的执行。
例如, Action 算子 collect 函数的代码如下,感兴趣的读者可以顺着这个入口进行源码剖析:

/**
* Return an array that contains all of the elements in this RDD.
*/
def collect(): Array[T] = {
/* 提交 Job*/
val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray)
Array.concat(results: _*)
}

  (22) foreach
  foreach 对 RDD 中的每个元素都应用 f 函数操作,不返回 RDD 和 Array, 而是返回Uint。图22表示 foreach 算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。本例中自定义函数为 println(),控制台打印所有数据项。
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      图 22 foreach 算子对 RDD 转换

  (23) saveAsTextFile
  函数将数据输出,存储到 HDFS 的指定目录。

下面为 saveAsTextFile 函数的内部实现,其内部
  通过调用 saveAsHadoopFile 进行实现:
this.map(x => (NullWritable.get(), new Text(x.toString))).saveAsHadoopFile[TextOutputFormat[NullWritable, Text]](path)
将 RDD 中的每个元素映射转变为 (null, x.toString),然后再将其写入 HDFS。
  图 23中左侧方框代表 RDD 分区,右侧方框代表 HDFS 的 Block。通过函数将RDD 的每个分区存储为 HDFS 中的一个 Block。

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            图 23   saveAsHadoopFile 算子对 RDD 转换

(24)saveAsObjectFile

  saveAsObjectFile将分区中的每10个元素组成一个Array,然后将这个Array序列化,映射为(Null,BytesWritable(Y))的元素,写入HDFS为SequenceFile的格式。
  下面代码为函数内部实现。
  map(x=>(NullWritable.get(),new BytesWritable(Utils.serialize(x))))
  图24中的左侧方框代表RDD分区,右侧方框代表HDFS的Block。 通过函数将RDD的每个分区存储为HDFS上的一个Block。

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            图24 saveAsObjectFile算子对RDD转换

(25) collect
  collect 相当于 toArray, toArray 已经过时不推荐使用, collect 将分布式的 RDD 返回为一个单机的 scala Array 数组。在这个数组上运用 scala 的函数式操作。
  图 25中左侧方框代表 RDD 分区,右侧方框代表单机内存中的数组。通过函数操作,将结果返回到 Driver 程序所在的节点,以数组形式存储。

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  图 25   Collect 算子对 RDD 转换 

  (26)collectAsMap

  collectAsMap对(K,V)型的RDD数据返回一个单机HashMap。 对于重复K的RDD元素,后面的元素覆盖前面的元素。
  图26中的左侧方框代表RDD分区,右侧方框代表单机数组。 数据通过collectAsMap函数返回给Driver程序计算结果,结果以HashMap形式存储。

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          图26 CollectAsMap算子对RDD转换

  (27)reduceByKeyLocally

  实现的是先reduce再collectAsMap的功能,先对RDD的整体进行reduce操作,然后再收集所有结果返回为一个HashMap。

  (28)lookup

下面代码为lookup的声明。
lookup(key:K):Seq[V]
Lookup函数对(Key,Value)型的RDD操作,返回指定Key对应的元素形成的Seq。 这个函数处理优化的部分在于,如果这个RDD包含分区器,则只会对应处理K所在的分区,然后返回由(K,V)形成的Seq。 如果RDD不包含分区器,则需要对全RDD元素进行暴力扫描处理,搜索指定K对应的元素。
  图28中的左侧方框代表RDD分区,右侧方框代表Seq,最后结果返回到Driver所在节点的应用中。

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      图28  lookup对RDD转换

  (29) count
  count 返回整个 RDD 的元素个数。
  内部函数实现为:
  defcount():Long=sc.runJob(this,Utils.getIteratorSize_).sum
  图 29中,返回数据的个数为 5。一个方块代表一个 RDD 分区。
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     图29 count 对 RDD 算子转换

  (30)top

top可返回最大的k个元素。 函数定义如下。
top(num:Int)(implicit ord:Ordering[T]):Array[T]

相近函数说明如下。
·top返回最大的k个元素。
·take返回最小的k个元素。
·takeOrdered返回最小的k个元素,并且在返回的数组中保持元素的顺序。
·first相当于top(1)返回整个RDD中的前k个元素,可以定义排序的方式Ordering[T]。
返回的是一个含前k个元素的数组。

  (31)reduce

  reduce函数相当于对RDD中的元素进行reduceLeft函数的操作。 函数实现如下。
  Some(iter.reduceLeft(cleanF))
  reduceLeft先对两个元素<K,V>进行reduce函数操作,然后将结果和迭代器取出的下一个元素<k,V>进行reduce函数操作,直到迭代器遍历完所有元素,得到最后结果。在RDD中,先对每个分区中的所有元素<K,V>的集合分别进行reduceLeft。 每个分区形成的结果相当于一个元素<K,V>,再对这个结果集合进行reduceleft操作。
  例如:用户自定义函数如下。
  f:(A,B)=>(A._1+"@"+B._1,A._2+B._2)
  图31中的方框代表一个RDD分区,通过用户自定函数f将数据进行reduce运算。 示例
最后的返回结果为V1@[1]V2U!@U2@U3@U4,12。

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图31 reduce算子对RDD转换

  (32)fold

  fold和reduce的原理相同,但是与reduce不同,相当于每个reduce时,迭代器取的第一个元素是zeroValue。
  图32中通过下面的用户自定义函数进行fold运算,图中的一个方框代表一个RDD分区。 读者可以参照reduce函数理解。
  fold(("V0@",2))( (A,B)=>(A._1+"@"+B._1,A._2+B._2))

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          图32  fold算子对RDD转换

  (33)aggregate

  aggregate先对每个分区的所有元素进行aggregate操作,再对分区的结果进行fold操作。
  aggreagate与fold和reduce的不同之处在于,aggregate相当于采用归并的方式进行数据聚集,这种聚集是并行化的。 而在fold和reduce函数的运算过程中,每个分区中需要进行串行处理,每个分区串行计算完结果,结果再按之前的方式进行聚集,并返回最终聚集结果。
  函数的定义如下。
aggregate[B](z: B)(seqop: (B,A) => B,combop: (B,B) => B): B
  图33通过用户自定义函数对RDD 进行aggregate的聚集操作,图中的每个方框代表一个RDD分区。
  rdd.aggregate("V0@",2)((A,B)=>(A._1+"@"+B._1,A._2+B._2)),(A,B)=>(A._1+"@"+B_1,A._@+B_.2))
  最后,介绍两个计算模型中的两个特殊变量。
  广播(broadcast)变量:其广泛用于广播Map Side Join中的小表,以及广播大变量等场景。 这些数据集合在单节点内存能够容纳,不需要像RDD那样在节点之间打散存储。
Spark运行时把广播变量数据发到各个节点,并保存下来,后续计算可以复用。 相比Hadoo的distributed cache,广播的内容可以跨作业共享。 Broadcast的底层实现采用了BT机制。
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        图33  aggregate算子对RDD转换

  ②代表V。
  ③代表U。
  accumulator变量:允许做全局累加操作,如accumulator变量广泛使用在应用中记录当前的运行指标的情景。

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