【Spark】RDD操作详解2——值型Transformation算子

问题导读：
1、什么是输入分区与输出分区一对一型？
2、什么是输入分区与输出分区多对一型？
3、什么是输入分区与输出分区多对多型？
4、什么是输出分区为输入分区子集型？
5、什么是Cache型算子？





处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型:

• 输入分区与输出分区一对一型
• 输入分区与输出分区多对一型
• 输入分区与输出分区多对多型
• 输出分区为输入分区子集型
• 还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型：Cache型。 Cache算子对RDD分区进行缓存
  

输入分区与输出分区一对一型
（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。源码中的map算子相当于初始化一个RDD，新RDD叫作MapPartitionsRDD(this,sc.clean(f))。


图中，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映射为右侧的新的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。 V1输入f转换输出V’ 1。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
*/
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = {
  val cleanF = sc.clean(f)
  new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}[/mw_shl_code]

（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））。



图中，小方框表示RDD的一个分区，对分区进行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，转换为V’ 1、 V’ 2、 V’ 3后，将结合拆散，形成为RDD中的数据项。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
*  Return a new RDD by first applying a function to all elements of this
*  RDD, and then flattening the results.
*/
def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] = {
  val cleanF = sc.clean(f)
  new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.flatMap(cleanF))
}[/mw_shl_code]

（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。



图中，用户通过函数f(iter) => iter.filter(_>=3)对分区中的所有数据进行过滤，>=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。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD.
*
* `preservesPartitioning` indicates whether the input function preserves the partitioner, which
* should be `false` unless this is a pair RDD and the input function doesn't modify the keys.
*/
def mapPartitions[U: ClassTag](
    f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] = {
  val func = (context: TaskContext, index: Int, iter: Iterator[T]) => f(iter)
  new MapPartitionsRDD(this, sc.clean(func), preservesPartitioning)
}S[/mw_shl_code]

（4）glom

glom函数将每个分区形成一个数组，内部实现是返回的RDD[Array[T]]。



图中，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形成一个数组Array[(V1),(V2),(V3)]。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**S
* Return an RDD created by coalescing all elements within each partition into an array.
*/
def glom(): RDD[Array[T]] = {
  new MapPartitionsRDD[Array[T], T](this, (context, pid, iter) => Iterator(iter.toArray))
}[/mw_shl_code]

输入分区与输出分区多对一型
（1）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（）。++符号相当于uion函数操作。



图中，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。含有V1，V2…U4的RDD和含有V1，V8…U8的RDD合并所有元素形成一个RDD。V1、V1、V2、V8形成一个分区，其他元素同理进行合并。

源码：
[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return the union of this RDD and another one. Any identical elements will appear multiple
* times (use `.distinct()` to eliminate them).
*/
def union(other: RDD[T]): RDD[T] = {
  if (partitioner.isDefined && other.partitioner == partitioner) {
    new PartitionerAwareUnionRDD(sc, Array(this, other))
  } else {
    new UnionRDD(sc, Array(this, other))
  }
}[/mw_shl_code]

（2）certesian

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。




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。
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）。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return the Cartesian product of this RDD and another one, that is, the RDD of all pairs of
* elements (a, b) where a is in `this` and b is in `other`.
*/
def cartesian[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)] = new CartesianRDD(sc, this, other)[/mw_shl_code]

输入分区与输出分区多对多型
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。

val cleanF = sc.clean(f)中sc.clean函数将用户函数预处理；
this.map(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p)对数据map进行函数操作，再对groupByKey进行分组操作。其中，p中确定了分区个数和分区函数，也就决定了并行化的程度。




图中，方框代表一个RDD分区，相同key的元素合并到一个组。 例如，V1，V2合并为一个Key-Value对，其中key为“ V” ，Value为“ V1，V2” ，形成V，Seq（V1，V2）。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return an RDD of grouped items. Each group consists of a key and a sequence of elements
* mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and
* may even differ each time the resulting RDD is evaluated.
*
* Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an
* aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]
* or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.
*/
def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] =
  groupBy[K](f, defaultPartitioner(this))
/**
* Return an RDD of grouped elements. Each group consists of a key and a sequence of elements
* mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and
* may even differ each time the resulting RDD is evaluated.
*
* Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an
* aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]
* or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.
*/
def groupBy[K](f: T => K, numPartitions: Int)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] =
  groupBy(f, new HashPartitioner(numPartitions))
/**
* Return an RDD of grouped items. Each group consists of a key and a sequence of elements
* mapping to that key. The ordering of elements within each group is not guaranteed, and
* may even differ each time the resulting RDD is evaluated.
*
* Note: This operation may be very expensive. If you are grouping in order to perform an
* aggregation (such as a sum or average) over each key, using [[PairRDDFunctions.aggregateByKey]]
* or [[PairRDDFunctions.reduceByKey]] will provide much better performance.
*/
def groupBy[K](f: T => K, p: Partitioner)(implicit kt: ClassTag[K], ord: Ordering[K] = null)
    : RDD[(K, Iterable[T])] = {
  val cleanF = sc.clean(f)
  this.map(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p)
}[/mw_shl_code]

输出分区为输入分区子集型
（1）filter

filter的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，返回为false的将过滤掉。 内部实现相当于生成FilteredRDD(this，sc.clean(f))。




图中，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，对每个数据项进行操作，将满足条件，返回结果为true的数据项保留。 例如，过滤掉V2、 V3保留了V1，将区分命名为V1’。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return a new RDD containing only the elements that satisfy a predicate.
*/
def filter(f: T => Boolean): RDD[T] = {
  val cleanF = sc.clean(f)
  new MapPartitionsRDD[T, T](
    this,
    (context, pid, iter) => iter.filter(cleanF),
    preservesPartitioning = true)
}[/mw_shl_code]

（2）distinct

distinct将RDD中的元素进行去重操作。




图中，每个方框代表一个分区，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。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
*/
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] =
  map(x => (x, null)).reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1)
/**
* Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
*/
def distinct(): RDD[T] = distinct(partitions.size)[/mw_shl_code]

（3）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。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.
*
* Uses `this` partitioner/partition size, because even if `other` is huge, the resulting
* RDD will be <= us.
*/
def subtract(other: RDD[T]): RDD[T] =
  subtract(other, partitioner.getOrElse(new HashPartitioner(partitions.size)))
/**
* Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.
*/
def subtract(other: RDD[T], numPartitions: Int): RDD[T] =
  subtract(other, new HashPartitioner(numPartitions))
/**
* Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other`.
*/
def subtract(other: RDD[T], p: Partitioner)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = {
  if (partitioner == Some(p)) {
    // Our partitioner knows how to handle T (which, since we have a partitioner, is
    // really (K, V)) so make a new Partitioner that will de-tuple our fake tuples
    val p2 = new Partitioner() {
      override def numPartitions = p.numPartitions
      override def getPartition(k: Any) = p.getPartition(k.asInstanceOf[(Any, _)]._1)
    }
    // Unfortunately, since we're making a new p2, we'll get ShuffleDependencies
    // anyway, and when calling .keys, will not have a partitioner set, even though
    // the SubtractedRDD will, thanks to p2's de-tupled partitioning, already be
    // partitioned by the right/real keys (e.g. p).
    this.map(x => (x, null)).subtractByKey(other.map((_, null)), p2).keys
  } else {
    this.map(x => (x, null)).subtractByKey(other.map((_, null)), p).keys
  }
}[/mw_shl_code]

（4）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。
参数说明：
withReplacement=true， 表示有放回的抽样；
withReplacement=false， 表示无放回的抽样。




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。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return a sampled subset of this RDD.
*/
def sample(withReplacement: Boolean,
    fraction: Double,
    seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] = {
  require(fraction >= 0.0, "Negative fraction value: " + fraction)
  if (withReplacement) {
    new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new PoissonSampler[T](fraction), true, seed)
  } else {
    new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new BernoulliSampler[T](fraction), true, seed)
  }
}[/mw_shl_code]

（5）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。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Return a fixed-size sampled subset of this RDD in an array
*
* @param withReplacement whether sampling is done with replacement
* @param num size of the returned sample
* @param seed seed for the random number generator
* @return sample of specified size in an array
*/
def takeSample(withReplacement: Boolean,
    num: Int,
    seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[T] = {
  val numStDev =  10.0
  if (num < 0) {
    throw new IllegalArgumentException("Negative number of elements requested")
  } else if (num == 0) {
    return new Array[T](0)
  }
  val initialCount = this.count()
  if (initialCount == 0) {
    return new Array[T](0)
  }
  val maxSampleSize = Int.MaxValue - (numStDev * math.sqrt(Int.MaxValue)).toInt
  if (num > maxSampleSize) {
    throw new IllegalArgumentException("Cannot support a sample size > Int.MaxValue - " +
      s"$numStDev * math.sqrt(Int.MaxValue)")
  }
  val rand = new Random(seed)
  if (!withReplacement && num >= initialCount) {
    return Utils.randomizeInPlace(this.collect(), rand)
  }
  val fraction = SamplingUtils.computeFractionForSampleSize(num, initialCount,
    withReplacement)
  var samples = this.sample(withReplacement, fraction, rand.nextInt()).collect()
  // If the first sample didn't turn out large enough, keep trying to take samples;
  // this shouldn't happen often because we use a big multiplier for the initial size
  var numIters = 0
  while (samples.length < num) {
    logWarning(s"Needed to re-sample due to insufficient sample size. Repeat #$numIters")
    samples = this.sample(withReplacement, fraction, rand.nextInt()).collect()
    numIters += 1
  }
  Utils.randomizeInPlace(samples, rand).take(num)
}[/mw_shl_code]

Cache型
（1）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。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */
def cache(): this.type = persist()[/mw_shl_code]

（2）persist

persist函数对RDD进行缓存操作。数据缓存在哪里由StorageLevel枚举类型确定。
有几种类型的组合，DISK代表磁盘，MEMORY代表内存，SER代表数据是否进行序列化存储。StorageLevel是枚举类型，代表存储模式，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。




图中，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，例如：图3-18中将含有V1，V2，V3的RDD存储到磁盘，将含有U1，U2的RDD仍旧存储在内存。

源码：

[mw_shl_code=scala,true]/**
* Set this RDD's storage level to persist its values across operations after the first time
* it is computed. This can only be used to assign a new storage level if the RDD does not
* have a storage level set yet..
*/
def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {
  // TODO: Handle changes of StorageLevel
  if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) {
    throw new UnsupportedOperationException(
      "Cannot change storage level of an RDD after it was already assigned a level")
  }
  sc.persistRDD(this)
  // Register the RDD with the ContextCleaner for automatic GC-based cleanup
  sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this))
  storageLevel = newLevel
  this
}
/** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */
def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)[/mw_shl_code]