spark 몇 가지 transformation 의 계산 논리 와 테스트

         ：
test01：
[java]view plaincopyprint? CODE              
a a  
b b  
c c  
d d  
e e  
f f  
g g  

test02：
[java]view plaincopy
print? CODE              
11
22
33
44
55
66
a a  
b b  
c c  
d d  
e e  
f f  


1、union(otherRDD)
      union()    rdd       ， mysql  union             rdd，     partition    
spark sql   ：
[java]view plaincopyprint? CODE              
./spark-shell  
sc  
val t01 = sc.textFile("hdfs://user/data_spark/test01")  
val t02 = sc.textFile("hdfs://user/data_spark/test02")  
t01.union(t01) foreach println  
  ：  
a a  
e e  
b b  
a a  
f f  
b b  
c c  
c c  
g g  
d d  
d d  
e e  
f f  
g g  

    union，         ，  ，union        rdd        

2、groupByKey(numPartitions)
         RDD          ，org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions   pairRdd      ；
           ，         key records     ，  mysql  groupby  ，  ShuffledRDD   partition fetch  ，shuffle       hashShuffle，spark1.1    sorted shuffle，    。shuffle      mapPartition（）  ，  MapPartitionRDD。   groupbykey    。
         key      ，    value    arraylist，  arraylist   value
[java]view plaincopy
print? CODE              
val wc = t01.union(t01).flatMap(l=>l.split(" ")).map(w=>(w,1))  
wc foreach println  
  ：  
(e,1)  
(e,1)  
(e,1)  
(e,1)  
(f,1)  
(f,1)  
(f,1)  
(f,1)  
(g,1)  
(g,1)  
(g,1)  
(g,1)  
(a,1)  
(a,1)  
(a,1)  
(a,1)  
(b,1)  
(b,1)  
(b,1)  
(b,1)  
(c,1)  
(c,1)  
(c,1)  
(c,1)  
(d,1)  
(d,1)  
(d,1)  
(d,1)  
wc.groupByKey foreach println  
  ：  
(d,CompactBuffer(1, 1, 1, 1))  
(g,CompactBuffer(1, 1, 1, 1))  
(c,CompactBuffer(1, 1, 1, 1))  
(b,CompactBuffer(1, 1, 1, 1))  
(f,CompactBuffer(1, 1, 1, 1))  
(e,CompactBuffer(1, 1, 1, 1))  
(a,CompactBuffer(1, 1, 1, 1))  
ok，groupByKey   ，    key          

3、reduceByKey（func，numPartition）
               mapreduce  reduce  ，    key    func   ，    wordcount   ：
[java]view plaincopyprint? CODE              
map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_, 5)  
      reduceByKey    map  combine，   groupByKey      map  combine  ，        。
      
[java]view plaincopy
print? CODE              
wc.reduceByKey(_+_) foreach println  
  ：  
(d,4)  
(b,4)  
(f,4)  
(g,4)  
(c,4)  
(e,4)  
(a,4)  

4、distinct（numPartitions）
        parent rdd      ，    numPartitions，     shuffle  ，   kv pair           shuffle   ，    key，  spark          shuffle。        reduceByKey（）
[java]view plaincopyprint? CODE              
wc.distinct(1) foreach println  
  ：  
(g,1)  
(b,1)  
(f,1)  
(d,1)  
(a,1)  
(e,1)  
(c,1)  

5、cogroup（otherRDD，numPartitions）
      groupByKey     ，cogroup     rdd        ，   groupByKey   .
                arraylist  arraylist，   rdd  value    arraylist，  ，   arraylist       arraylist arraylist。
[java]view plaincopy
print? CODE              
val wc01 = t01.flatMap(l=>l.split(" ")).map(w=>(w,1))  
val wc02 = t02.flatMap(l=>l.split(" ")).map(w=>(w,1))  
wc01.cogroup(wc02,1) foreach println  
  ：  
(d,(CompactBuffer(1, 1),CompactBuffer(1, 1)))  
(e,(CompactBuffer(1, 1),CompactBuffer(1, 1)))  
(4,(CompactBuffer(),CompactBuffer(1, 1)))  
(5,(CompactBuffer(),CompactBuffer(1, 1)))  
(a,(CompactBuffer(1, 1),CompactBuffer(1, 1)))  
(6,(CompactBuffer(),CompactBuffer(1, 1)))  
(b,(CompactBuffer(1, 1),CompactBuffer(1, 1)))  
(2,(CompactBuffer(),CompactBuffer(1, 1)))  
(3,(CompactBuffer(),CompactBuffer(1, 1)))  
(f,(CompactBuffer(1, 1),CompactBuffer(1, 1)))  
(1,(CompactBuffer(),CompactBuffer(1, 1)))  
(g,(CompactBuffer(1, 1),CompactBuffer()))  
(c,(CompactBuffer(1, 1),CompactBuffer(1, 1)))  


6、intersection(otherRDD)
              rdd       ，   rdd      ，    cogroup（）  。
       ，   cogroup      ，   cogroup          ，       arraylist   arraylist，        arraylist     ，    key，       。
[java]view plaincopyprint? CODE              
wc01.intersection(wc02) foreach println  
  ：  
(d,1)  
(e,1)  
(b,1)  
(f,1)  
(a,1)  
(c,1)  
    rdd      kv  

7、join（otherRDD， numPartitions）
        RDD[ K, V ]   sql  join    。  intersection，   cogroup  ，    MappedValuesRDD。
       Iterable[v1]   Iterable[v2]      ，    flat（） ，  FlatMappedValuesRDD。
[java]view plaincopy
print? CODE              
wc01.join(wc02,1) foreach println  
  ：  
(d,(1,1))  
(d,(1,1))  
(d,(1,1))  
(d,(1,1))  
(e,(1,1))  
(e,(1,1))  
(e,(1,1))  
(e,(1,1))  
(a,(1,1))  
(a,(1,1))  
(a,(1,1))  
(a,(1,1))  
(b,(1,1))  
(b,(1,1))  
(b,(1,1))  
(b,(1,1))  
(f,(1,1))  
(f,(1,1))  
(f,(1,1))  
(f,(1,1))  
(c,(1,1))  
(c,(1,1))  
(c,(1,1))  
(c,(1,1))  
  jion     mysql inner join，          

8、sortByKey（ascending，numPartitions）
      RDD [ k, v ]   key    ，  ascending=true    ，false    。
        shuffle        ，          key  
[java]view plaincopyprint? CODE              
wc01.sortByKey(true,1) foreach println  
  ：  
(a,1)  
(a,1)  
(b,1)  
(b,1)  
(c,1)  
(c,1)  
(d,1)  
(d,1)  
(e,1)  
(e,1)  
(f,1)  
(f,1)  
(g,1)  
(g,1)  

9、cartesian（otherRDD）
          rdd     ，   CartesianRDD  partition     rdd partition     。
           join
     ，     ，               

10、coalesce（numPartitions， shuffle = false） 
          ，   rdd，    ，    shuffle，       partitions        ，   shuffle。
                      parentRDD  partition  。        partition    ，     locality   balance   
            ：
[java]view plaincopy
print? CODE              
 wc01.coalesce(1) foreach println  
  ：  
14/10/2717:23:42 INFO rdd.HadoopRDD: Input split: hdfs://qunarcluster/user/data_spark/test01:0+14
(a,1)  
(a,1)  
(b,1)  
(b,1)  
(c,1)  
(c,1)  
(d,1)  
(d,1)  
14/10/2717:23:42 INFO rdd.HadoopRDD: Input split: hdfs://qunarcluster/user/data_spark/test01:14+14
(e,1)  
(e,1)  
(f,1)  
(f,1)  
(g,1)  
(g,1)  
 wc01.coalesce(2) foreach println  
  ：  
(a,1)  
(a,1)  
(b,1)  
(b,1)  
(c,1)  
(c,1)  
(e,1)  
(d,1)  
(e,1)  
(d,1)  
(f,1)  
(f,1)  
(g,1)  
(g,1)  

11、repartition（numPartitions）        
           coalesce(numPartitions, shuffle = true)
[java]view plaincopyprint? CODE              
wc01.repartition(1) foreach println  
(a,1)  
(a,1)  
(b,1)  
(b,1)  
(c,1)  
(c,1)  
(d,1)  
(d,1)  
(e,1)  
(e,1)  
(f,1)  
(f,1)  
(g,1)  
(g,1)  



  mapreduce     spark   map +  reduceByKey，    mapreduce  reduce       ，         ，  ，    。
  ，spark