Spark算子基础：Scala版RDD操作详解

"Spark算子基础讲义，涵盖了Spark的核心概念——算子和RDD，以及如何在Scala环境下操作Spark集群进行数据处理。" Spark是一种快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它提供了丰富的算子用于对分布式数据集进行操作。在本讲义中，我们将重点讨论Spark的基本算子，并通过实例演示如何在Scala环境下使用这些算子。 1. Spark算子 Spark算子分为转换算子（Transformation）和行动算子（Action）。转换算子不会立即执行任何计算，而是创建一个新的RDD（弹性分布式数据集）表示。而行动算子会触发实际的计算，并返回结果或写入数据到外部存储。 - 转换算子： - `textFile`: 从指定路径读取文件并创建一个RDD。 - `flatMap`: 对每个输入元素应用函数，然后展开结果为多个元素。 - `map`: 对RDD中的每个元素应用函数并返回新的RDD。 - `reduceByKey`: 将具有相同键的值聚合在一起，使用指定的函数合并值。 - `sortBy`: 根据提供的函数对键值对进行排序。 - 行动算子： - `collect`: 将RDD的所有元素收集到驱动程序的内存中，通常用于小规模数据的检查。 - `saveAsTextFile`: 将RDD的内容保存为文本文件。 2. RDD（弹性分布式数据集） RDD是Spark的核心抽象，它是不可变的、分区的数据集，分布在集群的不同节点上。RDD可以由其他RDD转换而来，或者通过读取外部数据源创建。 3. Spark Shell操作集群 - 创建HDFS目录并上传数据：在Hadoop集群上创建目录`/spark`，并将文件`word.txt`分发到`/spark/1.log`和`/spark/2.log`。 - 启动Spark集群：在master节点的`bin`目录下，使用`spark-shell`命令启动Spark Shell，并指定master节点和资源参数。 - 统计单词：在Shell中，读取HDFS上的数据，使用`flatMap`、`map`、`reduceByKey`和`sortBy`算子进行单词计数，最后使用`collect`和`saveAsTextFile`行动算子处理结果。 4. IDEA中操作集群 - Maven配置：在IDEA项目中添加Scala库、Spark Core和Hadoop Client的依赖。 - 编写Scala代码：实现与Spark Shell类似的操作，创建SparkContext，读取数据，应用算子，然后保存结果。 5. Spark运行模式 Spark可以运行在本地模式、集群模式（例如YARN或Mesos）和独立部署模式下。在这个例子中，我们使用的是独立部署模式，通过`--master spark://bigdata01:7077`指定master地址。 总结：Spark的算子和RDD是其强大功能的基础，通过理解并熟练运用这些工具，开发者可以高效地处理大规模数据。在Scala环境中，我们可以方便地利用这些算子进行数据处理，无论是简单的统计分析还是复杂的机器学习任务，Spark都能提供高效的支持。