学习spark，主要要了解Rdd算子的操作，算子分为两类，变换算子和行动算子，今天主要给大家总结一下变换算子Transformation，变换算子并不提交作业。

一、Transformations算子

主要介绍开发中较为常用的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映射为一个新的元素。源码中map算子相当于初始化一个rdd， 新 RDD 叫做 MappedRDD(this, sc.clean(f))。下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 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 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。

代码测试

（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))。

　　下图 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。

代码测试

（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 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

代码测试

（4）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 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。

代码测试

（5）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。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 和 V2 合并为 V， Value 为 V1,V2。形成 V,Seq(V1,V2)。

代码测试

（6）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))。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。

代码测试

（7）Distinct

distinct将RDD中的元素进行去重操作。图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。

代码测试

（8）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。

代码测试

（9）Persist

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。

代码测试

（10）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 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。

代码测试

（11）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。图中的方框代表 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）。

代码测试

（12） 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， 图 中是对两个 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))。

代码测试

二、总结

主要给大家介绍了spark开发中常用到的变换算子，如果大家有大数据技术类的问题，或者需要本屌丝写关于哪种技术的文章，欢迎在评论里面留言，我会一一回复，希望跟大家共同努力，共同进步