用Spark解决一些经典MapReduce问题

摘要 Spark是一个Apache项目,它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区,并且是目前最活跃的Apache项目。Spark提供了

摘要

Spark是一个Apache项目,它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区,并且是目前最活跃的Apache项目。Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比,Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍,或者在磁盘上运行时速度提升10倍。同时spark也让传统的map reduce job开发变得更加简单快捷。本文将简单介绍几个经典hadoop的mr按理用spark实现,来让大家熟悉spark的开发。

最大值最小值

求最大值最小值一直是Hadoop的经典案例,我们用Spark来实现一下,借此感受一下spark中mr的思想和实现方式。话不多说直接上code:

@Test  def testMaxMin: Unit = {    val sconf = new SparkConf().setAppName("test")    val sc = new SparkContext(sconf)    //初始化测试数据    val data = sc.parallelize(Array(10,7,3,4,5,6,7,8,1001,6,2))    //方法一    val res = data.map(x => ("key", x)).groupByKey().map(x => {      var min = Integer.MAX_VALUE      var max = Integer.MIN_VALUE      for(num <- x._2){        if(num>max){          max = num        }        if(num<min){          min = num        }      }      (max,min)    }).collect.foreach(x => {      println("max/t"+x._1)      println("min/t"+x._2)    })     //方法二,下面用一个比较鸡贼的方式求最大最小值    val max = data.reduce((a,b) => Math.max(a,b))    val min = data.reduce((a,b) => Math.min(a,b))    println("max : " + max)    println("min : " + min)    sc.stop  }

预期结果:

max: 1001min: 2

思路和hadoop中的mr类似,设定一个key,value为需要求最大与最小值的集合,然后再groupBykey聚合在一起处理。第二个方法就更简单,性能也更好。

平均值问题

求每个key对应的平均值是常见的案例,在spark中处理类似问题常常会用到combineByKey这个函数,详细介绍请google一下用法,下面看代码:

@Test  def testAvg(): Unit ={    val sconf = new SparkConf().setAppName("test")    val sc = new SparkContext(sconf)    //初始化测试数据    val foo = sc.parallelize(List(Tuple2("a", 1), Tuple2("a", 3), Tuple2("b", 2), Tuple2("b", 8)));    //这里需要用到combineByKey这个函数,需要了解的请google    val results=foo.combineByKey(      (v)=>(v,1),      (acc:(Int,Int),v) =>(acc._1+v,acc._2+1),      (acc1:(Int,Int),acc2:(Int,Int))=>(acc1._1+acc2._1,acc1._2+acc2._2)    ).map{case(key,value)=>(key,value._1/value._2.toDouble)}    results.collect().foreach(println)  }

我们让每个partiton先求出单个partition内各个key对应的所有整数的和 sum以及个数 count,然后返回一个pair(sum, count)在shuffle后累加各个key对应的所有sum和count,再相除得到均值.

TopN问题

Top n问题同样也是hadoop种体现mr思想的经典案例,那么在spark中如何方便快捷的解决呢:

@Test  def testTopN(): Unit ={    val sconf = new SparkConf().setAppName("test")    val sc = new SparkContext(sconf)    //初始话测试数据    val foo = sc.parallelize(Array(      ("a", 1),      ("a", 2),      ("a", 3),      ("b", 3),      ("b", 1),      ("a", 4),      ("b", 4),      ("b", 2)    ))    //这里测试,取top 2。    val groupsSort=foo.groupByKey().map(tu=>{      val key=tu._1      val values=tu._2      val sortValues=values.toList.sortWith(_>_).take(2)      (key,sortValues)    })    //转换格式进行print    val flattenedTopNPerGroup =      groupsSort.flatMap({case (key, numbers) => numbers.map(key -> _)})    flattenedTopNPerGroup.foreach((value: Any) => {      println(value)    })    sc.stop   }

思路很简单,把数据groupBykey以后按key形成分组然后取每个分组最大的2个。预期结果:

(a,4)(a,3)(b,4)(b,3)

以上简单介绍了一下hadoop中常见的3个案例在spark中的实现。如果读者们已经接触过或者写过一些hadoop的mapreduce job,那么会不会觉得在spark中写起来方便快捷很多呢。

更多spark经典案例介绍期待下回分解。。。

作者信息

力谱宿云LeapCloud旗下MaxLeap团队_数据分析组 成员:谭杨【原创】

微信公众号:MaxLeap_yidongyanfa

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