键值对操作

键值对RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始ETL（抽取、转化、装载）操作来将数据转化为键值对形式。键值对RDD 提供了一些新的操作接口（比如

统计每个产品的评论，将数据中键相同的分为一组，将两个不同的RDD 进行分组合并等）。

1. 创建Pair RDD

    在Python 中使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD

  pairs = lines.map(lambda x: (x.split(" ")[0], x))

      pari RDD 支持 RDD所支持的函数。例如，我们可以拿前一节中的pair RDD， 筛选掉长度超过20个字符的行。

   result = pairs.filter(lambda keyValue: len(keyValue[1]) < 20)

      如果只想访问RDD的值部分，可以使用mapValues(func)函数

2. 聚合操作

     （1）在Python 中使用reduceByKey() 和mapValues() 计算每个键对应的平均值

    rdd.mapValues(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))

     （2） 使用reduceByKey() 对所有的单词进行计数。

   rdd = sc.textFile("s3://...")   words = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))   result = words.map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

      事实上，我们可以对第一个RDD 使用countByValue() 函数，以更快地实现单词计数：input.flatMap(x => x.split(" ")).countByValue()。

     （3） 在Python 中使用combineByKey() 求每个键对应的平均值  

sumCount = nums.combineByKey((lambda x: (x,1)),(lambda x, y: (x[0] + y, x[1] + 1)),(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1])))sumCount.map(lambda key, xy: (key, xy[0]/xy[1])).collectAsMap()

          (4)  并行度调优

在执行聚合或分组操作时，可以要求Spark使用给定的分区数。Spark 始终尝试根据集群的大小推断出一个有意义的默认值，但是有时候你可能要对并行度进行调优来获取更好的性能表现。

           在Python 中自定义reduceByKey() 的并行度

      data = [("a", 3), ("b", 4), ("a", 1)]      sc.parallelize(data).reduceByKey(lambda x, y: x + y) # 默认并行度      sc.parallelize(data).reduceByKey(lambda x, y: x + y, 10) # 自定义并行度

         

3  数据分组

如果数据已经以预期的方式提取了键，groupByKey()就会使用RDD 中的键来对数据进行分组。对于一个由类型K的键和类型V 的值组成的RDD，所得到的结果RDD类型会是[K, Iterable[V]]。

除了对单个RDD 的数据进行分组，还可以使用一个叫作cogroup()的函数对多个共享同一个键的RDD 进行分组。对两个键的类型均为K 而值的类型分别为V和W 的RDD进行cogroup() 时，得到的结果RDD类型为[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))]。

4  数据分区

4.1  分区操作

Spark程序可以通过控制， RDD 分区方式来减少通信开销。

rdd.partitionBy(100).persist()

  

4.2 从分区中获益的操作

数据分区中获益的有cogroup()、groupWith()、join()、leftOuterJoin()、rightOuterJoin()、groupByKey()、reduceByKey()、combineByKey()以及lookup()。对于join()这类二元操作，预先进行数据分区会让其中至少一个RDD不发生数据混洗操作。如果两个RDD使用同样的分区方式，并且它们还缓存在同样的机器上（比如一个RDD是通过mapValues() 从另一个RDD 中创建出来的，这两个RDD就会拥有相同的键和分区方式），或者其中一个RDD还没有被计算出来，那么跨节点的数据混洗就不会发生了。

4.3 自动分区的操作

这里列出了所有会为生成的结果RDD 设好分区方式的操作：cogroup()、groupWith()、join()、lef tOuterJoin()、rightOuterJoin()、groupByKey()、reduceByKey()、combineByKey()、partitionBy()、sort()、mapValues()（如果父RDD有分区方式的话）、flatMapValues()（如果父RDD有分区方式的话），以及filter()（如果父RDD有分区方式的话）。其他所有的操作生成的结果都不会存在特定的分区方式。

4.4 自定义分区

在Python 中，不需要扩展Partitioner类，而是把一个特定的哈希函数作为一个额外的参数传给RDD.partitionBy()函数，如例4-27所示。

import urlparsedef hash_domain(url):return hash(urlparse.urlparse(url).netloc)rdd.partitionBy(20, hash_domain)　# 创建20个分区