4.2 Transformation Operations动手实战

1.以本地模式进行Spark API实战map、filter

首先以Spark的本地模式测试Spark API，以Local的方式运行spark-shell：

我们从前面已经使用过的parallelize出发：

下面进行filter操作：

但是，需要注意的是，最“正宗”的写法应该是以下函数式编程的风格：

采用这种方式，即符合Scala风格的写法，也是符合Spark的应用程序风格的写法，在Spark的编程中，大多数功能的实现都只要一行代码即可完成。

2.以集群模式进行Spark API实战textFile、cache

首先启动HDFS集群：

然后启动Spark集群：

最后让spark-shell运行在Spark集群上：

查看一下在前面章节中曾经上传到HDFS上的“README.md”这个问题，如图4-4所示。

下面读取该文件：

使用count统计一下该文件的行数：

下面对该RDD进行cache操作并执行count使得缓存生效：

此时耗时0.524046338 s，下面再次执行count操作：

此时是0.140096672 s，这是因为我们是直接基于cache后的数据进行的操作。

接着对上面的RDD进行wordcount操作：

通过saveAsTextFile把数据保存起来：

此时通过Web控制台查看一下运行结果，如图4-5所示。

进入文件夹后的效果如图4-6所示。

进入查看执行结果，如果4-7所示。

3.在Spark中实现对Job输出结果进行排序

从wordcount的输出结果可以看出其执行结果是未经排序的，如何对Spark的输出结果进行排序呢？这个问题对于广告点击或者商品排名都是非常重要的。

在Spark中，其实用一行代码即可解决排序问题，如下所示。

我们是按照降序排序结果，此时HDFS的输出结果如图4-8所示。

进入resultSorted文件夹，如图4-9所示。

可以发现我们成功对输出结果进行了排序！

4.动手实战union、groupByKey、join

下面看一下union的使用：

使用collect操作查看一下执行结果：

下面看一下groupByKey的使用方法：

使用collect查看一下结果：

join操作就是一个笛卡儿积操作的过程，具体示例如下所示。

对rdd1和rdd2执行join操作：

使用collect查看执行结果：

可以看出join操作完全是一个笛卡尔积的操作。 wNgs7WNHCf+q5xYbvQaa0VR/7ZWJEYhYOoStflW+LJ+u2PG5CflHb2KeQOfHboic