第五章_Spark核心编程_Rdd_血缘关系

本文主要是介绍第五章_Spark核心编程_Rdd_血缘关系，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. RDD 血缘关系

  /*RDD 血缘关系*/
  /*
  * 1. 什么是Rdd的血缘关系？
  *   1.RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。
  *   2.将创建 RDD 的一系列 Lineage (血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。
  *   3.RDD的 Lineage 会记录RDD的 元数据信息和转换行为
  *       当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区
  *
  * 2. 怎样查看 Rdd的血缘关系？
  *    rdd.toDebugString
  * */

2. RDD 依赖关系

  /*RDD 依赖关系*/
  /*
  * 1. 什么是Rdd的依赖关系？
  *     当前Rdd和父Rdd的依赖关系
  * 2. 怎样查看 Rdd的依赖关系？
  *     rdd.dependencies
  * */

3. RDD 窄依赖&宽依赖

  /*RDD 窄依赖&宽依赖*/
  /*
  * 1.什么是窄依赖？
  *     当前Rdd的1个分区 最多依赖父Rdd的一个分区
  *     没有Shuffle过程,例如map、flatmap
  *
  * 2.什么是宽依赖？
  *     当前Rdd的1个分区 依赖父Rdd的多个分区数据
  *     有SHuffle过程,例如groupBy
  * */

4. 示例

  //查看 Rdd的血缘关系
  object FindLineAge extends App {

    val sparkconf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("distinctTest")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkconf)

    private val rdd: RDD[String] = sc.textFile("Spark_319/src/data/*.txt")


    private val rdd1: RDD[String] = rdd.flatMap(_.split(" "))


    private val rdd2: RDD[(String, Iterable[String])] = rdd1.groupBy(e => e)

    private val rdd3: RDD[(String, Int)] = rdd2.map(tp => (tp._1, tp._2.size))

    println("****rdd*********************")
    println(rdd.toDebugString)

    println("****rdd1*********************")
    println(rdd1.toDebugString)

    println("*****rdd2********************")
    println(rdd2.toDebugString)

    println("*****rdd3********************")
    println(rdd3.toDebugString)



    rdd3.collect().foreach(println(_))

    sc.stop()
  }
  
  //查看 Rdd的依赖关系
  object Finddepend extends App {

    val sparkconf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("distinctTest")

    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkconf)

    private val rdd: RDD[String] = sc.textFile("Spark_319/src/data/*.txt")

    private val rdd1: RDD[String] = rdd.flatMap(_.split(" "))

    private val rdd2: RDD[(String, Iterable[String])] = rdd1.groupBy(e => e)

    private val rdd3: RDD[(String, Int)] = rdd2.map(tp => (tp._1, tp._2.size))

    println("****rdd*********************")
    println(rdd.dependencies)

    println("****rdd1*********************")
    println(rdd1.dependencies)

    println("*****rdd2********************")
    println(rdd2.dependencies)

    println("*****rdd3********************")
    println(rdd3.dependencies)



    rdd3.collect().foreach(println(_))

    sc.stop()
  }

****rdd*********************
(2) Spark_319/src/data/*.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at 血缘关系.scala:54 []
 |  Spark_319/src/data/*.txt HadoopRDD[0] at textFile at 血缘关系.scala:54 []
****rdd1*********************
(2) MapPartitionsRDD[2] at flatMap at 血缘关系.scala:57 []
 |  Spark_319/src/data/*.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at 血缘关系.scala:54 []
 |  Spark_319/src/data/*.txt HadoopRDD[0] at textFile at 血缘关系.scala:54 []
*****rdd2********************
(2) ShuffledRDD[4] at groupBy at 血缘关系.scala:60 []
 +-(2) MapPartitionsRDD[3] at groupBy at 血缘关系.scala:60 []
    |  MapPartitionsRDD[2] at flatMap at 血缘关系.scala:57 []
    |  Spark_319/src/data/*.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at 血缘关系.scala:54 []
    |  Spark_319/src/data/*.txt HadoopRDD[0] at textFile at 血缘关系.scala:54 []
*****rdd3********************
(2) MapPartitionsRDD[5] at map at 血缘关系.scala:62 []
 |  ShuffledRDD[4] at groupBy at 血缘关系.scala:60 []
 +-(2) MapPartitionsRDD[3] at groupBy at 血缘关系.scala:60 []
    |  MapPartitionsRDD[2] at flatMap at 血缘关系.scala:57 []
    |  Spark_319/src/data/*.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at 血缘关系.scala:54 []
    |  Spark_319/src/data/*.txt HadoopRDD[0] at textFile at 血缘关系.scala:54 []


****rdd*********************
List(org.apache.spark.OneToOneDependency@512575e9)
****rdd1*********************
List(org.apache.spark.OneToOneDependency@617389a)
*****rdd2********************
List(org.apache.spark.ShuffleDependency@348ad293)
*****rdd3********************
List(org.apache.spark.OneToOneDependency@30f74e79)

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