Spark第二课RDD的详解

1.前言

RDD
JAVA中的IO

1.小知识点穿插

1. 装饰者设计模式

装饰者设计模式:本身功能不变,扩展功能.
举例：数据流的读取
一层一层的包装，进而将功能进行进一步的扩展
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2.sleep和wait的区别

本质区别是字体不一样,sleep斜体,wait正常
斜体是静态方法
sleep:静态方法,和对象无关
t1.sleep 当前休眠的不是t1线程,而是调用方法的线程,如果在主线程运行,调用的就是主线程,
与对象无关,得不到对象锁
wait :成员方法 ,与对象相关
t2.wait 当前等待的线程是t2线程
能得到对象锁,能释放.

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空指针异常:调用一个为null的对象的成员属性或成员方法,会发生空指针异常,
注意是成员的 ,如果是静态的,与动态就无关了.

为什么会出现空指针?
报错的时候,给的是.class的位置,不一定完全对应java的问题,
去看字节码Terminal 输入javap -c +名称 -v的话,更详细
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intValue是一个成员方法,但是此时age没有赋值,是null, 空对象的成员方法调用

this与super

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this是当前方法的局部变量,
super只在编译时出现,this可以在运行时出现

3.关于import *

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这个是给javac 用的，让javac自动去找
编译成.class 时，需要什么就导什么，而不是全部都导

2.正题

1.注意点切片与读取的不同

HADOOP切片逻辑是均分
但是读取数据进行分区保存时,不能均分,
HADOOP是按行读,而不是字节,
为啥HADOOP按行读取,一行就是一个业务数据
但是切片是均分,指的是字节均分

2.hadoop读取按照偏移量读取,同一个数据的偏移量不能被重复读取,也就是必须重来?

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5+2+1+2+6 =16
4个分区,能均分
4个分区,读按行读,所以最后一个是空数据倾斜

2.转换算子

1.是什么？

Transformation转换算子
转换方法
算子是个啥?
认知心理学解决问题的状态: 初始状态(提出问题) -> 解决不强调过程
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转换:一个东西变成另外一个东西

所谓的转换算子,就是调用RDD对象的功能(方法)转变成一个新RDD

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元组，需要先知道一共多少个数据，默认元组最多为22个
元组是专门用来存放无关数据的，不同数据类型也能存
取的时候

如果元组中元素就两个，称为对偶元组，也称为键值对

RDD不保存(处理后的)数据，RDD是容器，但是容器是工具，存储数据的，是数组，链表，而不是容器
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加这个才能将类中的方法可以进行函数式

只需要考虑方法输入输出
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因为必须有返回值，马丁知道，所以return 可以省略

想省略参数，得有方法
如果一个整体需要拆分成多个个体，这种操作，叫做扁平化
Flat就是变

3.map

一个输入一个输出不能一个输入多个输出

package com.atguigu.core.rdd.transform;

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class SparkRDDmap {
    public static void main(String[] args) {
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","SPARK_mapT");
        List<Integer> dataList = Arrays.asList(1,2,3,4);
        JavaRDD<Integer>  rdd = sc.parallelize(dataList, 3);
        JavaRDD<Integer>  rddMap = rdd.map(in -> in * 2);
        // 用流的形式进行操作
        rddMap.collect().forEach(System.out::println);
        sc.stop();
    }
}