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: 1001
min: 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。。。

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作者信息
MaxLeap团队_数据分析组 成员：谭杨【原创】
首发自：https://blog.maxleap.cn/archi...

作者往期佳作
浅析时间序列数据
浅析Apache Spark Caching和Checkpointing