Spark Core快速入门系列(5) | RDD 中函数的传递
大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—
不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客主页：https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
此篇为大家带来的是RDD 中函数的传递
我们进行 Spark 进行编程的时候, 初始化工作是在 driver端完成的, 而实际的运行程序是在executor端进行的. 所以就涉及到了进程间的通讯, 数据是需要序列化的.
RDD 中函数的传递
1. 传递函数
- 1. 创建传递函数
package day03
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
**
@author 不温卜火
**
* @create 2020-07-24 19:31
**
* MyCSDN :https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
*/
// 创建的主程序
object Demo01 {
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Demo01").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hello world", "hello buwenbuhuo", "xia0li", "hahah"), 2) val searcher = new Searcher("hello") val result: RDD[String] = searcher.getMatchedRDD1(rdd) result.collect.foreach(println)
}
}
//需求: 在 RDD 中查找出来包含 query 子字符串的元素
// 创建的类
// query 为需要查找的子字符串
class Searcher(val query: String){
// 判断 s 中是否包括子字符串 query
def isMatch(s : String) ={ s.contains(query)
}
// 过滤出包含 query字符串的字符串组成的新的 RDD
def getMatchedRDD1(rdd: RDD[String]) ={ rdd.filter(isMatch) //
}
// 过滤出包含 query字符串的字符串组成的新的 RDD
def getMatchedRDD2(rdd: RDD[String]) ={ rdd.filter(_.contains(query))
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 2. 运行查看结果(会报错)
注意：
直接运行程序会发现报错: 没有初始化. 因为rdd.filter(isMatch) 用到了对象this的方法isMatch, 所以对象this需要序列化,才能把对象从driver发送到executor.
- 3. 解决方案： 让
Searcher类实现序列化接口:Serializable
2. 传递变量
- 创建函数
package day03
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
**
*
*@author 不温卜火
**
* @create 2020-07-24 20:12
**
* MyCSDN :https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
*/
object Demo02 {
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Demo02").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hello world", "hello buwenbuhuo", "xiaoli", "hahah"), 2) val searcher = new Searcher("hello") val result: RDD[String] = searcher.getMatchedRDD2(rdd) result.collect.foreach(println)
}
// query 为需要查找的子字符串
class Searcher(val query: String) { // 判断 s 中是否包括子字符串 query def isMatch(s: String) = { s.contains(query) } // 过滤出包含 query字符串的字符串组成的新的 RDD def getMatchedRDD2(rdd: RDD[String]) = { rdd.filter(_.contains(query)) }
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 2. 运行查看结果(会报错)
报错原因：
这次没有传递函数, 而是传递了一个属性过去. 仍然会报错没有序列化. 因为this仍然没有序列化.
-
3. 解决方案：
-
1.让类实现序列化接口:
Serializable
- 2.传递局部变量而不是属性
3. kryo 序列化框架
参考地址: https://github.com/EsotericSoftware/kryo
Java 的序列化比较重, 能够序列化任何的类. 比较灵活,但是相当的慢, 并且序列化后对象的体积也比较大.
Spark 出于性能的考虑, 支持另外一种序列化机制: kryo (2.0开始支持). kryo 比较快和简洁.(速度是Serializable的10倍). 想获取更好的性能应该使用 kryo 来序列化.
从2.0开始, Spark 内部已经在使用 kryo 序列化机制: 当 RDD 在 Shuffle数据的时候, 简单数据类型, 简单数据类型的数组和字符串类型已经在使用 kryo 来序列化.
有一点需要注意的是: 即使使用 kryo 序列化, 也要继承 Serializable 接口.
- 1.代码案例
package day03
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
**
*
*@author 不温卜火
**
* @create 2020-07-24 20:36
**
* MyCSDN :https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
*/
object Demo03 {
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() .setAppName("Demo03") .setMaster("local[*]") // 替换默认的序列化机制 可以省(如果调用registerKryoClasses .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") // 注册需要使用 kryo 序列化的自定义类 .registerKryoClasses(Array(classOf[Searcher])) val sc = new SparkContext(conf) val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hello world", "hello buwenbuhuo", "xiaoli", "hahah"), 2) val searcher = new Searcher("hello") val result: RDD[String] = searcher.getMatchedRDD1(rdd) result.collect.foreach(println)
}
}
case class Searcher(val query: String) {
// 判断 s 中是否包括子字符串 query
def isMatch(s: String) = { s.contains(query)
} // 过滤出包含 query字符串的字符串组成的新的 RDD
def getMatchedRDD1(rdd: RDD[String]) = { rdd.filter(isMatch) //
} // 过滤出包含 query字符串的字符串组成的新的 RDD
def getMatchedRDD2(rdd: RDD[String]) = { val q = query rdd.filter(_.contains(q))
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 2.运行案例
本次的分享就到这里了,
好书不厌读百回，熟读课思子自知。而我想要成为全场最靓的仔，就必须坚持通过学习来获取更多知识，用知识改变命运，用博客见证成长，用行动证明我在努力。
如果我的博客对你有帮助、如果你喜欢我的博客内容，请“点赞” “评论”“收藏”一键三连哦！听说点赞的人运气不会太差，每一天都会元气满满呦！如果实在要白嫖的话，那祝你开心每一天，欢迎常来我博客看看。
码字不易，大家的支持就是我坚持下去的动力。点赞后不要忘了关注我哦！
文章来源: buwenbuhuo.blog.csdn.net，作者：不温卜火，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：buwenbuhuo.blog.csdn.net/article/details/107567998
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）