水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦

1. collect()

  收集RDD每个分区的数据以数组封装之后发给Driver
  如果RDD数据量比较大，Driver内存默认只有1G，可能出现内存溢出，工作中一般需要将Driver内存设置为5-10G。可以通过bin/spark-submit --driver-memory 10G 这样设置

  @Test
  def collect(): Unit ={

    val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 7, 3, 9, 42, 6))

    val arr = rdd1.collect()

    println(arr.toList)

  }

结果：

2. count()

  返回RDD中元素的个数

@Test
def count(): Unit ={

  val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 7, 3, 9, 42, 6))

  println(rdd1.count())
}

结果：

3. first()

  返回RDD中的第一个元素
  他会从多个分区取数据，如果0号分区取到了数据的话就只有一个job；如果0号分区没有取到数据，或者取到的数据不够，那就会再启动一个job去其他分区取

  @Test
  def first(): Unit ={

  val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 7, 3, 9, 42, 6),7)
	// 0号分区没有数据所以就会再启动一个job从后面的分区取，所以web页面看到有两个job
  val i = rdd1.first()

  println(i)

  Thread.sleep(10000000)
}

结果：

4. take()

  返回RDD中前n个元素组成的数组
  take和first一样如果取到就一个job如果取不到或者没取够就再来一个job去取

@Test
def take(): Unit ={

  val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 7, 3, 9, 42, 6),3)

  println(rdd1.take(3).toList)

  Thread.sleep(10000000)
}

结果：

5. takeOrdered()

  这个是取排序之后的前几个元素
  takeOrdered没有shuffle，因为只需要每个分区取前三然后拉到一起再取一次前三就完事了

@Test
def takeOrdered(): Unit ={

val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 7,98,3,7,86,23,54, 9, 42, 6),3)

val ints = rdd1.takeOrdered(3)

println(ints.toList)

Thread.sleep(1000000)
}

结果：

6. countByKey()

  统计每个key出现的次数，返回的结果是（key,次数）

@Test
def countByKey(): Unit ={
  val rdd1 = sc.parallelize(List("aa" -> 1, "bb" -> 5, "aa" -> 7, "cc" -> 9, "aa" -> 100))

  val rdd2 = rdd1.countByKey()

  println(rdd2.toList)
}

结果：

7. saveAS…()

  saveAsTextFile(path)将数据保存成text文件，有几个task就保存几个文件
  saveAsSequenceFile(path)将数据保存成Sequencefile文件【只有kv类型RDD有该操作，单值的没有】
  saveAsObjectFile(path)将数据序列化成对象保存到文件

@Test
def save(): Unit ={

  val rdd1 = sc.parallelize(List("aa" -> 1, "bb" -> 5, "aa" -> 7, "cc" -> 9, "aa" -> 100))

  rdd1.saveAsTextFile("output/text")  // 为啥保存出来8个文件因为有8个task
  rdd1.saveAsObjectFile("output/ObjectFile")
  rdd1.saveAsSequenceFile("output/SequenceFile")
}

结果：

8. foreach()

  遍历RDD中的每个元素

@Test
def foreach(): Unit = {
  val rdd1 = sc.parallelize(List("aa" -> 1, "bb" -> 5, "aa" -> 7, "cc" -> 9, "aa" -> 100))

  rdd1.foreach(println)
}

结果：

9. foreachPartition() ***

  对每个分区遍历，参数列表传入的函数是针对每个分区的操作，有多少个分区函数就执行多少次
  foreachPartition的使用场景是：一般用于将数据写入mysql/redis/hbase等位置，可以减少连接的创建、销毁次数，提高效率

@Test
def foreachPartition(): Unit ={

  val rdd1 = sc.parallelize(List("aa" -> 1, "bb" -> 5, "aa" -> 7, "cc" -> 9, "aa" -> 100))

  rdd1.foreachPartition(it=>{

    var connection:Connection = null
    var statement:PreparedStatement = null

    try{
      connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test","root","123456")
      statement = connection.prepareStatement("insert into wc values(?,?)")

      //  计数器
      var count = 0

      it.foreach(x=>{
        statement.setString(1,x._1)
        statement.setInt(2,x._2)

        // 添加到批中，一批一批的执行
        statement.addBatch()

        // 满1000条执行一批
        if(count % 1000 == 0){
          statement.executeBatch()
          // todo 执行完批后要记得clearBatch !!!!!
          statement.clearBatch()
        }
        count = count+1
      })
      // 最后不满1000条的也执行一次
      statement.executeBatch()

    }catch {
      case e:Exception => e.printStackTrace()
    }finally {
      if (connection != null) {
        connection.close()
      }
      if (statement != null) {
        statement.close()
      }
    }
  })
}

结果：