之前的文章中，我们学习了如何在spark中使用RDD方法的flatMap,take,union。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点赞，谢谢。

Spark-Scala语言实战（8）-CSDN博客文章浏览阅读675次，点赞16次，收藏10次。​今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的flatMap,take,union三种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。https://blog.csdn.net/qq_49513817/article/details/137157697?今天的文章，我会继续带着大家如何在spark的中使用我们的RDD方法。今天学习RDD方法中的filter,distinct,intersection三种方法，并做一道相关例题。

一、知识回顾

昨天我们学习了RDD的三种方法，分别是flatMap,take,union。

flatMap的一般作用是用来切分我们的单词

它会构建一个新的RDD 

take方法是用来获取我们RDD中前n个元素，n可以自行设置

union可以将我们的两个RDD进行合并操作

但使用我们的union方法时，需保证两个RDD的数据类型相同，否则无法运行。

现在，开始今天的学习吧。

二、RDD方法

1.filter

• filter()方法是一种转换操作，用于过滤RDD中的元素。
• filter()方法需要一个参数，这个参数是一个用于过滤的函数，该函数的返回值为Boolean类型。
• filter()方法将返回值为true的元素保留，将返回值为false的元素过滤掉，最后返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object p1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val p = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
    val rdd = sc.parallelize(p)
    // 使用filter操作过滤出所有偶数
    val pp = rdd.filter(x => x % 2 == 0)
    // 收集结果并打印
    val ppp = pp.collect()
    ppp.foreach(println)
  }
}

可以看到我们的代码创建了一个1到10的数组，也可以看到注释中我们的需求是筛出里面包括的偶数，那么我们运行代码得到的就应该是2，4，6，8，10，现在，运行我们的代码看看是否得到预期的值吧。

可以看到左下角成功输出代码预期值。

2.distinct

•  distinct()方法是一种转换操作，用于RDD的数据去重，去除两个完全相同的元素，没有参数。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object p1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val p = Array(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5)
    val pp = sc.parallelize(p)
    // 使用distinct操作去除重复元素
    val ppp = pp.distinct()
    // 收集结果并打印
    val pppp = ppp.collect()
    pppp.foreach(println)

  }
}

可以看到我们的代码给了一组重复数据特别多的数组，那么我们的distinct方法肯定就是要将它进行降重操作了，那么我们现在运行代码来看一下。

可以看到我们预期的降重实现了，但是它的输出顺序特别混乱，这是因为Spark 的分布式计算模型决定了数据在不同分区之间可能会被打乱，并且在执行 distinct 操作时可能会进行重分区。因此，即使你的输入数组  是有序的，经过 distinct 处理后的输出数组很可能不是有序的。

那么要解决这个问题，我们肯定需要手动排序了

在这里我们就可以使用到sorted进行排序。

    val ppppp=pppp.sorted
    ppppp.foreach(println)

把这两行代码加到末尾，运行代码

可以看到输出预期中降重并排序的结果了。 

3.intersection

•  intersection()方法用于求出两个RDD的共同元素，即找出两个RDD的交集，参数是另一个RDD，先后顺序与结果无关。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object p1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val p1 = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
    val p2 = sc.parallelize(Array(4, 5, 6, 7, 8))
    // 计算两个RDD的交集
    val ppp = p1.intersection(p2)
    // 收集结果并打印
    val ppppp = ppp.collect()
    ppppp.foreach(println)

  }
}

 看代码，我们定义了两个数组，那么既然intersection是求交集，那么运行代码输出的肯定是两个数组中的共同元素，即4，5。运行代码

可以看到成功输出我们交集4与5

三、任务实现

现在，我们有两个csv文件，里面有我们大量的薪资信息，我们现在需要做的事情如下： 

• 输出上半年或下半年实际薪资大于20万元的员工姓名。
• 首先需要过滤出两个RDD中实际薪资大于20万元的员工姓名。
• 再将两个RDD得到的员工姓名合并到一个RDD中，对员工姓名进行去重。
• 即可得到上半年或下半年实际薪资大于20万元的员工姓名。

想要完成它，并不困难，现在我们把文件放在C盘的根目录下，方便寻找，当然这个位置可以自己随便放。

然后编写我们的代码：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object p1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")
    val sc=new SparkContext(conf)
    // 从C盘根目录读取第一个CSV文件
    val p1 = sc.textFile("C:\\Employee_salary_first_half.csv")
    // 从C盘根目录读取第二个CSV文件
    val p2 = sc.textFile("C:\\Employee_salary_second_half.csv")
    // 使用mapPartitionsWithIndex方法跳过CSV文件的标题行
    val pp1 = p1.mapPartitionsWithIndex((ix,it) => {
      if (ix ==0) it.drop(1)
      it
    })
    val pp2 = p2.mapPartitionsWithIndex((ix, it) => {
      if (ix == 0) it.drop(1)
      it
    })
    // 将pp1中的每一行转换为(员工名, 工资)元组
    val ppp1 = pp1.map(
      Line => {val data = Line.split(",");(data(1),data(6).toInt)})//使用逗号分割每行数据， 提取第二列和第七列数据，并将第七列转换为整数
    val ppp2 = pp2.map(
      Line => {val data = Line.split(",");(data(1),data(6).toInt)})
    val pppp1=ppp1.filter(x => x._2 > 200000).map(x => x._1)// 找出ppp1中工资超过200,000的元组，并只保留员工名
    val pppp2=ppp2.filter(x => x._2 > 200000).map(x => x._1)//x._n,n即使你要找的元素，通过 ._1 来访问第一个元素 a，通过 ._2 来访问第二个元素 b。
    val ppppp=pppp1.union(pppp2).distinct()//合并并降重
    ppppp.collect().foreach(println)//逐行打印
  }
}

我们先读取了两个文件，在将文件的标题行进行跳过，再分割数据找出需要的两行，最后找出工资大于200000的数据打印

来看看运行效果

可以看到我们预期的输出效果达到了。

拓展-方法参数设置

方法	参数	描述	使用例子	不同参数/效果
filter	func	对RDD中的每个元素应用函数func，返回True的元素保留，返回False的元素被过滤掉	rdd.filter(lambda x: x > 3)	通过修改func，可以定义不同的过滤条件，从而保留或过滤掉不同的元素。例如，lambda x: x % 2 == 0会保留偶数。
distinct	无	返回一个包含RDD中所有不同元素的新RDD，去重	rdd.distinct()	此方法没有参数，它直接返回一个新的RDD，其中包含了原始RDD中的所有不同元素。这对于去除重复项非常有用。
intersection	other	返回当前RDD与另一个RDDother的交集，结果中不包含重复元素	rdd1.intersection(rdd2)	other参数指定了另一个RDD，该方法将返回两个RDD中共有的元素。改变other的值将会影响交集的结果。