示例文件

• 在同级目录下有一个文件夹in，文件夹in下有一个sample.txt，内容如下

aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee
ff aa bb zks
ee kks
ee  zz zks

mapToPair

Scala版本

• Scala中是没有mapToPair函数的，只需要用map就行了
• 将每一行的第一个单词作为键，1作为value创建pairRDD

package nj.zb.sparkstu

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

object MapToPairScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("maptopair")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //map
    val lines = sc.textFile("in/sample.txt")
    val pairs = lines.map(x=>(x.split(" ")(0),1))
    pairs.collect.foreach(println)
    }
}

结果展示：

Java版本

• 将每一行的第一个单词作为键，1作为value创建pairRDD

package nj.zb.sparkstu;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Int;
import scala.Tuple2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

public class MapToPairJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("maptopair");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);


        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("in/sample.txt");

        //mapToPair
        JavaPairRDD<String, Integer> pairRdd = lines.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                String[] split = s.split(" ");
                String key = split[0];
                return new Tuple2<>(key, 1);
                //return new Tuple2<>(s.split(" ")[0],1);
            }
        });
        List<Tuple2<String, Integer>> collect = pairRdd.collect();
        for (Tuple2 str :
                collect) {
            System.out.println(str
            );
        }
        }
}

结果展示：

flatMapToPair

• 类似于xxx连接mapToPair是一对一，一个元素返回一个元素，而flatMapToPair可以一个元素返回多个，相当于先flatMap，再mapToPair

Scala版本

• 将每一个单词都分成键值对

package nj.zb.sparkstu

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

object MapToPairScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("maptopair")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //flatMap
    val pairRdd = sc.textFile("in/sample.txt").flatMap(x=>x.split(" ")).map(x=>(x,1))
    pairRdd.collect.foreach(println)
    //pairRdd collect() foreach println
  }
}

结果展示：

Java版本，Spark2.0以上

• 主要是iterator和iteratable的一些区别
• 将每一个单词都分成键值对

package nj.zb.sparkstu;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Int;
import scala.Tuple2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

public class MapToPairJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("maptopair");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);


        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("in/sample.txt");
        //flatMapToPair
        JavaPairRDD<String, Integer> stringIntegerJavaPairRDD = lines.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Iterator<Tuple2<String, Integer>> call(String s) throws Exception {
                List<Tuple2<String, Integer>> list = new ArrayList<>();
        String[] split = s.split(" ");
        for (int i = 0; i < split.length; i++) {
            String key = split[i];
            Tuple2<String, Integer> tup2 = new Tuple2<>(key, 1);
            list.add(tup2);
        }
        return list.iterator();
    }
});
        List<Tuple2<String, Integer>> collect = stringIntegerJavaPairRDD.collect();
        for (Tuple2<String, Integer> tup2 :
        collect) {
        System.out.println("key："+tup2._1+" value："+tup2._2);
        }
    }
}

结果展示：