（轉載）SPARKR，對RDD操作的介紹
原以為，用sparkR不能做map操作， 搜了搜發現可以。 lapply等同於map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后， sparkR增加了 dapply， dapplycollect 可以操作spark RDD.
原文地址： http://www.2cto.com/kf/201605/508312.html
目前SparkR RDD實現了Scala RDD API中的大部分方法，可以滿足大多數情況下的使用需求：
SparkR支持的創建RDD的方式有：
從R list或vector創建RDD（parallelize()）
從文本文件創建RDD（textFile()）
從object文件載入RDD（objectFile()）
SparkR支持的RDD的操作有：
數據緩存，持久化控制：cache(),persist(),unpersist()
數據保存：saveAsTextFile()，saveAsObjectFile()
常用的數據轉換操作，如map(),flatMap(),mapPartitions()等
數據分組、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等
RDD間join操作，如join(), fullOuterJoin(), leftOuterJoin()等
排序操作,如sortBy(), sortByKey(), top()等
Zip操作，如zip(), zipWithIndex(), zipWithUniqueId()
重分區操作，如coalesce(), repartition()
其它雜項方法
和Scala RDD API相比，SparkR RDD API有一些適合R的特點：
SparkR RDD中存儲的元素是R的數據類型。
SparkR RDD transformation操作應用的是R函數。
RDD是一組分布式存儲的元素，而R是用list來表示一組元素的有序集合，因此SparkR將RDD整體上視為一個分布式的list。Scala API 中RDD的每個分區的數據由iterator來表示和訪問，而在SparkR RDD中，每個分區的數據用一個list來表示，應用到分區的轉換操作，如mapPartitions()，接收到的分區數據是一個list而不是iterator。
為了符合R用戶經常使用lapply()對一個list中的每一個元素應用某個指定的函數的習慣，SparkR在RDD類上提供了SparkR專有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition()、lapplyPartitionsWithIndex()，分別對應於Scala API的map()、mapPartitions()、mapPartitionsWithIndex()。
DataFrame APISpark 1.3版本引入了DataFrame API。相較於RDD API，DataFrame API更受社區的推崇，這是因為：
DataFrame的執行過程由Catalyst優化器在內部進行智能的優化，比如過濾器下推，表達式直接生成字節碼。
基於Spark SQL的外部數據源（external data sources） API訪問（裝載，保存）廣泛的第三方數據源。
使用R或Python的DataFrame API能獲得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API來有較大的性能差距。
Spark的DataFrame API是從R的 Data Frame數據類型和Python的pandas庫借鑒而來，因而對於R用戶而言，SparkR的DataFrame API是很自然的。更重要的是，SparkR DataFrame API性能和Scala DataFrame API幾乎相同，所以推薦盡量用SparkR DataFrame來編程。
目前SparkR的DataFrame API已經比較完善，支持的創建DataFrame的方式有：
從R原生data.frame和list創建
從SparkR RDD創建
從特定的數據源(JSON和Parquet格式的文件)創建
從通用的數據源創建
將指定位置的數據源保存為外部SQL表，並返回相應的DataFrame
從Spark SQL表創建
從一個SQL查詢的結果創建
支持的主要的DataFrame操作有：
·數據緩存，持久化控制：cache(),persist(),unpersist()
數據保存：saveAsParquetFile(), saveDF() （將DataFrame的內容保存到一個數據源），saveAsTable() （將DataFrame的內容保存存為數據源的一張表）
集合運算：unionAll()，intersect(), except()
Join操作：join()，支持inner、full outer、left/right outer和semi join。
數據過濾：filter(), where()
排序：sortDF(), orderBy()
列操作：增加列- withColumn()，列名更改- withColumnRenamed()，選擇若干列 -select()、selectExpr()。為了更符合R用戶的習慣，SparkR還支持用$、[]、[[]]操作符選擇列，可以用$<列名> <- 的語法來增加、修改和刪除列
RDD map類操作：lapply()/map()，flatMap()，lapplyPartition()/mapPartitions()，foreach()，foreachPartition()
數據聚合：groupBy()，agg()
轉換為RDD：toRDD()，toJSON()
轉換為表：registerTempTable(),insertInto()
取部分數據：limit()，take()，first()，head()
編程示例總體上看，SparkR程序和Spark程序結構很相似。
基於RDD API的示例
要基於RDD API編寫SparkR程序，首先調用sparkR.init()函數來創建SparkContext。然后用SparkContext作為參數，調用parallelize()或者textFile()來創建RDD。有了RDD對象之后，就可以對它們進行各種transformation和action操作。下面的代碼是用SparkR編寫的Word Count示例：
library(SparkR) #初始化SparkContext sc <- sparkR.init("local", "RWordCount") #從HDFS上的一個文本文件創建RDD lines <- textFile(sc, "hdfs://localhost:9000/my_text_file") #調用RDD的transformation和action方法來計算word count #transformation用的函數是R代碼 words <- flatMap(lines, function(line) { strsplit(line, " ")[[1]] }) wordCount <- lapply(words, function(word) { list(word, 1L) }) counts <- reduceByKey(wordCount, "+", 2L) output <- collect(counts)
基於DataFrame API的示例
基於DataFrame API的SparkR程序首先創建SparkContext，然后創建SQLContext，用SQLContext來創建DataFrame，再操作DataFrame里的數據。下面是用SparkR DataFrame API計算平均年齡的示例：library(SparkR) #初始化SparkContext和SQLContext sc <- sparkR.init("local", "AverageAge") sqlCtx <- sparkRSQL.init(sc) #從當前目錄的一個JSON文件創建DataFrame df <- jsonFile(sqlCtx, "person.json") #調用DataFrame的操作來計算平均年齡 df2 <- agg(df, age="avg") averageAge <- collect(df2)[1, 1]
對於上面兩個示例要注意的一點是SparkR RDD和DataFrame API的調用形式和Java/Scala API有些不同。假設rdd為一個RDD對象，在Java/Scala API中，調用rdd的map()方法的形式為：rdd.map(…)，而在SparkR中，調用的形式為：map(rdd, …)。這是因為SparkR使用了R的S4對象系統來實現RDD和DataFrame類。
架構SparkR主要由兩部分組成：SparkR包和JVM后端。SparkR包是一個R擴展包，安裝到R中之后，在R的運行時環境里提供了RDD和DataFrame API。
圖1 SparkR軟件棧
SparkR的整體架構如圖2所示。
圖2 SparkR架構
R JVM后端SparkR API運行在R解釋器中，而Spark Core運行在JVM中，因此必須有一種機制能讓SparkR API調用Spark Core的服務。R JVM后端是Spark Core中的一個組件，提供了R解釋器和JVM虛擬機之間的橋接功能，能夠讓R代碼創建Java類的實例、調用Java對象的實例方法或者Java類的靜態方法。JVM后端基於Netty實現，和R解釋器之間用TCP socket連接，用自定義的簡單高效的二進制協議通信。
R Worker
SparkR RDD API和Scala RDD API相比有兩大不同：SparkR RDD是R對象的分布式數據集，SparkR RDD transformation操作應用的是R函數。SparkR RDD API的執行依賴於Spark Core但運行在JVM上的Spark Core既無法識別R對象的類型和格式，又不能執行R的函數，因此如何在Spark的分布式計算核心的基礎上實現SparkR RDD API是SparkR架構設計的關鍵。
SparkR設計了Scala RRDD類，除了從數據源創建的SparkR RDD外，每個SparkR RDD對象概念上在JVM端有一個對應的RRDD對象。RRDD派生自RDD類，改寫了RDD的compute()方法，在執行時會啟動一個R worker進程，通過socket連接將父RDD的分區數據、序列化后的R函數以及其它信息傳給R worker進程。R worker進程反序列化接收到的分區數據和R函數，將R函數應到到分區數據上，再把結果數據序列化成字節數組傳回JVM端。
從這里可以看出，與Scala RDD API相比，SparkR RDD API的實現多了幾項開銷：啟動R worker進程，將分區數據傳給R worker和R worker將結果返回，分區數據的序列化和反序列化。這也是SparkR RDD API相比Scala RDD API有較大性能差距的原因。
DataFrame API的實現
由於SparkR DataFrame API不需要傳入R語言的函數（UDF()方法和RDD相關方法除外），而且DataFrame中的數據全部是以JVM的數據類型存儲，所以和SparkR RDD API的實現相比，SparkR DataFrame API的實現簡單很多。R端的DataFrame對象就是對應的JVM端DataFrame對象的wrapper，一個DataFrame方法的實現基本上就是簡單地調用JVM端DataFrame的相應方法。這種情況下，R Worker就不需要了。這是使用SparkR DataFrame API能獲得和ScalaAPI近乎相同的性能的原因。
當然，DataFrame API還包含了一些RDD API，這些RDD API方法的實現是先將DataFrame轉換成RDD，然后調用RDD 的相關方法。
展望SparkR目前來說還不是非常成熟，一方面RDD API在對復雜的R數據類型的支持、穩定性和性能方面還有較大的提升空間，另一方面DataFrame API在功能完備性上還有一些缺失，比如對用R代碼編寫UDF的支持、序列化/反序列化對嵌套類型的支持，這些問題相信會在后續的開發中得到改善和解決。如何讓DataFrame API對熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用戶更友好是一個有意思的方向。此外，下一步的開發計划包含幾個大的特性，比如普渡大學正在做的在SparkR中支持Spark Streaming，還有Databricks正在做的在SparkR中支持ML pipeline等。SparkR已經成為Spark的一部分，相信社區中會有越來越多的人關注並使用SparkR，也會有更多的開發者參與對SparkR的貢獻，其功能和使用性將會越來越強。
總結Spark將正式支持R API對熟悉R語言的數據科學家是一個福音，他們可以在R中無縫地使用RDD和Data Frame API，借助Spark內存計算、統一軟件棧上支持多種計算模型的優勢，高效地進行分布式數據計算和分析，解決大規模數據集帶來的挑戰。工欲善其事，必先利其器，SparkR必將成為數據科學家在大數據時代的又一門新利器。