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RDD(Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集)是Spark最为核心的概念，它是一个只读的、可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，可在多次计算间重用。Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作，从而实现各种复杂的应用。

RDD编程都是从创建RDD开始的，可以通过多种方式创建得到RDD。例如，从本地文件或者分布式文件系统HDFS中读取数据创建RDD，或者使用parallelize()方法从一个集合中创建得到RDD。

创建得到RDD以后，就可以对RDD执行各种操作，包括转换操作和行动操作。RDD编程主要是对RDD各种操作API的使用，无论多复杂的Spark应用程序，最终都是借助于这些RDD操作来实现的。另外，通过持久化，可以把RDD保存在内存或者磁盘中，避免多次重复计算。通过对RDD进行分区，不仅可以增加程序并行度，而且在一些应用场景中可以降低网络通信开销。

键值对RDD(Pair RDD)是指每个RDD元素都是(key, value)键值对类型，是一种常见的RDD类型，在Spark编程中经常被使用。常用的键值对转换操作包括reduceByKey(func)、groupByKey()、sortByKey()、sortBy()、mapValues(func)、join()、combineByKey()等。

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第一关 数据去重

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner

object RemDup {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("RemDup").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //输入文件fileA.txt和fileB.txt已保存在本地文件系统/root/step1_files目录中
    val dataFile = "file:///root/step1_files"
    val data = sc.textFile(dataFile, 2)
    /********** Begin **********/
    //第一步：执行过滤操作，把空行丢弃。
    val rdd1 = data.filter(_.trim().length > 0)
    
    //第二步：执行map操作，取出RDD中每个元素，去除尾部空格并生成一个(key, value)键值对。
    val rdd2 = rdd1.map(line => (line.trim, ""))
    
    //第三步：执行groupByKey操作，把所有key相同的value都组织成一个value-list。
    val rdd3 = rdd2.groupByKey()
    
    //第四步：对RDD进行重新分区，变成一个分区，
    //在分布式环境下只有把所有分区合并成一个分区，才能让所有元素排序后总体有序。
    val rdd4 = rdd3.partitionBy(new HashPartitioner(1))
    
    //第五步：执行sortByKey操作，对RDD中所有元素都按照key的升序排序。
    val rdd5 = rdd4.sortByKey()
    
    //第六步：执行keys操作，将键值对RDD中所有元素的key返回，形成一个新的RDD。
    val rdd6 = rdd5.keys
    
    //第七步：执行collect操作，以数组的形式返回RDD中所有元素。
    val rdd7 = rdd6.collect()
    
    //第八步：执行foreach操作，并使用println打印出数组中每个元素的值。
    println("") //注意：此行不要修改，否则会影响测试结果，在此行之后继续完成第八步的代码。
    
    rdd7.foreach(println)
    /********** End **********/
  }
}

第二个 整合排序

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner

object FileSort {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("FileSort").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //输入文件file1.txt、file2.txt和file3.txt已保存在本地文件系统/root/step2_files目录中
    val dataFile = "file:///root/step2_files"
    val data = sc.textFile(dataFile, 3)
    /********** Begin **********/
    //第一步：执行过滤操作，把空行丢弃。
    val rdd1 = data.filter(_.trim().length > 0)
    
    //第二步：执行map操作，取出RDD中每个元素，去除尾部空格并转换成整数，生成一个(key, value)键值对。
    val rdd2 = rdd1.map(line => (line.trim.toInt, ""))
    
    //第三步：对RDD进行重新分区，变成一个分区，
    //在分布式环境下只有把所有分区合并成一个分区，才能让所有元素排序后总体有序。
    val rdd3 = rdd2.partitionBy(new HashPartitioner(1))
    
    //第四步：执行sortByKey操作，对RDD中所有元素都按照key的升序排序。
    val rdd4 = rdd3.sortByKey()
    
    //第五步：执行keys操作，将键值对RDD中所有元素的key返回，形成一个新的RDD。
    val rdd5 = rdd4.keys
    
    //第六步：执行map操作，取出RDD中每个元素，生成一个(key, value)键值对，
    //其中key是整数的排序位次，value是原待排序的整数。
    var index = 0
    val rdd6 = rdd5.map(t => {
      index = index + 1
      (index, t)
    })
    
    //第七步：执行collect操作，以数组的形式返回RDD中所有元素。
    val rdd7 = rdd6.collect()
    
    //第八步：执行foreach操作，依次遍历数组中每个元素，分别取出(key, value)键值对中key和value，
    //按如下格式输出：key value
    println("") //注意：此行不要修改，否则会影响测试结果，在此行之后继续完成第八步的代码。
    
    rdd7.foreach(t => println(t._1 + " " + t._2))
    /********** End **********/
  }
}

第三关 求平均值

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf


object AvgScore {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  
    val conf = new SparkConf().setAppName("FileSort").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    //输入文件AlgorithmScore.txt、DataBaseScore.txt和PythonScore.txt已保存在本地文件系统/root/step3_files目录中
    val dataFile = "file:///root/step3_files"
    val data = sc.textFile(dataFile)
    
    /********** Begin **********/
    //第一步：执行过滤操作，把空行丢弃。
    val rdd1 = data.filter(_.trim().length > 0)
    
    //第二步：执行map操作，取出RDD中每个元素(即一行文本)，以空格作为分隔符将一行文本拆分成两个字符串，
    //拆分后得到的字符串封装在一个数组对象中，成为新的RDD中一个元素。
    var rdd2 = rdd1.map(line => line.split(" "))
    
    //第三步：执行map操作，取出RDD中每个元素(即字符串数组)，取字符串数组中第一个元素去除尾部空格，
    //取字符串数组中第二个元素去除尾部空格并转换成整数，并由这两部分构建一个(key, value)键值对。
    val rdd3 = rdd2.map(t => (t(0).trim, t(1).trim.toInt))
    
    //第四步：执行mapValues操作，取出键值对RDD中每个元素的value，使用x=>(x,1)这个匿名函数进行转换。
    val rdd4 = rdd3.mapValues(x => (x, 1))
    
    //第五步：执行reduceByKey操作，计算出每个学生所有课程的总分数和总课程门数。
    val rdd5 = rdd4.reduceByKey((x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2))
    
    //第六步：执行mapValues操作，计算出每个学生的平均成绩。
    val rdd6 = rdd5.mapValues(x => (x._1.toDouble / x._2))
    
    //第七步：执行collect操作，以数组的形式返回RDD中所有元素。
    val rdd7 = rdd6.collect()
    
    //第八步：执行foreach操作，按如下格式打印出每个学生的平均成绩：姓名 成绩，其中成绩要求保留两位小数。
    println("") //注意：此行不要修改，否则会影响测试结果，在此行之后继续完成第八步的代码。
    
    rdd7.foreach(t => {
      val x = t._2
      println(t._1 + " " + f"$x%1.2f")
    })
    /********** End **********/
  }
}