近日,Databricks官方网站发表了一篇博文,用示例说明了lambda表达式如何让Spark编程更容易。文章开头即指出,Spark的主要目标之一是使编写大数据应用程序更容易。Spark的Scala和Python接口一直很简洁,但由于缺少函数表达式,Java API有些冗长。因此,随着Java 8增加了lambda表达式,他们更新了Spark的API。Spark 1.0将提供Java 8 lambda表达式支持,而且与Java的旧版本保持兼容。该版本将在5月初发布。
文中举了两个例子,用于说明Java 8如何使代码更简洁。第一个例子是使用Spark的filter和count算子在一个日志文件中查找包含“error”的行。这很容易实现,但在Java 7中需要向filter传递一个Function对象,这有些笨拙:
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://log.txt").filter( new Function<String, Boolean>() { public Boolean call(String s) { return s.contains("error"); } }); long numErrors = lines.count();
在Java 8中,代码更为简洁:
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://log.txt") .filter(s -> s.contains("error")); long numErrors = lines.count();
当代码更长时,对比更明显。文中给出了第二个例子,读取一个文件,得出其中的单词数。在Java 7中,实现代码如下:
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://log.txt"); //将每一行映射成多个单词 JavaRDD<String> words = lines.flatMap( new FlatMapFunction<String, String>() { public Iterable<String> call(String line) { return Arrays.asList(line.split(" ")); } }); // 将单词转换成(word, 1)对 JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair( new PairFunction<String, String, Integer>() { public Tuple2<String, Integer> call(String w) { return new Tuple2<String, Integer>(w, 1); } }); // 分组并按键值添加对以产生计数 JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey( new Function2<Integer, Integer, Integer>() { public Integer call(Integer i1, Integer i2) { return i1 + i2; } }); counts.saveAsTextFile("hdfs://counts.txt");
而在Java 8中,该程序只需要几行代码:
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://log.txt"); JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" "))); JavaPairRDD<String, Integer> counts = words.mapToPair(w -> new Tuple2<String, Integer>(w, 1)) .reduceByKey((x, y) -> x + y); counts.saveAsTextFile("hdfs://counts.txt");
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引用:http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/lambda-make-spark-easy?utm_source=infoq&utm_medium=related_content_link&utm_campaign=relatedContent_articles_clk
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