概述
曾经在一次面试中被问到 spark wordcount 产生多少个 RDD，您知道么？下面通过源码来说明经典的 WordCount 到底产生多少个 RDD。
经典的RDD用scala代码书写如下：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCountApp").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
val wc = sc.textFile("hdfs://hadoop001:9000/data/wordcount.txt")
.flatMap(x=>(x.split(","))).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)
.saveAsTextFile("hdfs://hadoop001:9000/data/output")
sc.stop()
}
}
textFile()
通过下面的源码，可以看到在这个方法中先调用了一个 hadoopFile 方法再调用 map 方法
hadoopFile 方法返回的是个 RDD（HadoopRDD)，在对这个RDD调用map方法，点到 map 方法中可以看到 ，map 方法中产生了一个 MapPartitionsRDD
也就是说 textfile 产生 2个 RDD分别是 HadoopRDD和MapPartitionsRDD
flatMap
flatMap 产生了一个RDD，MapPartitionsRDD
map
map 产生了一个RDD，MapPartitionsRDD
reduceByKey
这里要注意了，reduceByKey 虽然是一个 rdd 调用的，但 reduceByKey 这个方法不是 RDD 中的方法，我们可以在 RDD 中找到如下的一个隐式转换，当我们去调用reduceByKey 方法时，会发生隐式转换，隐式的 RDD 转化成了PairRDDFunctions这个类，reduceByKey 是 PairRDDFunctions 的方法。
reduceByKey 产生了一个RDD，ShuffledRDD
saveAsTextFile
其实，在执行saveAsTextFile之前，我们可以通过RDD提供的toDebugString看到这些个算子在调用的时候到底产生了多少个RDD
scala> val rdd = sc.textFile("file:///home/hadoop/data/wordcount.txt").flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[9] at reduceByKey at <console>:24
scala> rdd.toDebugString
res1: String =
(2) ShuffledRDD[9] at reduceByKey at <console>:24 []
+-(2) MapPartitionsRDD[8] at map at <console>:24 []
| MapPartitionsRDD[7] at flatMap at <console>:24 []
| file:///home/hadoop/data/wordcount.txt MapPartitionsRDD[6] at textFile at <console>:24 []
| file:///home/hadoop/data/wordcount.txt HadoopRDD[5] at textFile at <console>:24 []
总结
我们可以看见在 Spark 的一个标准的 WordCount 中一共会产生 6 个 RDD，textFile() 会产生一个 HadoopRDD 和一个 MapPerPartitionRDD，flatMap() 方法会产生一个 MapPartitionsRDD，map() 方法会产生一个 MapPartitionsRDD ,reduceByKey() 方法会产生一个 ShuffledRDD，saveAsTextFile 会产生一个 MapPartitionsRDD，所以一共会产生 6 个 RDD。
注意：本文是基于Apache Spark 2.3.2版本的。
