spark2.x由浅入深深到底系列六之RDD java api调用scala api的原理

学习spark任何的技术之前，请正确理解spark，可以参考：正确理解spark

RDD java api其实底层是调用了scala的api来实现的，所以我们有必要对java api是怎么样去调用scala api，我们先自己简单的实现一个scala版本和java版本的RDD和SparkContext

一、简单实现scala版本的RDD和SparkContext

class RDD[T](value: Seq[T]) {
  //RDD的map操作
  def map[U](f: T => U): RDD[U] = {
    new RDD(value.map(f))
  }
  
  def iterator[T] = value.iterator
  
}

class SparkContext {
  //创建一个RDD
  def createRDD(): RDD[Integer] = new RDD[Integer](Seq(1, 2, 3))

}

二、简单实现java版本的RDD和SparkContext

//这个时java中的一个接口
//我们可以将scala中的map需要的函数其实就是对应着java中的一个接口
package com.twq.javaapi.java7.function;
public interface Function<T1, R> extends Serializable {
  R call(T1 v1) throws Exception;
}

//这边实现的java版的RDD和SparkContext其实还是用scala代码实现，只不过这些scala代码可以被java代码调用了
import java.util.{Iterator => JIterator}
import scala.collection.JavaConverters._
import com.twq.javaapi.java7.function.{Function => JFunction}
//每一个JavaRDD都会含有一个scala的RDD，用于调用该RDD的api
class JavaRDD[T](val rdd: RDD[T]) {

  def map[R](f: JFunction[T, R]): JavaRDD[R] =
    //这里是关键，调用scala RDD中的map方法
    //我们将java的接口构造成scala RDD的map需要的函数函数
    new JavaRDD(rdd.map(x => f.call(x)))
  //我们需要将scala的Iterator转成java版的Iterator
  def iterator: JIterator[T] = rdd.iterator.asJava

}

//每个JavaSparkContext含有一个scala版本的SparkContext
class JavaSparkContext(sc: SparkContext) {
  def this() = this(new SparkContext())
  //转调scala版本的SparkContext来实现JavaSparkContext的功能
  def createRDD(): JavaRDD[Integer] = new JavaRDD[Integer](sc.createRDD())
}

三、写java代码调用rdd java api

package com.twq.javaapi.java7;

import com.twq.javaapi.java7.function.Function;
import com.twq.rdd.api.JavaRDD;
import com.twq.rdd.api.JavaSparkContext;

import java.util.Iterator;

/**
 * Created by tangweiqun on 2017/9/16.
 */
public class SelfImplJavaRDDTest {
    public static void main(String[] args) {
        //初始化JavaSparkContext
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext();
        //调用JavaSparkContext的api创建一个RDD
        JavaRDD<Integer> firstRDD = jsc.createRDD();
        //对创建好的firstRDD应用JavaRDD中的map操作
        JavaRDD<String> strRDD = firstRDD.map(new Function<Integer, String>() {
            @Override
            public String call(Integer v1) throws Exception {
                return v1 + "test";
            }
        });
        //将得到的RDD的结果打印，结果为
        //1test
        //2test
        //3test
        Iterator<String> result = strRDD.iterator();
        while (result.hasNext()) {
            System.out.println(result.next());
        }
    }
}

以上就是RDD java api调用scala api的实现原理，虽然只举了map操作，但是其他的类似于flatMap操作的实现都是类似的

接下来可以详细了解RDD java的每一个api了

我们可以参考spark core RDD api来详细理解scala中的每一个api。。。

系统学习spark：
1、[老汤] Spark 2.x 之精讲Spark Core：https://edu.51cto.com/sd/88429 
2、[老汤]Spark 2.x 之精讲Spark SQL专题：https://edu.51cto.com/sd/16f3d 
3、[老汤]Scala内功修炼系列专题：https://edu.51cto.com/sd/8e85b 
4、[老汤]Spark 2.x之精讲Spark Streamig：https://edu.51cto.com/sd/8c525 
5、[老汤]Spark 2.x精讲套餐：https://edu.51cto.com/sd/ff9a4 
6、从Scala到Spark 2.x专题：https://edu.51cto.com/sd/d72af