揭开神秘面纱，会stream流就会大数据

如果你会任意一门语言的stream流，没道理不会大数据开发。
俗话说男追女隔座山，女追男隔层纱。
如果说零基础学大数据，感觉前面是一座山，那么只要你会java或者任意一门语言的stream流，那大数据就只隔了一层纱。
本文以java stream流计算为例，讲解一些基础的spark操作。另一个流行的大数据框架flink同理。

准备工作
测试数据,以下列分别表示姓名，年龄，部门，职位。
复制代码张三,20,研发部,普通员工
李四,31,研发部,普通员工
李丽,36,财务部,普通员工
张伟,38,研发部,经理
杜航,25,人事部,普通员工
周歌,28,研发部,普通员工

创建一个Employee类。
less复制代码 @Getter

@Setter
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
static
class Employee implements Serializable {
    private String name;
    private Integer age;
    private String department;
    private String level;
}

}

版本：
jdk:1.8
spark:3.2.0
scala:2.12.15
上面的scala版本只是spark框架本身需要依赖到scala。
因为scala确实是比较小众的语言，本文还是使用java演示spark代码。
1.map类
1.1 java stream map
map表示一对一操作。将上游数据的一行数据进行任意操作，最终得到操作后的一条数据。
这种思想，在java和spark,flink都是一致的。
我们先用java stream演示读取文件，再使用map操作将每行数据映射为Employee对象。
ini复制代码List<String> list = FileUtils.readLines(new File("f:/test.txt"), "utf-8");

    List<Employee> employeeList = list.stream().map(word -> {
        List<String> words = Arrays.stream(word.split(",")).collect(Collectors.toList());
        Employee employee = new Employee(words.get(0), Integer.parseInt(words.get(1)), words.get(2), words.get(3));
        return employee;
    }).collect(Collectors.toList());

    employeeList.forEach(System.out::println);

转换后的数据：
ini复制代码JavaStreamDemo.Employee(name=张三, age=20, department=研发部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=李四, age=31, department=研发部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=李丽, age=36, department=财务部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=张伟, age=38, department=研发部, level=经理)
JavaStreamDemo.Employee(name=杜航, age=25, department=人事部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=周歌, age=28, department=研发部, level=普通员工)

1.2 spark map
首先得到一个SparkSession对象，读取文件，得到一个DataSet弹性数据集对象。
ini复制代码SparkSession session = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
Dataset<Row> reader = session.read().text("F:/test.txt");
reader.show();

这里的show()就是打印输出当前数据集，它是一个action类的算子。
得到结果：
diff复制代码+-----------------------+

现在我们拿到了基础数据，我们使用map一对一操作，将一行行数据转换为Employee对象。
我们这里不使用lamda表达式，让大家看得更加清晰。
这里实现了MapFunction接口里的call方法，每次拿到一行数据，我们这里进行切分，再转换为对象。

需要特别指出的一点是，与后端WEB应用有一个统一异常处理不同的是，大数据应用，特别是流式计算，要保证7*24在线，需要对每个算子进行异常捕获。
因为你不知道上游数据清洗到底怎么样，很可能拿到一条脏数据，处理的时候抛出异常，如果没有捕获处理，那么整个应用就会挂掉。

spark的算子分为Transformation和Action两种类型。Transformation会开成一个DAG图，具有lazy延迟性，它只会从一个dataset(rdd/df)转换成另一个dataset(rdd/df)，只有当遇到action类的算子才会真正执行。
我们今天会演示的算子都是Transformation类的算子。
典型的Action算子包括show,collect,save之类的。比如在本地进行show查看结果，或者完成运行后save到数据库，或者HDFS。

spark执行时分为driver和executor。但不是本文的重点，不会展开讲。
只需要注意driver端会将代码分发到各个分布式系统的节点executor上，它本身不会参与计算。一般来说，算子外部，如以下示例代码的a处会在driver端执行，b处算子内部会不同服务器上的executor端执行。
所以在算子外部定义的变量，在算子内部使用的时候要特别注意！！ 不要想当然地以为都是一个main方法里写的代码，就一定会在同一个JVM里。
这里涉及到序列化的问题，同时它们分处不同的JVM，使用"=="比较的时候也可能会出问题！！
这是一个后端WEB开发转向大数据开发时，这个思想一定要转变过来。
简言之，后端WEB服务的分布式是我们自己实现的，大数据的分布式是框架天生帮我们实现的。

1.2.1 MapFunction
scss复制代码// a 算子外部，driver端
Dataset<Employee> employeeDataset = reader.map(new MapFunction<Row, Employee>() {

        @Override
        public Employee call(Row row) throws Exception {
            // b 算子内部，executor端
            Employee employee = null;
            try {
                // gson.fromJson(); 这里使用gson涉及到序列化问题
                List<String> list = Arrays.stream(row.mkString().split(",")).collect(Collectors.toList());
                employee = new Employee(list.get(0), Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
            } catch (Exception exception) {
                // 日志记录
                // 流式计算中要做到7*24小时不间断，任意一条上流脏数据都可能导致失败，从而导致任务退出，所以这里要做好异常的抓取
                exception.printStackTrace();
            }
            return employee;
        }
    }, Encoders.bean(Employee.class));

    employeeDataset.show();

输出
diff复制代码+---+----------+--------+----+

1.2.2 MapPartitionsFunction
spark中 map和mapPartitions有啥区别？
map是1条1条处理数据
mapPartitions是一个分区一个分区处理数据

后者一定比前者效率高吗？
不一定，看具体情况。
这里使用前面 map 一样的逻辑处理。可以看到在call方法里得到的是一个Iterator迭代器，是一批数据。
得到一批数据，然后再一对一映射为对象，再以Iterator的形式返回这批数据。
vbnet复制代码Dataset<Employee> employeeDataset2 = reader.mapPartitions(new MapPartitionsFunction<Row, Employee>() {

        @Override
        public Iterator<Employee> call(Iterator<Row> iterator) throws Exception {
            List<Employee> employeeList = new ArrayList<>();
            while (iterator.hasNext()){
                Row row = iterator.next();
                try {
                    List<String> list = Arrays.stream(row.mkString().split(",")).collect(Collectors.toList());
                    Employee employee = new Employee(list.get(0), Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
                    employeeList.add(employee);
                } catch (Exception exception) {
                    // 日志记录
                    // 流式计算中要做到7*24小时不间断，任意一条上流脏数据都可能导致失败，从而导致任务退出，所以这里要做好异常的抓取
                    exception.printStackTrace();
                }
            }
            return employeeList.iterator();
        }
    }, Encoders.bean(Employee.class));

    employeeDataset2.show();

输出结果跟map一样，这里就不贴出来了。
2.flatMap类
map和flatMap有什么区别？
map是一对一，flatMap是一对多。
当然在java stream中，flatMap叫法叫做扁平化。
这种思想，在java和spark,flink都是一致的。
2.1 java stream flatMap
以下代码将1条原始数据映射到2个对象上并返回。
ini复制代码List<Employee> employeeList2 = list.stream().flatMap(word -> {

        List<String> words = Arrays.stream(word.split(",")).collect(Collectors.toList());
        List<Employee> lists = new ArrayList<>();
        Employee employee = new Employee(words.get(0), Integer.parseInt(words.get(1)), words.get(2), words.get(3));
        lists.add(employee);
        Employee employee2 = new Employee(words.get(0)+"_2", Integer.parseInt(words.get(1)), words.get(2), words.get(3));
        lists.add(employee2);
        return lists.stream();
    }).collect(Collectors.toList());
    employeeList2.forEach(System.out::println);

输出
ini复制代码JavaStreamDemo.Employee(name=张三, age=20, department=研发部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=张三_2, age=20, department=研发部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=李四, age=31, department=研发部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=李四_2, age=31, department=研发部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=李丽, age=36, department=财务部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=李丽_2, age=36, department=财务部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=张伟, age=38, department=研发部, level=经理)
JavaStreamDemo.Employee(name=张伟_2, age=38, department=研发部, level=经理)
JavaStreamDemo.Employee(name=杜航, age=25, department=人事部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=杜航_2, age=25, department=人事部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=周歌, age=28, department=研发部, level=普通员工)
JavaStreamDemo.Employee(name=周歌_2, age=28, department=研发部, level=普通员工)

2.2 spark flatMap
这里实现FlatMapFunction的call方法，一次拿到1条数据，然后返回值是Iterator，所以可以返回多条。
scss复制代码Dataset<Employee> employeeDatasetFlatmap = reader.flatMap(new FlatMapFunction<Row, Employee>() {

        @Override
        public Iterator<Employee> call(Row row) throws Exception {
            List<Employee> employeeList = new ArrayList<>();
            try {
                List<String> list = Arrays.stream(row.mkString().split(",")).collect(Collectors.toList());
                Employee employee = new Employee(list.get(0), Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
                employeeList.add(employee);

                Employee employee2 = new Employee(list.get(0)+"_2", Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
                employeeList.add(employee2);
            } catch (Exception exception) {
                exception.printStackTrace();
            }
            return employeeList.iterator();
        }
    }, Encoders.bean(Employee.class));
    employeeDatasetFlatmap.show();

输出
diff复制代码+---+----------+--------+------+

3 groupby类
与SQL类似，java stream流和spark一样，groupby对数据集进行分组并在此基础上可以进行聚合函数操作。也可以分组直接得到一组子数据集。
3.1 java stream groupBy
按部门分组统计部门人数：
ini复制代码Map<String, Long> map = employeeList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.counting()));

    System.out.println(map);

输出
复制代码{财务部=1, 人事部=1, 研发部=4}

3.2 spark groupBy
将映射为对象的数据集按部门分组，在此基础上统计部门员工数和平均年龄。
sql复制代码RelationalGroupedDataset datasetGroupBy = employeeDataset.groupBy("department");
// 统计每个部门有多少员工
datasetGroupBy.count().show();
/**

• 每个部门的平均年龄
  */

datasetGroupBy.avg("age").withColumnRenamed("avg(age)","avgAge").show();

输出分别为
diff复制代码+----------+-----+

diff复制代码+----------+------+

3.3 spark groupByKey
spark的groupBy和groupByKey的区别,前者在此基础上使用聚合函数得到一个聚合值，后者只是进行分组，不进行任何计算。
类似于java stream的：
ini复制代码Map<String, List<Employee>> map2 = employeeList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
System.out.println(map2);

输出
css复制代码{财务部=[JavaStreamDemo.Employee(name=李丽, age=36, department=财务部, level=普通员工)],
人事部=[JavaStreamDemo.Employee(name=杜航, age=25, department=人事部, level=普通员工)],
研发部=[JavaStreamDemo.Employee(name=张三, age=20, department=研发部, level=普通员工), JavaStreamDemo.Employee(name=李四, age=31, department=研发部, level=普通员工), JavaStreamDemo.Employee(name=张伟, age=38, department=研发部, level=经理), JavaStreamDemo.Employee(name=周歌, age=28, department=研发部, level=普通员工)]}

使用spark groupByKey。
先得到一个key-value的一对多的一个集合数据集。
这里的call()方法返回的是key,即分组的key。
java复制代码KeyValueGroupedDataset keyValueGroupedDataset = employeeDataset.groupByKey(new MapFunction<Employee, String>() {

        @Override
        public String call(Employee employee) throws Exception {
            // 返回分组的key,这里表示根据部门进行分组
            return employee.getDepartment();
        }
    }, Encoders.STRING());

再在keyValueGroupedDataset 的基础上进行mapGroups，在call()方法里就可以拿到每个key的所有原始数据。
vbnet复制代码keyValueGroupedDataset.mapGroups(new MapGroupsFunction() {

        @Override
        public Object call(Object key, Iterator iterator) throws Exception {
            System.out.println("key = " + key);
            while (iterator.hasNext()){
                System.out.println(iterator.next());
            }
            return iterator; 
        }
    }, Encoders.bean(Iterator.class))
            .show(); // 这里的show()没有意义，只是触发计算而已

输出
ini复制代码key = 人事部
SparkDemo.Employee(name=杜航, age=25, department=人事部, level=普通员工)
key = 研发部
SparkDemo.Employee(name=张三, age=20, department=研发部, level=普通员工)
SparkDemo.Employee(name=李四, age=31, department=研发部, level=普通员工)
SparkDemo.Employee(name=张伟, age=38, department=研发部, level=经理)
SparkDemo.Employee(name=周歌, age=28, department=研发部, level=普通员工)
key = 财务部
SparkDemo.Employee(name=李丽, age=36, department=财务部, level=普通员工)

4 reduce类
reduce的字面意思是：减少；减小；降低；缩小。
又叫归约。
它将数据集进行循环，让当前对象和前一对象两两进行计算，每次计算得到的结果作为下一次计算的前一对象，并最终得到一个对象。
假设有5个数据【1，2，3，4，5】，使用reduce进行求和计算，分别是

比如上面的测试数据集，我要计算各部门年龄总数。使用聚合函数得到的是一个int类型的数字。
4.1 java stream reduce
scss复制代码int age = employeeList.stream().mapToInt(e -> e.age).sum();
System.out.println(age);//178

使用reduce也可进行上面的计算
scss复制代码int age1 = employeeList.stream().mapToInt(e -> e.getAge()).reduce(0,(a,b) -> a+b);
System.out.println(age1);// 178

但是我将年龄求和，同时得到一个完整的对象呢？
ini复制代码JavaStreamDemo.Employee(name=周歌, age=178, department=研发部, level=普通员工)

可以使用reduce将数据集两两循环，将年龄相加，同时返回最后一个遍历的对象。
下面代码的pre 代表前一个对象,current 代表当前对象。
scss复制代码 /**

• pre 代表前一个对象
• current 代表当前对象
  */

Employee reduceEmployee = employeeList.stream().reduce(new Employee(), (pre,current) -> {

 // 当第一次循环时前一个对象为null
if (pre.getAge() == null) {
    current.setAge(current.getAge());
} else {
    current.setAge(pre.getAge() + current.getAge());
}
return current;

});
System.out.println(reduceEmployee);

4.2 spark reduce
spark reduce的基本思想跟java stream是一样的。
直接看代码：
ini复制代码 Employee datasetReduce = employeeDataset.reduce(new ReduceFunction<Employee>() {

        @Override
        public Employee call(Employee t1, Employee t2) throws Exception {
            // 不同的版本看是否需要判断t1 == null
            t2.setAge(t1.getAge() + t2.getAge());
            return t2;
        }
    });

    System.out.println(datasetReduce);

输出
ini复制代码SparkDemo.Employee(name=周歌, age=178, department=研发部, level=普通员工)

其它常见操作类
ini复制代码Employee employee = employeeDataset.filter("age > 30").limit(3).sort("age").first();
System.out.println(employee);
// SparkDemo.Employee(name=李四, age=31, department=研发部, level=普通员工)

同时可以将dataset注册成table，使用更为强大的SQL来进行各种强大的运算。
现在SQL是flink的一等公民，spark也不遑多让。
这里举一个非常简单的例子。
css复制代码employeeDataset.registerTempTable("table");
session.sql("select * from table where age > 30 order by age desc limit 3").show();

输出
diff复制代码+---+----------+--------+----+

scss复制代码employeeDataset.registerTempTable("table");
session.sql("select

        concat_ws(',',collect_set(name)) as names, // group_concat
        avg(age) as age,
        department from table 
        where age > 30  
        group by department 
        order by age desc 
        limit 3").show();

输出
diff复制代码+---------+----+----------+

小结
本文依据java stream的相似性，介绍了spark里面一些常见的算子操作。
本文只是做一个非常简单的入门介绍。
如果感兴趣的话，
后端的同学可以尝试着操作一下，非常简单，本地不需要搭建环境，只要引入spark 的 maven依赖即可。
我把本文的所有代码全部贴在最后面。
java stream 源码：

点击查看代码
ini复制代码import lombok.*;
import org.apache.commons.io.FileUtils;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class JavaStreamDemo {

public static void main(String[] args) throws IOException {
    /**
     * 张三,20,研发部,普通员工
     * 李四,31,研发部,普通员工
     * 李丽,36,财务部,普通员工
     * 张伟,38,研发部,经理
     * 杜航,25,人事部,普通员工
     * 周歌,28,研发部,普通员工
     */
    List<String> list = FileUtils.readLines(new File("f:/test.txt"), "utf-8");
    List<Employee> employeeList = list.stream().map(word -> {
        List<String> words = Arrays.stream(word.split(",")).collect(Collectors.toList());
        Employee employee = new Employee(words.get(0), Integer.parseInt(words.get(1)), words.get(2), words.get(3));
        return employee;
    }).collect(Collectors.toList());

    // employeeList.forEach(System.out::println);

    List<Employee> employeeList2 = list.stream().flatMap(word -> {
        List<String> words = Arrays.stream(word.split(",")).collect(Collectors.toList());
        List<Employee> lists = new ArrayList<>();
        Employee employee = new Employee(words.get(0), Integer.parseInt(words.get(1)), words.get(2), words.get(3));
        lists.add(employee);
        Employee employee2 = new Employee(words.get(0)+"_2", Integer.parseInt(words.get(1)), words.get(2), words.get(3));
        lists.add(employee2);
        return lists.stream();
    }).collect(Collectors.toList());
    // employeeList2.forEach(System.out::println);

    Map<String, Long> map = employeeList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.counting()));
    System.out.println(map);
    Map<String, List<Employee>> map2 = employeeList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
    System.out.println(map2);

    int age = employeeList.stream().mapToInt(e -> e.age).sum();
    System.out.println(age);// 178

    int age1 = employeeList.stream().mapToInt(e -> e.getAge()).reduce(0,(a,b) -> a+b);
    System.out.println(age1);// 178

    /**
     * pre 代表前一个对象
     * current 代表当前对象
     */
    Employee reduceEmployee = employeeList.stream().reduce(new Employee(), (pre,current) -> {
        if (pre.getAge() == null) {
            current.setAge(current.getAge());
        } else {
            current.setAge(pre.getAge() + current.getAge());
        }
        return current;
    });
    System.out.println(reduceEmployee);




}

@Getter
@Setter
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
static
class Employee implements Serializable {
    private String name;
    private Integer age;
    private String department;
    private String level;
}

}

spark的源码：

点击查看代码
java复制代码import com.google.gson.Gson;
import lombok.*;
import org.apache.spark.api.java.function.*;
import org.apache.spark.sql.*;

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class SparkDemo {

public static void main(String[] args) {
    SparkSession session = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
    Dataset<Row> reader = session.read().text("F:/test.txt");
    // reader.show();
    /**
     * +-----------------------+
     * |                  value|
     * +-----------------------+
     * |张三,20,研发部,普通员工|
     * |李四,31,研发部,普通员工|
     * |李丽,36,财务部,普通员工|
     * |张伟,38,研发部,经理|
     * |杜航,25,人事部,普通员工|
     * |周歌,28,研发部,普通员工|
     * +-----------------------+
     */

    // 本地演示而已，实际分布式环境，这里的gson涉及到序列化问题
    // 算子以外的代码都在driver端运行
    // 任何算子以内的代码都在executor端运行,即会在不同的服务器节点上执行
    Gson gson = new Gson();
    // a 算子外部，driver端
    Dataset<Employee> employeeDataset = reader.map(new MapFunction<Row, Employee>() {
        @Override
        public Employee call(Row row) throws Exception {
            // b 算子内部，executor端
            Employee employee = null;
            try {
                // gson.fromJson(); 这里使用gson涉及到序列化问题
                List<String> list = Arrays.stream(row.mkString().split(",")).collect(Collectors.toList());
                employee = new Employee(list.get(0), Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
            } catch (Exception exception) {
                // 日志记录
                // 流式计算中要做到7*24小时不间断，任意一条上流脏数据都可能导致失败，从而导致任务退出，所以这里要做好异常的抓取
                exception.printStackTrace();
            }
            return employee;
        }
    }, Encoders.bean(Employee.class));

    // employeeDataset.show();
    /**
     * +---+----------+--------+----+
     * |age|department|   level|name|
     * +---+----------+--------+----+
     * | 20|    研发部|普通员工|张三|
     * | 31|    研发部|普通员工|李四|
     * | 36|    财务部|普通员工|李丽|
     * | 38|    研发部|    经理|张伟|
     * | 25|    人事部|普通员工|杜航|
     * | 28|    研发部|普通员工|周歌|
     */

    Dataset<Employee> employeeDataset2 = reader.mapPartitions(new MapPartitionsFunction<Row, Employee>() {
        @Override
        public Iterator<Employee> call(Iterator<Row> iterator) throws Exception {
            List<Employee> employeeList = new ArrayList<>();
            while (iterator.hasNext()){
                Row row = iterator.next();
                try {
                    List<String> list = Arrays.stream(row.mkString().split(",")).collect(Collectors.toList());
                    Employee employee = new Employee(list.get(0), Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
                    employeeList.add(employee);
                } catch (Exception exception) {
                    // 日志记录
                    // 流式计算中要做到7*24小时不间断，任意一条上流脏数据都可能导致失败，从而导致任务退出，所以这里要做好异常的抓取
                    exception.printStackTrace();
                }
            }
            return employeeList.iterator();
        }
    }, Encoders.bean(Employee.class));

    // employeeDataset2.show();
    /**
     * +---+----------+--------+----+
     * |age|department|   level|name|
     * +---+----------+--------+----+
     * | 20|    研发部|普通员工|张三|
     * | 31|    研发部|普通员工|李四|
     * | 36|    财务部|普通员工|李丽|
     * | 38|    研发部|    经理|张伟|
     * | 25|    人事部|普通员工|杜航|
     * | 28|    研发部|普通员工|周歌|
     * +---+----------+--------+----+
     */

    Dataset<Employee> employeeDatasetFlatmap = reader.flatMap(new FlatMapFunction<Row, Employee>() {
        @Override
        public Iterator<Employee> call(Row row) throws Exception {
            List<Employee> employeeList = new ArrayList<>();
            try {
                List<String> list = Arrays.stream(row.mkString().split(",")).collect(Collectors.toList());
                Employee employee = new Employee(list.get(0), Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
                employeeList.add(employee);

                Employee employee2 = new Employee(list.get(0)+"_2", Integer.parseInt(list.get(1)), list.get(2), list.get(3));
                employeeList.add(employee2);
            } catch (Exception exception) {
                exception.printStackTrace();
            }
            return employeeList.iterator();
        }
    }, Encoders.bean(Employee.class));

// employeeDatasetFlatmap.show();

    /**
     * +---+----------+--------+------+
     * |age|department|   level|  name|
     * +---+----------+--------+------+
     * | 20|    研发部|普通员工|  张三|
     * | 20|    研发部|普通员工|张三_2|
     * | 31|    研发部|普通员工|  李四|
     * | 31|    研发部|普通员工|李四_2|
     * | 36|    财务部|普通员工|  李丽|
     * | 36|    财务部|普通员工|李丽_2|
     * | 38|    研发部|    经理|  张伟|
     * | 38|    研发部|    经理|张伟_2|
     * | 25|    人事部|普通员工|  杜航|
     * | 25|    人事部|普通员工|杜航_2|
     * | 28|    研发部|普通员工|  周歌|
     * | 28|    研发部|普通员工|周歌_2|
     * +---+----------+--------+------+
     */

    RelationalGroupedDataset datasetGroupBy = employeeDataset.groupBy("department");
    // 统计每个部门有多少员工
    // datasetGroupBy.count().show();
    /**
     * +----------+-----+
     * |department|count|
     * +----------+-----+
     * |    财务部|    1|
     * |    人事部|    1|
     * |    研发部|    4|
     * +----------+-----+
     */
    /**
     * 每个部门的平均年龄
     */
    // datasetGroupBy.avg("age").withColumnRenamed("avg(age)","avgAge").show();
    /**
     * +----------+--------+
     * |department|avg(age)|
     * +----------+--------+
     * |    财务部|    36.0|
     * |    人事部|    25.0|
     * |    研发部|   29.25|
     * +----------+--------+
     */

    KeyValueGroupedDataset keyValueGroupedDataset = employeeDataset.groupByKey(new MapFunction<Employee, String>() {
        @Override
        public String call(Employee employee) throws Exception {
            // 返回分组的key,这里表示根据部门进行分组
            return employee.getDepartment();
        }
    }, Encoders.STRING());

    keyValueGroupedDataset.mapGroups(new MapGroupsFunction() {
        @Override
        public Object call(Object key, Iterator iterator) throws Exception {
            System.out.println("key = " + key);
            while (iterator.hasNext()){
                System.out.println(iterator.next());
            }
            return iterator;
            /**
             * key = 人事部
             * SparkDemo.Employee(name=杜航, age=25, department=人事部, level=普通员工)
             * key = 研发部
             * SparkDemo.Employee(name=张三, age=20, department=研发部, level=普通员工)
             * SparkDemo.Employee(name=李四, age=31, department=研发部, level=普通员工)
             * SparkDemo.Employee(name=张伟, age=38, department=研发部, level=经理)
             * SparkDemo.Employee(name=周歌, age=28, department=研发部, level=普通员工)
             * key = 财务部
             * SparkDemo.Employee(name=李丽, age=36, department=财务部, level=普通员工)
             */
        }
    }, Encoders.bean(Iterator.class))
            .show(); // 这里的show()没有意义，只是触发计算而已


    Employee datasetReduce = employeeDataset.reduce(new ReduceFunction<Employee>() {
        @Override
        public Employee call(Employee t1, Employee t2) throws Exception {
            // 不同的版本看是否需要判断t1 == null
            t2.setAge(t1.getAge() + t2.getAge());
            return t2;
        }
    });

    System.out.println(datasetReduce);


    Employee employee = employeeDataset.filter("age > 30").limit(3).sort("age").first();
    System.out.println(employee);
    // SparkDemo.Employee(name=李四, age=31, department=研发部, level=普通员工)

    employeeDataset.registerTempTable("table");
    session.sql("select * from table where age > 30 order by age desc limit 3").show();

    /**
     * +---+----------+--------+----+
     * |age|department|   level|name|
     * +---+----------+--------+----+
     * | 38|    研发部|    经理|张伟|
     * | 36|    财务部|普通员工|李丽|
     * | 31|    研发部|普通员工|李四|
     * +---+----------+--------+----+
     */


}

@Getter
@Setter
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public static class Employee implements Serializable {
    private String name;
    private Integer age;
    private String department;
    private String level;
}

}

spark maven依赖,自行不需要的spark-streaming,kafka依赖去掉。