源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数，从而能更好的应用于工作中。
连接Hbase,读取hbase的过程，首先代码如下：
def tableInitByTime(sc : SparkContext,tableName : String,columns : String,fromdate: Date,todate : Date) : RDD[(ImmutableBytesWritable,Result)] = {
val configuration = HBaseConfiguration.create()
configuration.addResource("hbase-site.xml ")
configuration.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,tableName )
val scan = new Scan
//scan.setTimeRange(fromdate.getTime,todate.getTime)
val column = columns.split(",")
for(columnName <- column){
scan.addColumn("f1".getBytes(),columnName.getBytes())
}
val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(configuration,classOf[TableInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
System.out.println(hbaseRDD.count())
hbaseRDD
}
我们来一点一点解析整个过程。
1、val configuration = HBaseConfiguration.create()
这个用过hbase的伙伴们都知道，加载配置文件，其实调用的是HBase的API,返回的RDD是个Configuration。加载的配置文件信息包含core-default.xml,core-site.xml,mapred-default.xml等。加载源码如下：
2、随之设置表名信息，并声明scan对象，并且set读取的列有哪些，随后调用newAPIHadoopRDD,加载指定hbase的数据，当然你可以加上各种filter。那么下来 我们看看newAPIHadoopRDD是干了什么呢？我们来阅读下里面的实现。
可以看到我们调用API,其实就是一个input过程，创建了一个newHadoopRDD对象，那么后台是一个input数据随后转化为RDD的过程。节点之间的数据传输是通过序列化数据，通过broadCast传输的conf信息。
3、随之进行count验证操作，查找数据的partition个数，hbase的数据当然是以block块的形式存储于HDFS。
4、下来开始map遍历，取出之前我们设置的字段，存入新的transRDD中，那么这个map函数干了什么呢?它其实是将原RDD所做的操作组织成一个function,创建一个MapPartitionsRDD。
5、下来我们看下filter函数干了什么呢？
val calculateRDD = transRDD.filter(_._1 != null).filter(_._2 != null).filter(_._3 != null).filter(_._4 !=null)
//map转换为字段（（身份证号，经度（保留两位小数），纬度（保留两位小数），电话号码，时间段标志），1），最后的1代表出现一次，用于后边做累加
.map(data => {
val locsp = data._2.split(",").take(2)
val df = new DecimalFormat("######0.000")
val hour = data._4.split(":")(0).toInt
val datarange = if(hour >= 9 && hour <= 18) 1 else 0
((data._1,df.format(locsp(0).toDouble),df.format(locsp(1).toDouble),data._3,datarange),1)
})
这里的filter是进行为空判断，我们从源码中可以看到传入的是一个布尔类型的变量，与map相同通过MapPartitionsRDD进行function的条件过滤，那么也就是说，其实我们可以在map中直接提取我们需要的数据，或者用filter进行为空过滤，条件过滤。
6、随后我们要进行相同key值的合并，那么，我们开始使用reduceByKey：
//按key做reduce，value做累加
.reduceByKey(_ + _)
底层调用了combineByKeyWithClassTag，这里的Partitioner参数我们之所以没有传入，是因为在map的RDD中已包含该RDD的partitioner的信息。它内部的实现将map的结果调用了require先进行merge，随后创建shuffleRDD.shuffleRDD就是最终reduce后的RDD。然后看不懂了。。。因为需要与整个流程相结合。所以后续继续深入~
