目录**map、flatMap、mapValues和flatMapValues****mapPartitions和mapPartitionsWithIndex****zipWithIndex和zipWithUniqueId****zip和zipPartitions****randomSplit****glom****cogroup和groupwith****combineByKey****gro
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2024-08-16 13:49:42
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@Author : Spinach | GHB
@Link : Spark算子分类详解0 算子常见分类1 Transformation函数和Action函数 0 算子常见分类从大方向来说，Spark算子大致可以分为以下两类:Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生
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2024-02-25 13:25:52
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# 如何实现spark filter多个条件
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要在Spark中对数据进行筛选，常见的情况是需要同时满足多个条件。下面我将向你介绍如何在Spark中实现filter多个条件的操作。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个操作的流程：
```mermaid
pie
title 我们的操作流程
"加载数据" : 30
"筛选条件1"
原创
2024-06-13 06:59:45
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RDD 是spark抽象出来的运算逻辑,RDD中是不存储数据的,只记录数据的操作和RDD之间的血缘关系,只有执行到行动算子的时候才会处理真正的数据!1.1 reducereduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新值，新值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数，直到最后只有一个值为止。def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc:
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2024-07-31 21:03:23
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spark算子介绍Spark的算子的分类1、从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类:1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。2）Action 行动算子：这类算
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2023-07-28 22:38:44
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# Spark Filter算子详解
## 引言
Apache Spark是一个分布式计算框架，提供了丰富的算子来处理大规模数据集。其中，Filter算子是常用的一种算子，用于过滤出满足特定条件的数据。本文将详细介绍Spark Filter算子的使用方法和实例，并通过代码示例来说明其用法。
## Filter算子简介
Filter算子是Spark中的一种转换算子，用于对数据集进行过滤操作。它通
原创
2023-10-03 06:25:35
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spark算子 filter 是 Apache Spark 中一个非常重要的操作符，用于对数据集进行过滤。在大规模数据处理的场景下，了解如何利用这个算子来优化数据处理性能和提高数据分析效率至关重要。本文将从多个维度对 spark 算子 filter 进行深入探讨，包含适用场景、架构比较、特性分析、实战对比等多个方面，帮助您更好地理解和应用这个算子。
## 适用场景分析
spark 算子 fil
# Spark RDD Filter 多个条件的应用
在大数据处理领域，Apache Spark作为一个强大的分布式计算平台，广泛用于处理大规模的数据集。RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构之一，它允许用户以编程方式操作大规模数据集。本文将详细介绍如何使用Spark RDD的`filter`操作来根据多个条件筛选数据。
## 1. RDD的基本概念
RDD是不可变的分布式对象
把超过某一个数的拿出来collectval filterRdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)).map(_*2).filter(_>5)
filterRdd.collect
# res5: Array[Int] = Array(6, 8, 10)
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2023-06-13 23:37:43
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Spark的shuffle框架是从1.1版本开始的，提供了便于测试和扩展的可插拔式框架。在spark1.1之前，spark中只实现了一种shuffle方式，就是基于hash的shuffle。在基于hash的shuffle实现方式中，每个mapper阶段的task都会为每个reduce阶段的task生成一个文件，通常会产生大量的文件即M*R个文件，伴随着大量的磁盘IO及其大量的内存开销。 spar
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2023-09-03 01:45:07
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先前文章介绍过一些spark相关知识，本文继续补充一些细节。我们知道，spark中一个重要的数据结构是rdd，这是一种并行集合的数据格式，大多数操作都是围绕着rdd来的，rdd里面拥有众多的方法可以调用从而实现各种各样的功能，那么通常情况下我们读入的数据源并非rdd格式的，如何转换为rdd呢？一个基本的方法是初始化，或者格式化操作函数parallelize。parallelize比如一个数组Arr
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2024-06-18 08:21:18
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掌握Spark高级算子在代码中的使用
相同点分析
三个函数的共同点，都是Transformation算子。惰性的算子。
不同点分析
map函数是一条数据一条数据的处理，也就是，map的输入参数中要包含一条数据以及其他你需要传的参数。
mapPartitions函数是一个partition数据一起处理，也即是说，mapParti
Spark算子可以分成两大类： 1.Transformation类算子 2.Action类算子。 转换（转化操作）算子，这类转化操作为懒执行，不会触发提交作业，从而也不会处理中间过程。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 行动算子，这类算子会触发SparkCo
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2023-08-10 14:12:12
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Spark常用算子逐一详解一、什么是Spark rdd算子？二、算子的分类Transformation算子Action算子三、常用的Transformation算子及使用方法1.map算子2.flatMap算子3.mapValues算子4.filter算子5.foreach算子6.groupBy算子6.groupByKey算子7.sortBy算子8.glom算子9.partitionBy算子10
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2024-03-07 11:20:33
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1. Spark中的RDDResilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)Spark中的最基本的抽象有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据包含所有元素的分区的集合RDD包含了很多的分区2. RDD中的弹性RDD中的数据是可大可小的RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘RDD有自动容错功能
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2023-10-19 12:58:20
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前言在前面的几章内, 我们分别介绍了Spark的安装与Spark Shell的基本操作. 本章, 我们注重介绍下Spark的基本算子.Spark的相关权威的介绍建议查看 http://spark.apache.org/docs/latest . 本文对于其进行部分个人理解上的加工.基础知识RDDResilient Distributed Dataset (RDD), 弹性分布式数据集的简称. Sp
baby 你就是我的唯一Filter过滤 filter和where都可以进行过滤，可以根据指定的一个或多个条件或者SQL表达式来过滤掉DatFrame的行。 在学习过滤之前，先来讲一个问题，在生产数据当中，可能会
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2023-08-01 14:12:57
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Spark学习笔记之SparkRDD 博客分类： spark
一、 基本概念 RDD（resilient distributed datasets）弹性分布式数据集。 来自于两方面① 内存集合和外部存储系统② 通过转换来自于其他RDD，如map，filter等2.创建操作（creation op
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2023-08-18 17:16:12
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Problem 你想要筛选出集合中的一些元素形成一个新的集合，这些元素都是满足你的筛选条件的。Solution 在10.3节中，“选择一个集合方法来解决问题”，大量的方法可以被用来过滤输入集合的元素然后生成新的集合。这一节中展示了filter方法。那么如何正确使用集合的filter方法呢，首先你需要给fil
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2023-07-26 08:55:04
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概念和简介Spark Structured StreamingStructured Streaming 是在 Spark 2.0 加入的经过重新设计的全新流式引擎。它使用 micro-batch 微批处理引擎，可以做到 100 毫秒的延迟以及 exactly-once 的容错保证。此外，Spark 2.3 增加了一个新的处理模式 Continuous Processing，可以做到
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2023-08-29 08:10:00
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