RDD的三类算子Transformation通过已有的RDD生成新的RDD惰性计算：Transformation 只会记录RDD的转化关系，不会触发计算（类似于py 里面的惰性序列，如 zip）举例：map，filter，groupBy，reduceBy优点：可以中间插入优化过程Action通过RDD计算得到一个或者一组值Action是立即执行的举例：cout，reduce，saveAsTextF
通过转化操作，你从已有的RDD中派生出新的RDD，Spark会使用RDD Lineage(谱系图)来记录这些不同RDD之间的依赖关系。Spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依赖谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时恢复所丢失的数据。行动操作，它们会把最终得到的结果返回到驱动器程序，或者写入外部存储系统中。需要注意的是，每当调用一个新的行动操作时，整个RDD都会从头开始计算，要避免这种低
hspark.jpeg 1.什么是RDDRDD 是 Spark 的计算模型。RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性的分布式数据集合，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集。操作 RDD 就像操作本地集合一样，有很多的方法可以调用，使用方便，而无需关心底层的调度细节。一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个
【RDD】不可变的分布式对象集合。Spark使用谱系图(lineage graph)来记录不同 RDD 之间的依赖关系。每当我们调用一个新的行动操作时，整个 RDD 都会从头开始计算。要避 免这种低效的行为，用户可以将中间结果持久化。【惰性求值】惰性计算RDD：Spark 了解完整的转化操作链，只计算求结果时真正需要的数据。在被调用行动操作之前 Spark 不会 开始计算。当我们调用 sc.tex
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2023-09-14 17:12:43
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RDD（弹性分布式数据集）中的数据就如final定义一般，只可读而无法修改，若要对RDD进行转换或操作，那就需要创建一个新的RDD来保存结果。故而就需要用到转换和行动的算子。Spark运行是惰性的，在RDD转换阶段，只会记录该转换逻辑而不会执行，只有在遇到行动算子时，才会触发真正的运算，若整个生命周期都没有行动算子，那么RDD的转换代码便不会运行。这样的惰性计算，其实是有好处的，它在遇到行动算子需
最近公司要开发一个spark项目，学习下spark使用，由于公司原因必须使用java，以下代码全部基于java实现。spark基础基于内存实现，效率高于hadoop，内存不足的时候也会将中间结果写入磁盘，效率会降低。操作容易，hadoop只提供了map和reduce两个操作，对于某些复杂任务，会写很多map和reduce，操作非常复杂，而且由于map阶段完全完成后才会进行reduce，效率会降低。
1.简述Spark的技术特点 基于内存的弹性分布式数据集（RDD）：Spark提出的弹性分布式数据集，是Spark最核心的分布式数据抽象，Spark的很多特性都和RDD密不可分。 Transformation & Action：Spark通过RDD的两种不同类型的运算实现了惰性计算，即在RDD的Transformation运算时，Spark并没有进行作业的提交；而在RDD的Action操作
所有的Action算子底层都是直接或间接调用了runJob方法触发Action的collect将数据收集到Driver端,并且收集的时候,是按分区编号的顺序进行收集的,所以sort排序后的数据展示出来才能看出是排好序的,collect有一个问题,就是当需要收集的数据太多时,超过内存空间就不会再收集了,因为collect收集过来的数据是存在内存当中的,不会溢写到磁盘,所以用这种方法展示数据,可能会导
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2023-08-21 17:06:39
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Key-Value型Transformation算子Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子，大致可以分为3种类型：输入分区与输出分区一对一、聚集、连接操作。1．输入分区与输出分区一对一mapValues(f)针对（Key, Value）型数据中的 Value进行Map操作，而不对Key进行处理。图3-19中的方框代表RDD分区。a=>a+2代表只对
Spark基本概念运行模式SparkCoreRDD概念五大特性Q&ALineage概念Spark任务执行流程算子Transformation算子及代码filterflatMapscalajavamapscalajavareduceByKeyScala WordCountJava WordcountsampleAction算子takefirstcollect持久化算子cachepersis
从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类: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。Action &n
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2023-07-10 15:14:15
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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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算子从是否触发job的角度划分，可以分为Transformation算子和Action算子，Transformation算子不会产生job，是惰性算子，只记录该算子产生的RDD及父RDD的partiton之间的关系，而Action算子将触发job，完成依赖关系的所有计算操作。算子是优化Spark计算框架的主要依据。Transformations下表列出了Spark支持的一些常见转换。有关详细信息，
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2023-08-31 09:44:01
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spark常用算子有两种：transformation：RDD中所有转换算子都是延迟加载，从一个RDD到另一个RDD转换没有立即转换，仅记录数据的逻辑操作，只有要求结果还回到Driver时的动作时才会真正运行。action：触发action时才会真正的执行action操作动作 transformation常用算子类型如下：1.textFile (path: String) : RDD[S
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2023-08-11 16:57:40
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MapReduce基于MapReduce编程思想的spark运行程序，仍然是以先运行map端程序，将map程序处理的结果溢写到磁盘，然后执行reduce端程序进行shuffle操作，对map端处理结果进行处理，得到最终结果。
spark driver端将程序创建成job后，通过DAGSchduler将其转换为DAG，然后根据shuffle算子，将其切分为多个stage，stage保证多个任务，形成
官方文档上列举共有32种常见算子，包括Transformation的20种操作和Action的12种操作。（注：以下截图为windows下运行结果）Transformation：1.mapmap的输入变换函数应用于RDD中所有元素，而mapPartitions应用于所有分区。区别于mapPartitions主要在于调用粒度不同。如parallelize（1 to 10， 3），map函数执行10次
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2023-07-21 19:48:25
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1 简介在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集( resilientdistributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制,就能够减少机器之间的数据重排(data shuffling)。 Spark提供了“ partition By”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据
spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。其实细分的话transformation算子又可以细分为value型和k-v型，个人感觉没必要，也就不细化了，省得把大家搞晕。 transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个R
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2023-08-11 20:36:53
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文章目录一、概念二、常用转换算子2.1、map2.2、mapPartitions2.3、mapPartitionsWithIndex2.4、flatMap2.5、glom2.6、groupBy2.7、filter2.8、sample2.9、distinct2.10、coalesce2.11、repartition2.12、sortBy2.13、intersection2.14、union2.15
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2023-07-21 19:25:43
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1.行动算子collectAsMap：相当于map操作，去掉键相同的键值对 //如果RDD中同一个Key中存在多个Value，那么后面的Value将会把前面的Value覆盖，
//最终得到的结果就是Key唯一，而且对应一个Value。 count：计数，返回rdd中的元素数量countByKey：用来统计RDD[k,v]中每个k的数量countByValue：统计出集合中每个元素的个数firs
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2023-07-10 14:56:17
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