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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spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个RDD是延迟执行的，不会马上触发作业的提交，只有在后续遇到某个action算子时才执行；action算子会触发SparkContext提交Job，并将数据输出spark系统。今天举例讲解一下action算子。1) count就是统计RDD中元素
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2023-06-25 19:35:34
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Spark算子算子分为转换算子（transformation）和行为算子（action）转换算子：转换算子是懒执行的，需要由Action算子触发执行行为算子：每个Action算子会触发一个JobSpark的程序的层级划分：Application --> Job --> Stage --> Task 两者的区分：看算子的返回值是否还是RDD，如果是由一个RDD转换成另一个
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2023-12-08 13:21:16
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操作系统：CentOS-7.8 Spark版本：2.4.4 scala版本：2.11.12本篇文章锤子和大家一起学习Spark RDD的常用Action算子，锤子会对每个算子含义和入参进行说明，并附上演示代码，帮助大家快速理解和使用这些常用算子(由于Spark的RDD算子还是比较多的，本篇文章主要列出的是一些常用的，后续如果学习更多了再继续补充)，完整示例代码的GitHub地址：https://g
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2024-04-18 19:58:00
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RDD行动算子1. RDD行动算子1.1概述spark的算子可以分为trans action算子 以及 action算子 ，即变换/转换 算子。如果执行一个RDD算子并不触发作业的提交，仅仅只是记录作业中间处理过程，那么这就是trans action算子 ，相反如果执行这个 RDD 时会触发 Spark Context 提交 Job 作业，那么它就是 action算子及行动算子。总结来说就是在Sp
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2024-04-29 20:43:03
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在Apache Spark中，action算子是用于触发计算并返回最终结果的重要部分。它们的使用直接影响到Spark作业的性能和数据处理效率。本文将深入探讨Spark中action算子的相关问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践。
### 背景定位
在数据处理过程中，当我们需要从RDD中获取实际结果时，action算子将被触发。常见的action算子包括`coun
reduce(func)通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据collect()案例作用：在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素count()案例作用：返回RDD中元素的个数first()案例作用：返回RDD中的第一个元素take(n)案例作用：返回一个由RDD的前n个元素组成的数组takeOrdered(n)案例作用：返回该RD...
原创
2021-06-21 16:00:23
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背景介绍：最近在对一个Spark任务进行调优时，在260G的输入数据上跑，总会在执行8-9小时后抛出Too large frame的异常。对此异常进行深入了解，也尝试了很多解决办法，现将其总结以备往后参考。 Too large frame异常的原因：Spark抛出Too large frame异常，是因为Spark对每个partition所能包含的数据大小有写死的限制（约为2G），当某个
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2023-11-25 22:00:53
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reduce(func)通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据collect()案例作用：在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素count()案例作用：返回RDD中元素的个数first()案例作用：返回RDD中的第一个元素take(n)案例作用：返回一个由RDD的前n个元素组成的数组takeOrdered(n)案例作用：返回该RD...
原创
2022-03-28 17:49:33
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在处理大规模数据时，Apache Spark提供了丰富的API，其中“Action”算子是执行数据计算的重要组成部分。Action算子用于触发实际的计算并获取结果，其行为包括返回具体数据到驱动程序、将结果以某种方式输出到外部存储、或者执行某些操作如保存文件或打印输出。本文将详述如何解决与“Spark Action 算子”相关的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等
摘要 spark的RDD具有延迟计算的特性，spark有两种操作算子，一种是transformation，一种是action。tranformation是来创建RDD的，它有可能从文件创建，也可能集合中创建，也可能依赖其它RDD创建。当算子为transformation的时候，spark并不执行计算操作，只有当遇到action算子的时候才开始计算。这就是transformation的lazy特性
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2023-11-09 16:22:38
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RDD提供了两种类型的操作：transformation和action1、所有的transformation都是采用的懒策略，如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。2、action操作：action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中）transformations算子 ac
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2023-10-11 21:32:14
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SparkCore算子简介SparkCore中的算子可以分为2类：Transformations Operation 和 Action Operation在Spark的提交过程中，会将RDD及作用于其上的一系列算子(即：RDD及其之间的依赖关系)构建成一个DAG有向无环视图。当遇到action算子的时候就会触发一个job的提交，而Driver程序 则会将触发的job提交给D
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2024-02-04 20:43:49
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文章目录Transformation算子Actions算子 说明：spark 算子分为两类：一类是Transformation算子，一类是Action算子，其中Transformation算子不会触发作业提交，Action算子会触发作业提交。 Transformation算子map（输入分区与输出分区一对一）例子：val spark: SparkSession = SparkSession.b
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2024-06-12 23:32:03
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算子：完整的spark代码执行下来叫做一个application，有多个job
个数与action算子相同。action触发流程:
RDD-->RDD-->RDD-->RDD,不持久化情况下，每次action触发都会从头计算具体的算子算子分为两类，action算子与transformation算子，持久化算子属于transformation算子action算子不会返回RDD,tr
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2023-12-12 12:55:30
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spark常用的action算子
原创
2018-12-29 17:38:38
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将数据集的元素以 Hadoop SequenceFile 的形式写入到指定路径中，可以是本地文件系统、HDFS 或任何其他受 Hadoop 支
Spark--->Action算子Action的结构图reduce注意点：代码foreach注意点代码count解释代码take解释代码Action的结构图reducereduceByKey是一个转换操作，reduce是一个Action算子reduceByKey是通过key来分组，然后每组聚合 reduce是一个数据集进行聚合reduceByKey是针对KV类型的 reduce是所有类型的数据需求：最终生成(“总价”,price)注意点：curr 和 a
原创
2021-08-03 10:10:55
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collectAsMap : 针对K,V格式的RDD进行操作，将K,V格式的RDD回收到Driver端形成一个Mapscalapackage actionimport org.apa
原创
2022-07-01 17:34:29
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# 学会在Spark中判断Action算子
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们了解如何在Spark中判断Action算子。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供代码示例和注释。
## 一、Spark Action算子概述
在Spark中，Action算子是触发实际计算的算子。它们将RDD转换为结果，并将计算结果返回给用户。常见的Action算子包括`count()`、
原创
2024-07-28 09:58:47
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