前言本文的注意事项观看本文前，可以先百度搜索一下Spark程序的十大开发原则看看哦文章虽然很长，可并不是什么枯燥乏味的内容，而且都是面试时的干货(我觉得?)可以结合PC端的目录食用，可以直接跳转到你想要的那部分内容图非常的重要，是文章中最有价值的部分。如果不是很重要的图一般不会亲手画，特别是本文2.2.6的图非常重要此文会很大程度上借鉴美团的文章分享内容和Spark官方资料去进行说明，也会结合笔者
通过例子学习spark rddAction函数action函数foreachforeachPartitioncollectsubtractreducetreeReducefoldaggregateaggregateByKeycountcountByValuezipWithIndextakefirsttakeOrderedtopmaxisEmptysaveAsTextFilekeyBykeys 通
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2023-12-09 15:12:46
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本期内容：
1. Spark Streaming产生Job的机制
2. Spark Streaming的其它产生Job的方式
1. Spark Streaming产生Job的机制
Scala程序中，函数可以作为参数传递，因为函数也是对象。有函数对象不意味着函数马上就运行。Spark Streaming中，常利用线程的run来调用函数，从而导
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2023-12-08 19:50:26
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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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## Spark中的Action操作
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统。它提供了丰富的API，可以进行高效的数据处理和分析。在Spark中，有两种类型的操作：Transformation（转换）和Action（行动）。Transformation操作是惰性的，不会立即执行，而Action操作会触发计算并返回结果。在本文中，我们将重点介绍Spark中的Actio
原创
2023-11-21 15:41:47
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# 理解 Spark 中的 Repartition 操作
在 Apache Spark 中，数据处理是分布式的，大量操作都是基于 RDD（弹性分布式数据集）或者 DataFrame。对于新手来说，有很多概念需要理解，包括如何优化数据分区。今天我们将讨论 `repartition` 操作，并解释它为什么是一个动作算子（Action）。
### 操作流程
下面是实现 `repartition`
原创
2024-09-09 04:15:28
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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以及SparkR的安装（standalone模式）操作系统 CentOS 7Java 版本 JDK 1.7Spark安装过程请见PDF文件 Spark 1.0的安装配置文件网址：http://www.it165.net/admin/html/201407/3379.html(别忘了配置免密码登陆和关闭防火墙)下面重点描述如何在linux环境下安装R，Rstudio 以及SparkR1 L
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2023-06-30 14:05:12
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关于“Spark中的Action API是什么”，这是一个不少新手在学习Apache Spark时会遇到的基础性问题。Action API是Spark中用来触发实际计算并返回结果的操作。与Transformations（转换操作）不同，Action API会直接计算RDD的分区并生成结果，而Transformations只是在逻辑上构建R自身的操作链，没有实际触发计算。
以下是我对“Spark中
1、RDD提供了两种类型的操作：transformation和action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。1）transformation操作：得到一个新的RDD，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDDmap(func):对调用map的RDD数据集中的每个
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2023-07-06 16:40:40
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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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在处理 Spark 相关任务时，理解“Spark什么算子执行了 action”的问题尤为重要。本文将详细记录了解决这一问题的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南，以及性能优化等方面。
## 环境准备
要确保我们的 Spark 环境能够支持所需要的技术栈，下面同步展示它们的兼容性。表格清楚地列出各个版本之间的关系：
| 技术栈 | 版本 |
Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。 （1）reducereduce其实是讲RDD中的所有元素进行合并，当运行call方法时，会传入两个参数，在call方法中将两
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2023-06-25 19:34:35
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本篇文章主要介绍：Transformation 与 Action 常用API 速览Transformation 与 Action 常用API DEMO1. Transformation 与 Action 常用APISpark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action1.1Transformation将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation 具有
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2024-01-11 21:22:22
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1.transformation和action介绍Spark支持两种RDD操作：transformation和actiontransformation操作会针对已有RDD创建一个新的RDDaction操作，主要是对RDD进行最后的操作，如遍历、reduce、保存到文件中等，并可以返回结果给Driver程序例子：map就是一种transformation操作，用于将已有RDD中的每个元素传入一个自定
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2023-11-19 11:54:13
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Spark初学笔记(二)RDD（Resilient Distributed Datasets）Spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开，RDD是一个可以并行操作的容错的容错集合。创建RDD有两种方法：并行化 驱动程序中的现有集合，或引用外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop InputFormat的任何数据源。RDD有两种类型算子：Transfo
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2024-08-16 13:37:18
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# Spark实战指南
## 引言
Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，提供了高效的分布式数据处理能力。本文将教会你如何利用Spark进行数据处理。
## 流程概述
下面是实现"Spark in Action"的整个流程概述：
```mermaid
journey
title "Spark in Action"
section 初始化Spark环境
sec
原创
2023-11-21 08:59:02
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上一节举例讲解了transformation操作，这一节以reduce为例讲解action操作首先看submitJob方法，它将我们reduce中写的处理函数随JobSubmitted消息传递出去，因为每个分区都需要调用它进行计算；而resultHandler是指最后合并的方法，在每个task完成后，需要调用resultHandler将最终结果合并。所以它不需要随JobSubmitted消息传递，
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2023-10-16 21:15:19
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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
2021-06-21 16:00:23
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引言最近开始学习Spring，了解到《Spring实战》已经出到第五版了，遂打算跟着《Spring实战（第五版）》来入门Spring，没想到这书一点也不严谨，才看到第三章就发现了多处代码问题。此外，有很多地方都是含糊其辞没有说清楚，如果说此书面向小白却又不注重细节，如果说此书面向有spring基础的人却又过于浅显，吐槽到此结束。本文记录《Spring In Action 5th》中遇到的错误，长期
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2024-04-30 14:13:23
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