RDD创建了， 就可以进行一些列的转换操作了。Spark算子分为Transformation算子和Action算子。其中Transformation算子可以将RDD转换成新的RDD，Action算子将RDD消化，在控制台打印或者持久化到文件系统或数据库。 Spark 算子详解（一）1. Transformation 算子1.1 map1.2 flatMap1.3 filter1.4 distinc
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2023-07-21 19:44:03
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算子分类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。Transfor
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2022-08-26 14:46:44
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# Spark Core 算子去重的介绍与应用
在大数据处理领域，Apache Spark以其强大的计算能力和简洁的API被广泛应用。在Spark的核心模块中，算子是一种非常重要的概念，用于对数据集进行各种操作。本文将重点介绍Spark Core的算子“去重”操作，并提供相关代码示例和场景应用。
## 什么是去重？
在数据处理中，去重就意味着从数据集中删除重复的元素，只保留唯一的元素。去重操
原创
2024-09-28 05:33:16
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Spark-core RDD算子使用练习根据以下数据集统计出每个月中国城
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2022-08-12 10:16:37
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文章目录collectfirsttaketoptakeOrderedreduceaggregatefoldforeachforeachPartitioncount键值对操作lookupcountByKey数值行动操作行动算子会触发spark RDD 的一系列操作,action操作不会生成新的RDD,而是将RDD中封装输出到scala类型的实例中或直接到外部存储系统中,
原创
2022-02-15 14:26:44
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文章目录collectfirsttaketoptakeOrderedreduceaggregatefoldforeachforeachPartitioncount键值对操作lookupcountByKey数值行动操作行动算子会触发spark RDD 的一系列操作,action操作不会生成新的RDD,而是将RDD中封装输出到scala类型的
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2021-05-31 17:18:35
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RDD的算子:转换算子和行动算子1.单valuemap,mapPar,mapParIndex,flatMap,glom,groupBy,filter,sample,distinct,coalesce,r
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2022-08-28 00:35:40
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在Spark Core中，Transform和Action算子是两个不可或缺的组成部分。Transform算子（如map、filter等）用于数据的转换过程，而Action算子（如count、collect等）则会触发实际的计算，并返回结果。理解这两者的差异和使用场景，对于有效处理大数据非常重要。接下来，我将详细记录在处理“Spark Core中的Transform和Action算子”问题时的相关
大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！
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2022-04-20 15:43:51
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大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。
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2021-09-03 14:22:57
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如果你是Java开发，还使用过 jdk1.8 的 storm 算子，RDD的常用算子理解起来就不难了。1.Transformationspark 常用的 Transformation 算子如下表：Transformation 算子Meaning（含义）map(func)对原RDD中每个元素运用func函数，并生成新的RDDfilter(func)对原RDD中每个元素使用func函数进行过滤，并生成
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2023-08-10 15:49:45
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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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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，而mapPartitions函数执行3次。2.filter（function）过滤操作，满足filter内function函数为true的RDD内
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2023-08-24 23:36:37
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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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一、spark常用算子1、Transformations转换算子 1.概念： Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。 &nbs
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2023-08-31 21:48:25
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&n
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2023-07-12 11:24:45
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1 算子简介算子是一个函数空间到函数空间上的[映射]O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间，如[内积空间]等。RDD上的方法称为算子在 RDD 上支持 2 种操作:transformation转换从一个已知的 RDD 中创建出来一个新的 RDD 例如: map就是一个transformation.*action *行动在数据集上计算结束之后, 给驱动程序返回一个值. 例如: reduce就是一
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2024-01-30 23:06:14
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目录1.Spark算子的分类1.1 从大方向来说，Spark算子大致可以分为两类：1.2 从小方向来说，Spark算子大致可以分为以下三类：1.3 Spark算子分类及功能2.Spark算子的功能详解2.1 Transformations算子2.2 Actions算子1.Spark算子的分类1.1 从大方向来说，Spark算子大致可以分为两类：（1）Transformation 变换/转换算子：这
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2024-03-12 13:38:57
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Spark32个常用算子总结1、Transformations算子含义：create a new dataset from an existing on 从已经存在的创建一个新的数据集RDDA---------transformation----------->RDDBmap:map(func)将func函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集返回例子：1data = [1
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2023-11-15 13:12:24
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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。
2）Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。
从小方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类:
1）Value数据类型的Transformation算子
2）Key-Value数据类型
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2023-07-21 20:16:33
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