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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目录Spark常用算子详解1. mapPartitions
2. mapPartitionsWithIndex
3. getNumPartitions
4. partitions
5. foreachPartition
6. coalesce
7. repartition
8. union，zip，join
9. zipWithIndex，zipWithUniqueIdSpark常用算子详解&nb
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2023-08-24 16:17:23
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转载注明出处谢谢~~ 1.Spark初始1.什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结
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2023-11-02 21:07:20
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# Spark 算子与 Java 编程
Apache Spark 是一个快速、通用的开源大数据处理引擎，支持批处理和流处理。Spark 提供了一系列的算子（Operations），让用户能够方便地对数据进行转换和操作。本文将介绍 Spark 算子在 Java 中的使用，并提供相关代码示例，以帮助读者更好地理解。
## Spark 算子的概述
Spark 算子主要分为两类：转换算子（Trans
目录标题1.有类型的转换算子(1)转换1.flatMap2.map3.mapPartitions4.transform5.as(2)过滤1.filter(3)聚合1.groupByKey(4)切分1.randomSplit2.sample(5)排序1.ordweBy,别名sort功能一样名称不同(6)分区1.coalesce2.repartitions(7)去重1.dropDuplicates2
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2023-12-15 14:37:05
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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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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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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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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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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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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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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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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的算子分类：从大方向说，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，这种算子是延迟执行的，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。（2）Action行动算子：这类算子会触发SparkContext提交job作业，并将数据输出到Spark系统。从小方向说
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2023-09-15 12:58:49
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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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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
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2024-08-13 16:36:32
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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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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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