Spark RDD 常用算子解析一、转换算子 Transformation（lazy）二、动作算子 Actions（non-lazy）三、实例解析 一、转换算子 Transformation（lazy）对于转换操作，RDD的所有转换都不会直接计算结果。 Spark仅记录作用于RDD上的转换操作逻辑，当遇到动作算子（ Action）时才会进行真正计算。RDD常见转换算子如下表：Transforma
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2023-08-11 20:38:05
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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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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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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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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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Transformation转换算子Value类型map映射def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]mapPartitions以分区为单位执行mapdef mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)
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2021-02-03 18:38:40
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Spark day01
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1.什么是Spark？与MR的区别？
Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。
区别？
1).MR是基于磁盘迭代，Spark是基于内存迭代。
2).Spark中有DAG有向无环图。
3).MR中只有map,r
算子算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。1.Transformation（转换）：Transformation属于延迟lazy计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住了数据集的逻辑操作2.Action（执行）：触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算。3.Cache：如果数据需要复用，可以通过这个算子将数据缓存到内存常见Transfor
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2023-08-17 07:55:53
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目录前言转换算子一、Value类型1. map2. mapPartitions3. mapPartitionsWithIndex4. flatMap5. glom6. groupBy7. filter8. sample9. distinct10. coalesce11. sortBy二、双Value类型1. intersection2. union3. subtract4. zip三、K-V类型
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2023-06-09 22:40:17
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1、常用算子① aggregate算子import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* 测试aggregate算子
* action操作,
* 第一个参数是初始值,
* 第二个参数:是2个函数[每个函数都是2个参数
* (第一个参数:先对个个分区进行的
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2023-08-20 21:50:59
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算子的分类spark的rdd的算子可以分为两大类：Transformation算子和 Action算子，其中Transformation算子是惰性的，只有rdd触发 Action算子时，才会执行Transformation算子；并且每个Transformation算子都会生成一个Task，每个Action算子都会生成一个job。Transformation算子parallelize：将Scala的
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2023-08-10 14:12:00
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Spark算子可以分成两大类： 1.Transformation类算子 2.Action类算子。 转换（转化操作）算子，这类转化操作为懒执行，不会触发提交作业，从而也不会处理中间过程。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。 行动算子，这类算子会触发SparkCo
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2023-08-10 14:12:12
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Spark RDD算子一、Spark算子概述二、Transformation算子下面来具体说明：三、Actions算子下面来具体说明：四、宽依赖和窄依赖 一、Spark算子概述RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合、支持多种来源、有容错机制、可以被缓存、支持并行操作，一个RDD代表多个分区里的数据集。RDD有两种操作算子：Transformation（转换）：Transformation属于延
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2023-08-11 09:16:06
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SparkStreaming之特殊算子其实DStream与RDD的算子大概都差不多，有个别差异，相同的相信大家都懂，比如map()\flatMap()\filter()\reduceByKey()\repartition()\union()\join()等等但是有一些不同的下面我们来一一对比区别算子count()reduce()countByValue()1、count()在RDD的的count是
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2023-11-10 12:26:34
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一、reduceByKey和groupByKey的区别1、reduceByKey：按照 key进行聚合，在 shuffle 之前有 combine(预聚合)操作，返回结果是 RDD[k,v]。2、groupByKey：按照 key进行分组，直接进行 shuffle。开发指导：reduceByKey比 groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。1、reduceByKey(fun
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2023-12-07 06:53:27
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常用算子讲解 Spark的算子的分类 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。 Transformatio...
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2023-05-11 13:04:57
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一、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，并生成新的 RDDflatMap(func)与 map 类似，但是每一个输入的 item 被
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2023-08-11 20:39:03
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1. collect算子作用收集一个弹性分布式数据集（RDD）的所有元素到一个数组中，以便观察。collect是Action类型的一个算子，会从远程集群拉去数据到driver端，最后将大量数据汇集到一个driver节点上，将数据用数组存放，占用了jvm堆内存，非常容易造成内存溢出，只用作小型数据的观察2. 弊端首先，由于collect是从各节点将数据拉到driver端，需要重新分区，所以，一次co
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2023-09-22 11:40:47
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目录1. reduce（func）2. collect（）3. count（）4. first（）5. take（n）6. takeOrdered（n）7. aggregate（）8. fold（num）（func）9. 三种常用RDD元素保存路径10. countByKey11. foreach（func）、foreachPartition（func）首先说一下transformation算子和
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2023-08-31 22:45:36
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一、算子分类 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 A
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2021-01-23 18:28:00
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