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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一、sample/**
* 抽样算子,比如从1000ge 数据抽出去10%
* 可以通过sample算子来完成
* 一个最经典的应用案例:就是当spark作业发生数据倾斜的时候,通过该算子完成样本数据的分析
* sample中的参数说明
* withReplacement:是否支持重复抽样(有放回的抽样),
* fraction:抽样的比例 ,是以小
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2024-05-30 13:21:28
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package com.shujia.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo5Sample { def main(args: Ar ...
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2021-07-16 22:12:00
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在这个博文中，我将深入探讨 Spark 中的抽样问题，解析该问题的背景、技术原理、架构、源码分析以及扩展讨论，通过这些内容帮助读者更好地理解 Spark 抽样的相关知识。
### 背景描述
随着大数据技术的发展，Spark 成为了大数据处理领域的重要工具之一。在数据处理的过程中，抽样操作常用于分析和统计，对于性能监控和数据探索具有重要意义。近年来，随着数据量的迅猛增长，我们对抽样技术的需求愈加
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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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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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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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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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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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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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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&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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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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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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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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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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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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所有的Action算子底层都是直接或间接调用了runJob方法触发Action的collect将数据收集到Driver端,并且收集的时候,是按分区编号的顺序进行收集的,所以sort排序后的数据展示出来才能看出是排好序的,collect有一个问题,就是当需要收集的数据太多时,超过内存空间就不会再收集了,因为collect收集过来的数据是存在内存当中的,不会溢写到磁盘,所以用这种方法展示数据,可能会导
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2023-08-21 17:06:39
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