# Spark collect算子实现流程
## 引言
在Spark中，collect算子是一种用于将数据集中的所有元素收集起来并返回一个数组的操作。对于刚入行的小白开发者来说，学习和理解如何实现collect算子可能会有些困难。本文将以经验丰富的开发者的身份，详细介绍实现collect算子的步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 实现流程
下面是实现Spark collect算子的流程表格
原创
2023-12-04 14:13:07
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1.行动算子collectAsMap：相当于map操作，去掉键相同的键值对 //如果RDD中同一个Key中存在多个Value，那么后面的Value将会把前面的Value覆盖，
//最终得到的结果就是Key唯一，而且对应一个Value。 count：计数，返回rdd中的元素数量countByKey：用来统计RDD[k,v]中每个k的数量countByValue：统计出集合中每个元素的个数firs
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2023-07-10 14:56:17
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1 简介在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集( resilientdistributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制,就能够减少机器之间的数据重排(data shuffling)。 Spark提供了“ partition By”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据
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2023-09-21 09:08:30
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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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Spark使用scala语言编写的，scala是面向函数编程1.Spark的Collect是一个action算子，作用：以数组的形式返回数据集的所有元素2.Spark的RDD（弹性分布式数据集） 粗颗粒的：将转换规则和数据处理的逻辑进行了封装，实际上是不保存数据，他代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。（会进行分区，为了去并行计算）3.Spark—算子（operate）：从认知心理学
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2023-08-11 20:37:14
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前言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中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，
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2024-09-23 01:31:57
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文章目录Spark算子Transformation:Action算子： Spark算子Transformation: map:返回一个新的RDD，经过一个新的Fun函数转换之后组成RDD=sc.parallelize（rdd） rdd2 = rdd.map(fun)mapPartitions:将数据分区为单位发送到计算节点（减少网络传输，可能造成内存不足）mapPartitionsWithInd
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2024-06-25 09:15:05
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Action （行动）算子foreachforeach 对RDD中的每个元素都应用传入的函数进行操作， 不返回RDD和Array，而是返回Unitval source:RDD[String] = sc.textFile(".\\datas")
val result_string:RDD[String] = source.map(x=>(x))
// 打印RDD中每个元素
result_str
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2023-12-09 21:37:10
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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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文章目录前言源码countByKey()reduceByKey()foldByKeyaggregateByKeygroupByKeycombineByKey 前言之前讨论了非KV-RDD常见算子的一些实现，这次来看看KV-RDD。由于算子过多，本文只展示ByKey的常见算子。同样，本文侧重的是看这些算子之间的调用关系，从上图可以发现一些特点。分组聚合类函数最终都调用到了combineByKeyW
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2023-11-27 05:35:18
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常用Action算子1、countByKey算子功能：统计key出现的次数（一般适用于KV型的RDD） 用法：result = rdd1.countByKey()
print(result)代码示例：# coding:utf8
from pyspark import SparkConf, SparkContext
if __name__ == '__main__':
# 通过Spark
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2024-05-17 03:17:37
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SparkCore算子简介SparkCore中的算子可以分为2类：Transformations Operation 和 Action Operation在Spark的提交过程中，会将RDD及作用于其上的一系列算子（即：RDD及其之间的依赖关系）构建成一个DAG有向无环视图。当遇到action算子的时候就会触发一个job的提交，而Driver程序 则会将触发的j
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2024-05-29 09:59:09
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前言：今天我接着上一篇RDD创建之后的内容继续来说，与各位博友共勉！RDD的算子RDD算子有两种1、transformation算子（懒惰性算子，不会立即执行，一般不触发job的算子都是此类算子）比如map，filter, flatmap , groupByKey ,reduceByKey, join(left right) ,cogroup, sortByKey等； 其中sortByKey是一个
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2023-11-14 03:51:52
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大数据技术Spark之Spark Core（三）一：actionreduce(func) ：作用： 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():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():作用： 返回 RDD 中元素的个数
first():作用：返回RDD中的第一个元素
take(n):作用：返回一个由RD
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2024-04-27 19:28:49
44阅读
**Spark Collect操作详解**
作为一名经验丰富的开发者，我将为你解释如何使用Spark Collect操作来在Spark应用程序中收集分布式数据并将其返回驱动程序。Spark Collect通常用于需要将分布式数据集收集到本地驱动程序的场景，以便进行进一步的处理或分析。
**整体流程**
首先，让我们通过以下表格总结一下实现Spark Collect操作的整体流程：
| 步骤
原创
2024-05-08 09:55:22
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文章目录一、一些架构1、Spark 架构二、常用算子1、一些转换算子2、一些执行算子三、接着有的没的1、checkpoint2、cache3、累加器 广播变量四、任务调度 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、一些架构 1、Spark 架构Driver ： 1、负责任务的调度，将 task 发送到 Excutor 上执行 2、在 yarn-cluster 模式时兼顾资源申请的
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2024-09-07 16:02:53
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# Spark Collect
## Introduction
Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides fast and efficient data processing capabilities. One of the key features of Spark is its abi
原创
2024-02-02 09:53:53
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collect的作用 Spark内有collect方法，是Action操作里边的一个算子，这个方法可以将RDD类型的数据转化为数组，同时会从远程集群是拉取数据到driver端。已知的弊端 首先，collect是Action里边的，根据RDD的惰性机制，真正的计算发生在RDD的Action操作。那么，一次collect就会导致一次Shuffle，而一次Shuffle调度一次stage，然而一次s
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2023-08-10 12:34:12
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每天都在努力的我，每天都在努力的你，总有一天我们会相见 Spark collect和collectAsList是用于将RDD/DataFrame/DataSet的所有元素检索到驱动程序节点的操作。如果数据集较大，使用collect之后可能会导致内存不足val data = Seq(Row(Row("James","","Smith"),"36636","M",30
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2023-08-19 00:24:27
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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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