文章目录一、概念二、常用转换算子2.1、map2.2、mapPartitions2.3、mapPartitionsWithIndex2.4、flatMap2.5、glom2.6、groupBy2.7、filter2.8、sample2.9、distinct2.10、coalesce2.11、repartition2.12、sortBy2.13、intersection2.14、union2.15
转载
2023-07-21 19:25:43
46阅读
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
Spark是一个开源的类似于Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Spark中的Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。Spark是Map
转载
2024-07-13 04:44:33
10阅读
RDD中常用transformation算子0.intersection求交集功能:是对两个rdd或者两个集合,求共同的部分,比如第一个rdd中有的数据并且第二个rdd中也有的数据,取出相同的元素(会去重)底层:底层调用的cogroup，map将数据本身当成key，null当成value，然后进行过滤，过滤的条件为，两个迭代器都不为空迭代器，然后调用keys取出keydef intersectio
转载
2023-11-13 14:31:37
39阅读
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
转载
2024-06-25 09:15:05
9阅读
目录基本概念算子介绍1. reduce2. collect3. count4. first5. take6. takeOrdered案例实操1-67. aggregate8. fold案例实操7-89. countByKey案例实操10. save相关算子案例实操11. foreach案例实操 基本概念行动算子主要是将在数据集上运行计算后的数值返回到驱动程序，从而触发触发作业（Job）的执行。其
转载
2023-10-26 13:39:19
64阅读
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
转载
2023-11-27 05:35:18
48阅读
RDD方法又称RDD算子。算子 ： Operator（操作） RDD的方法和Scala集合对象的方法不一样，集合对象的方法都是在同一个节点的内存中完成的。RDD的方法可以将计算逻辑发送到Executor端（分布式节点）执行，为了区分不同的处理效果，所以将RDD的方法称之为算子。RDD的方法外部的操作都是在Driver端执行的，而方法内部的逻辑代码是在Executor端执行。RDD的常用方法分为两大
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
转载
2024-05-17 03:17:37
21阅读
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
转载
2023-07-21 20:16:33
130阅读
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
转载
2024-03-12 13:38:57
59阅读
&n
转载
2023-07-12 11:24:45
90阅读
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
转载
2023-08-24 23:36:37
88阅读
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
转载
2023-09-15 12:58:49
64阅读
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:
转载
2024-07-31 21:03:23
77阅读
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
转载
2023-07-21 19:44:03
97阅读
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
转载
2023-08-31 21:48:25
129阅读
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
转载
2023-11-15 13:12:24
106阅读
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
转载
2023-11-25 22:00:53
148阅读
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
转载
2023-08-10 15:49:45
89阅读
