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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2023-07-12 11:24:45
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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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spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。其实细分的话transformation算子又可以细分为value型和k-v型，个人感觉没必要，也就不细化了，省得把大家搞晕。 transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个R
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2023-08-11 20:36:53
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文章目录简介所有RDD行动算子：数据运算类行动算子reduce——Reduce操作aggregate——聚合操作 简介在Spark中转换算子并不会马上进行运算的，即所谓的“惰性运算”，而是在遇到行动算子时才会执行相应的语句的，触发Spark的任务调度开始进行计算。所有RDD行动算子：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrd
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2023-08-21 13:13:04
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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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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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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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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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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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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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（我这个是直接运行在spark-shell里面的） 算子，通俗一点儿就是函数，方法 spark里面的算子分两大类： （1） 转换算子 Transformation（只作转换） （2）行动算子 Action（行动）以下提到的算子都是转换算子：1. map ：遍历每一个元素，返回一个新的RDD（弹性分布式数据集）val arr=Array(1,5,4,6,8)
val numRDD=sc.parall
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2023-10-02 08:46:13
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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常用算子逐一详解一、什么是Spark rdd算子？二、算子的分类Transformation算子Action算子三、常用的Transformation算子及使用方法1.map算子2.flatMap算子3.mapValues算子4.filter算子5.foreach算子6.groupBy算子6.groupByKey算子7.sortBy算子8.glom算子9.partitionBy算子10
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2024-03-07 11:20:33
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这里写目录标题aggregatescala版本java版本collectscala版本java版本countscala版本java版本firstscala版本java版本foldscala版本java版本reducescala版本java版本takescala版本java版本topscala版本java版本takeOrderedscala版本java版本 aggregatedef aggrega
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2024-01-11 21:35:35
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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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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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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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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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