package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.Partitioner;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.Ja
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2024-09-29 14:20:37
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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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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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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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&n
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2023-07-12 11:24:45
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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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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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目录Spark常用算子详解1. mapPartitions
2. mapPartitionsWithIndex
3. getNumPartitions
4. partitions
5. foreachPartition
6. coalesce
7. repartition
8. union，zip，join
9. zipWithIndex，zipWithUniqueIdSpark常用算子详解&nb
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2023-08-24 16:17:23
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转载注明出处谢谢~~ 1.Spark初始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
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2023-11-02 21:07:20
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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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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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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。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：这类算子会触发 SparkC
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2023-08-22 20:33:17
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# Spark 算子与 Java 编程
Apache Spark 是一个快速、通用的开源大数据处理引擎，支持批处理和流处理。Spark 提供了一系列的算子（Operations），让用户能够方便地对数据进行转换和操作。本文将介绍 Spark 算子在 Java 中的使用，并提供相关代码示例，以帮助读者更好地理解。
## Spark 算子的概述
Spark 算子主要分为两类：转换算子（Trans
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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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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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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