spark官方常用的32个算子spark常用的Transformationimport org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.mutable.ListBuffer
object Transformation {
val conf = new SparkConf(
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2024-08-30 14:37:27
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Spark算子概述RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合、支持多种来源、有容错机制、可以被缓存、支持并行操作，一个RDD代表多个分区里的数据集。RDD有两种操作算子：Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，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Action（执行）：触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算需
一、前述Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。控制算子有三种，cache,persist,checkpoint，以上算子都可以将RDD持久化，持久化的单位是partition。cache和persist都是懒执行的。必须有一个action类算子触发执行。checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。二、具体
Spark RDD算子实例，包括非常多的实例。
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2018-04-27 12:14:38
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# 理解 Spark SQL 中 DataFrame 的 flatMap 算子
## 引言
Apache Spark 是一个开源的集群计算框架，具有高效的分布式处理能力，能够处理大规模数据。Spark SQL 是其重要组件之一，专门用于高效执行结构化的数据处理。DataFrame 是 Spark SQL 中一个重要的数据结构，类似于表格，可以通过 SQL 查询和函数式编程转换数据。在这些转换中
import org.apache.spark._object rdd_test { System.setProperty("had
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2022-09-09 15:40:07
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文章目录返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素点击跳转到下一讲返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，
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2022-03-02 16:29:55
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文章目录返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素点击跳转到下一讲返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，对于给定映射函数 f，flatMap(f) 以元素为粒度，
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2021-09-26 10:14:37
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一、背景由于公司的老集群对于现有的开发工作者来说并不是特别的友好，数据模型也不是特别适用。所以为了让使用者更友好、数据更可靠，建立新集群、构建数仓，新集群搭建到使用，基于spark引擎自己构建ETL框架，在大量数据下，期间难免会遇到各种各样的问题。于是找几个踩过的比较经典的坑来说一下。二、采坑过程个人感觉单纯开发SparkStreaming的过程不叫经验，所以直接略过，来到测试环节，SparkAp
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2023-10-30 18:57:35
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借用官网的一个例子：假设存在一个序列，序列中的元素是具有不同颜色与形状的图形，我们希望在序列里相同颜色的图形中寻找满足一定顺序模式的图形对（比如在红色的图形里，有一个长方形跟着一个三角形）。同时，我们希望寻找的模式也会随着时间而改变。在这个例子中，我们定义两个流，一个流包含图形（Item），具有颜色和形状两个属性。另一个流包含特定的规则（Rule），代表希望寻找的模式。Flink开发的时候，经常会
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2021-02-07 15:56:46
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TensorFlow发展及使用简介 2015年11月9日谷歌开源了人工智能系统TensorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。TensorFlow的开源大大降低了深度学习在各个行业中的应用难度。TensorFlow的近期里程碑事件主要如下。2016年11月09日：TensorFlow开源一周年。2016年09月27日：TensorFlow支持机器翻译模型。2016年08月30
Flink 的Transform算子在上一篇中我们讲完了获取Flink执行环境与定义某些Source的方法，那么接下来也就是重要的Flink Transform算子的讲解环节了！！！老规矩先上图： 图中有很多算子，我们会讲解一部分，其他用到后会在教程中讲解一、基础算子1.1 map1.1.1 作用map可以理解为映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素，也就是一对一的转化1.1.2 图解
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2024-04-03 14:58:37
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val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("one two three four five six seven"), ("one two three four five six seven"), ("one two three four five six seven")))然后rdd1.map(_.split(" ")).collect结果 Array[Array[String
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2022-07-19 11:58:12
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目录3.1 Map3.2 FlatMap3.3 Filter3.4 KeyBy3.5 Reduce3.6 Fold3.7 Aggregations3.8 Window3.9 WindowAll4.0 Aggregations on windows4.1 Union4.2 Split4.3 select 3.1 MapDataStream → DataStream一对一转换,即输入的记录和
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2023-12-27 15:12:53
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实际开发过程中遇到了需要实现选择性聚合的场景，即对于某一个key对应的数据，满足条件的记录进行聚合，不满足条件的则不聚合。使用spark处理这种计算场景时，想到了使用combineByKey算子，先将输入数据中的value映射成含一个元素的ArrayBuffer（scala中相当于java中的ArrayList），然后在聚合时对满足聚合条件的记录聚合后覆盖这一个ArrayBuffer，不满足条件的
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2018-05-26 17:34:03
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/** * updataeStateByKey : * 1).可以更新key的状态,统计自从SparkStreaming 启动以来所有key的状态值 * 2).需要设置checkpo
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2022-07-01 17:39:26
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编写一个Ascend C的sqrt算子，并通过内核调用方式在cpu和npu模式下进行验证。
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2023-06-06 15:11:43
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窗口操作假设每隔 5s 1 个 batch,上图中窗口长度为 15s，窗口滑动间隔 10s。窗口长度和滑动间隔必须是 batchInterval 的整数倍。如果不
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2022-07-01 17:29:21
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本文将会深入介绍 MegEngine CUDA 平台的底层卷积算子的实现原理，并将会对 Nvidia CUTLASS 的 Implicit GEMM 卷积 文档 进行解读和补充。 ...
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2021-07-30 14:26:00
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# 使用Spark的flatMap操作
在数据处理和分析中，Apache Spark是一个非常强大的工具。flatMap是Spark中一个常用的转换算子，用于将一个数据集的元素“扁平化”。在本篇文章中，我将教你如何实现Spark的flatMap操作，包括整体流程、每一步的详细代码及解释。
## 流程概述
在使用flatMap之前，我们需要了解整个操作的基本流程。下面是操作的主要步骤：
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2024-09-23 04:46:24
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