1 算子简介算子是一个函数空间到函数空间上的[映射]O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间，如[内积空间]等。RDD上的方法称为算子在 RDD 上支持 2 种操作:transformation转换从一个已知的 RDD 中创建出来一个新的 RDD 例如: map就是一个transformation.*action *行动在数据集上计算结束之后, 给驱动程序返回一个值. 例如: reduce就是一
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2024-01-30 23:06:14
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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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目录Transformation算子mapfilterflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexsampleglomunionintersectiondistinctgroupBygroupByKeyreduceByKeyaggregateByKeycombineByKeysortByKeysortByjoincogroupcartesiancoales
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2023-11-15 13:40:32
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作用在 K,V 格式的 RDD 上。根据 K 进行连接，对（K,V）join(K,W)返 回（K,(V,W)）join 后的分区数与父 RDD 分区数多的那一个相同。java实现pack
原创
2022-07-01 17:31:18
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目录一、常规性能调优1.常规性能调优一：最优资源配置2.常规性能调优二：RDD 优化1) RDD 复用2) RDD 持久化3) RDD 尽可能早的 filter 操作3.常规性能调优三：并行度调节4.常规性能调优四：广播大变量5.常规性能调优五：Kryo 序列化6.常规性能调优六：调节本地化等待时长二、算子调优1.算子调优一：mapPartitions2.算子调优二：foreachPartitio
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2024-10-26 20:04:16
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Spark RDD 宽依赖&窄依赖1.窄依赖2.宽依赖:3.阶段的划分4.宽依赖和窄依赖的作用: 1.窄依赖每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 （一对一的关系） 常见算子：map flatmap filter union sample 等等2.宽依赖:指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition (一对多的关系)
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2023-10-08 13:16:40
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RDD算子RDD算子分类Transformation（转换）Action（动作）Transformation常用Action常用RDD常用的算子操作 RDD算子分类Transformation（转换）Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。它不会立即触发整个任务的运行，它是延迟加载。Actio
Spark学习笔记总结01. Spark基础1. 介绍Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。2. Spark-Shellspark-she
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2024-07-26 11:50:30
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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
Spark2.2（二）RDD算子package doc.rdd
import org.apache.spark.util.DoubleAccumulator
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* @Program: doc.rdd
* @Author: huangwei
* @Date: 2019/9/6 1
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2024-07-13 07:19:38
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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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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
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2023-07-21 20:16:33
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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:
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2024-07-31 21:03:23
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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
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2023-07-21 19:44:03
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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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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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