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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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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算子从是否触发job的角度划分，可以分为Transformation算子和Action算子，Transformation算子不会产生job，是惰性算子，只记录该算子产生的RDD及父RDD的partiton之间的关系，而Action算子将触发job，完成依赖关系的所有计算操作。算子是优化Spark计算框架的主要依据。Transformations下表列出了Spark支持的一些常见转换。有关详细信息，
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2023-08-31 09:44:01
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Spark基本概念运行模式SparkCoreRDD概念五大特性Q&ALineage概念Spark任务执行流程算子Transformation算子及代码filterflatMapscalajavamapscalajavareduceByKeyScala WordCountJava WordcountsampleAction算子takefirstcollect持久化算子cachepersis
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2023-09-25 15:14:06
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Key-Value型Transformation算子Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子，大致可以分为3种类型：输入分区与输出分区一对一、聚集、连接操作。1．输入分区与输出分区一对一mapValues(f)针对（Key, Value）型数据中的 Value进行Map操作，而不对Key进行处理。图3-19中的方框代表RDD分区。a=>a+2代表只对
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2024-08-13 16:36:32
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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
1 简介在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集( resilientdistributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制,就能够减少机器之间的数据重排(data shuffling)。 Spark提供了“ partition By”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据
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2023-09-21 09:08:30
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1、combineByKey 。作为spark 的核心算子之一，有必要详细了解。reduceByKey 和groupByKey 等健值对算子底层都实现该算子。(1.6.0版更新为combineByKeyWithClassTag)combineByKey 源码定义：def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V)
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2024-06-29 21:51:50
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Value型Transformation算子处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型。1）输入分区与输出分区一对一型。2）输入分区与输出分区多对一型。3）输入分区与输出分区多对多型。4）输出分区为输入分区子集型。5）还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型：Cache型。Cache算子对RDD分区进行缓存。这
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2024-02-27 10:12:22
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Spark算子总结spark 算子分为两类：transformation和Action1.常用spark actionval rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5), 2)collect 将rdd转化成数组（Array）rdd1.collectreduce 按照一定的方法将元素进行合并val rdd2 = rdd1.reduce(_+_)count 统计元素数量
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2023-06-14 14:42:01
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spark算子详细介绍算子分区数、分区器如何确定？Value 类型1. map() 改变结构就用map2. mapPartitions() 以分区为单位执行Map思考一个问题：map和mapPartitions的区别？3. mapPartitionsWithIndex() 带分区号4. flatMap() 扁平化5. glom() 分区转换数组6. groupBy() 分组7. filter()
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2023-11-18 21:56:18
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一。基本介绍rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一个函数是初始值3代表
原创
2022-12-30 16:46:54
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一。概念rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s
原创
2022-12-30 16:46:59
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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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先前文章介绍过一些spark相关知识，本文继续补充一些细节。我们知道，spark中一个重要的数据结构是rdd，这是一种并行集合的数据格式，大多数操作都是围绕着rdd来的，rdd里面拥有众多的方法可以调用从而实现各种各样的功能，那么通常情况下我们读入的数据源并非rdd格式的，如何转换为rdd呢？一个基本的方法是初始化，或者格式化操作函数parallelize。parallelize比如一个数组Arr
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2024-06-18 08:21:18
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最近刚刚接触spark，对它的很多东西不是很理解，目前先整理一些浅显易懂的，便于后期查阅~本文希望用浅（ren）显（hua）的语言进行解释说明，方便自己和大家查看~一、Spark含义Spark，其实就是数据处理框架，就是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark的出现是因为要弥补Hadoop的不足，那Hadoop又有什么不足呢？Hadoop中的MapReduce的表达能力弱：不
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2024-05-30 19:40:48
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1. collect算子作用收集一个弹性分布式数据集（RDD）的所有元素到一个数组中，以便观察。collect是Action类型的一个算子，会从远程集群拉去数据到driver端，最后将大量数据汇集到一个driver节点上，将数据用数组存放，占用了jvm堆内存，非常容易造成内存溢出，只用作小型数据的观察2. 弊端首先，由于collect是从各节点将数据拉到driver端，需要重新分区，所以，一次co
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2023-09-22 11:40:47
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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 spark简介Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.01.spark特点Ease of Use：简洁易用
Spark
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2023-08-22 18:03:45
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