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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前言： sparkRDD的操作，从宏观上分为：Transformation和Action，但是具体的还以分为：输入算子、变换算子、缓存算子，以及行动算子。官网地址： https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds一、Transformation先来
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2023-12-20 09:28:07
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Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和ActionTransformation主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。常用的Transf
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2024-06-09 00:56:42
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Spark程序模型textFile读取文件val file=sc.textFile(“hdfs://192.168.192.137:9000/data/t1.csv”) filter函数过滤带“a”的行，输出errors（errors也是一个RDD）filter(func)val errors=file.filter(line=>line.contains(“a”)) count函数返回
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2023-12-27 15:07:40
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spark书籍文章摘要
原创
2022-11-24 18:01:45
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一、前述今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey。可以通过transform算子，对Dstream做RDD
原创
2022-12-30 16:51:04
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在Spark Core中，Transform和Action算子是两个不可或缺的组成部分。Transform算子（如map、filter等）用于数据的转换过程，而Action算子（如count、collect等）则会触发实际的计算，并返回结果。理解这两者的差异和使用场景，对于有效处理大数据非常重要。接下来，我将详细记录在处理“Spark Core中的Transform和Action算子”问题时的相关
一、Transformation和Action接下来我们详细分析一下Spark中对RDD的操作 Spark对RDD的操作可以整体分为两类： Transformation和Action 这里的Transformation可以翻译为转换，表示是针对RDD中数据的转换操作，主要会针对已有的RDD创建一个新的RDD：常见的有map、flatMap、filter等等。Action可以翻译为执行，表示是触发任
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2023-05-22 09:58:26
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# Spark Transform: A Beginner's Guide
## Introduction
Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides an interface for programming clusters with implicit data parallelism
原创
2023-08-17 11:39:12
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以官方文档中提供的函数为主，简单介绍其使用，使用scala语言编写，合集20个函数package spark_day2
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark._
object TransformationsTest {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").set
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2023-12-14 12:42:37
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总算可以开始写第一篇技术博客了，就从学习Spark开始吧。之前阅读了很多关于Spark的文章，对Spark的工作机制及编程模型有了一定了解，下面把Spark中对RDD的常用操作函数做一下总结，以pyspark库为例。RDD 的操作函数(operation)主要分为2种类型 Transformation 和 Action，如下图： Transformation 操作不是马上提交 Spark 集
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2024-05-31 12:38:24
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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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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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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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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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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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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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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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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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