89、Spark Streaming之DStream的transformation操作概览

本文详细介绍Spark Streaming中的Transformation操作,包括map、flatMap、filter等基本转换,以及union、count、reduce等高级转换,深入探讨数据处理的核心技术。

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transformation操作概览

TransformationMeaning
map对传入的每个元素,返回一个新的元素
flatMap对传入的每个元素,返回一个或多个元素
filter对传入的元素返回true或false,返回的false的元素被过滤掉
union将两个DStream进行合并
count返回元素的个数
reduce对所有values进行聚合
countByValue对元素按照值进行分组,对每个组进行计数,最后返回<K, V>的格式
reduceByKey对key对应的values进行聚合
cogroup对两个DStream进行连接操作,一个key连接起来的两个RDD的数据,都会以Iterable<V>的形式,出现在一个Tuple中。
join对两个DStream进行join操作,每个连接起来的pair,作为新DStream的RDD的一个元素
transformation对数据进行转换操作
updateStateByKey为每个key维护一份state,并进行更新
window对滑动窗口数据执行操作(实时计算中最有特色的一种操作)
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