Spark中的transform, mappartions, foreachPartion,foreachRDD

最新推荐文章于 2022-07-29 10:40:40 发布
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本文探讨了Apache Spark中RDD的mapPartitions与foreachPartition方法，以及DStream的transform与foreachRDD方法的区别。重点分析了这些操作是否需要返回值，为开发者提供了深入理解Spark流处理与批处理操作特性的视角。
Rdd.mapPartitions与Dstream.transform需要返回值RDD
Rdd.foreachPartion与Dstream.foreachRDD不需要返回值
lbzz
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Spark MLlib 特征工程系列—特征转换DCT(Discrete Cosine Transform)
08-17 1万+
离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）是一种用于信号处理和图像压缩的重要工具。它将信号或数据从时域或空域转换到频域，使数据表示为不同频率的余弦函数的加权和。DCT 在许多应用中使用，如 JPEG 图像压缩和音频信号处理，因为它能有效地将大部分信号能量集中在低频成分，从而减少冗余信息。在机器学习中，DCT 可用于特征提取，帮助将数据表示为频域特征，进而用于分类、聚类等任务。在信号处理和数据分析中，时域空域和频域是描述数据的不同视角。时域。
spark--transform算子--map
书灯的博客
07-18 828
map 遍历元素，对每个元素进行操作
spark transform系列__mapPartitions
隔壁老杨的专栏
01-29 320
mapPartitions/mapPartitionsWithIndex 这 两个transform中:mapPartitions与map的区别是map中是对每个partition中的iterator执行map操作,对 map过程中的每一条record进行传入的function的处理,而mapPartitions是把partition中整个iterator传给 function进行处理.如果是...
Spark 中的 Transformation 操作
gszhihan的博客
10-27 703
文章目录创建 RDD（parallelize & makeRDD）map & mapPartitions & mapPartitionsWithIndexmapValuesflatMapglomsamplefilterunion & intersection & subtractdistinctgroupByKey & reduceByKeygrou...
sparkStreaming算子之transform
墨殇
07-11 614
前言： transform不是transformation，后者是对所有的转换算子的统称，transform也是transformation算子中的一个。transform算子的主要作用就是为了弥补Streaming没有提供的相关功能的操作，比如：一个DStream和RDD进行关联操作join，或者减少分区数量。 一、使用transform来完成分区减少coalsce的操作 dstream.tra...
mapPartition
sinat_32176267的博客
07-17 1148
mapPartitions函数会对每个分区依次调用分区函数处理，然后将处理的结果(若干个Iterator)生成新的RDDs。 mapPartitions与map类似，但是如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效的过。比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartitions，那么只需要针对每一个分区建立一个connection。 SparkC.
SparkStreaming中transform和foreachRDD
weixin_48149210的博客
09-01 477
transform //创建SparkStreaming val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("demo").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("WARN") val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5)) val data: ReceiverInputDSt
《深入理解Spark》之Transform、foreachRDD、updateStateByKey以及reduceByKeyAndWindow
凌夜知惜
01-24 933
package com.lyzx.day32 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} class T1 { /** * Transform Operation * * The tra...
Spark Streaming之foreachRDD操作详解
蔡政洁的博客
12-19 2232
DStream中的所有计算，都是由output操作触发的，比如print()。如果没有任何output操作， 那么，压根儿就不会执行定义的计算逻辑。 此外，即使你使用了foreachRDD output操作，也必须在里面对RDD执行action操作，才能触 发对每一个batch的计算逻辑。否则，光有foreachRDD output操作，在里面没有对RDD执行 action操作，也不会触发任何逻辑。 Output Meaning print 打印每个batch中的前10个元素，主要用于测试，
Spark Streaming之Transform算子详解
蔡政洁的博客
12-17 2085
Transform算子解读： transform操作，应用在DStream上时，可以用于执行任意的RDD到RDD的转换操作。它可以用于实现， DStream API中所没有提供的操作。比如说，DStream API中，并没有提供将一个DStream中的每个 batch，与一个特定的RDD进行join的操作。但是我们自己就可以使用transform操作来实现该功能。 DStream.join()，只能join其他DStream。在DStream每个batch的RDD计算出来之后，会去跟其他 DStream的R
Spark RDD的transforms转换
sharkdoodoo
08-27 865
在RDD中的转换都是延迟的，惰性的，意思是说，不会说执行到这行转换代码计算出结果，比如下面的、当我debug代码运行到rdd2的时候，不知道rdd2的值是什么，只知道类型 最开始只是记住这些转换的来源，即上一个动作，只有当发生一个要求返回结果给Driver时，这些转换才会被执行，这样让rdd更有效率，如上面，只有当执行rdd2.collect，这样要求返回结果到driver端时，rdd
Scala使用mapPartitions来实现UDAF的功能效果
Toby的博客
06-30 662
写在前面： 我们之前已经介绍过如何写UDAF，也介绍过map、flatMap的区别，也使用flatMap实现了UDTF的功能效果。这篇我们介绍如何使用mapPartitions()来实现UDAF的功能效果。 1、直接上代码实例看实现方法 //in scala import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions.sum import scala.collection.
spark（一）spark中map与mapPartitions的区别
heroking
04-04 1799
一、map与mapPartitions的区别 在 Spark 性能调优中，经常会被建议尽量用 mappartition 操作去替代 map 操作。但是也不一定是每种业务场景都是如此，我们先来说一下两者的区别 map 操作：对 RDD 中的每个元素进行操作（可以理解为遍历），比如使用一个function则需要执行该 function n 次，其中 n 为元素个数；执行 1 次 function 只...
mapPartitions--Transformation类算子
一夜飘零
08-29 7700
代码示例 mapPartitionsWithIndex–Transformation类算子 代码示例
spark中的map和mapPartitions区别
A1328042201的博客
07-29 412
map算子因为类似于串行操作，所以性能较低，而是mapPartitions算子类似于批处理，性能比较高。但是mapPartition算子会长时间占用内存。那么这样会导致内存可能不够用，出现内存溢出的错误。所以在内存有限的情况下，不推荐使用。mappartitions算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器，没有要求元素的个数保持不变，所以可以增加或减少数据。map算子是分区内一个数据一个数据执行的，类似于串行操作。Map算子主要目的将数据源中的数据进行转化和变换。但是不会减少或增多数据。...
mapPartitions与mapPartitionsWithIndex的应用解析
enjoy
05-06 3552
mapPartions和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器。如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效的多。 mapPartionsWithIndex跟mapPatition的区别是返回的值多出一个Index,这个函数里面numSlices默认为1。 //mappartition val ma...
Spark中foreachPartition和mapPartitions的区别
三劫散仙
12-25 1354
spark的运算操作有两种类型：分别是Transformation和Action，区别如下： Transformation：代表的是转化操作就是我们的计算流程，返回是RDD[T]，可以是一个链式的转化，并且是延迟触发的。 Action：代表是一个具体的行为，返回的值非RDD类型，可以一个object，或者是一个数值，也可以为Unit代表无返回值，并且action会立...
Python玩转大数据--105精讲视频
05-11
该课程采用时下后的编程语言Python讲解，囊括了当前火的大数据技术Spark/Hadoop/Hive知识，学习环境是基于Docker搭建的5个容器。通过这门课程不仅可以学到Spark/Hadoop/Hive大数据知识，还可以学到当下后的云计算技术Docker.任务作业：很多人都想入门机器学习和人工智能，挑战高薪！殊不知人工智能和机器学习的基础是数据及数学，特别是在大数据时代，90%以上的公司不单单是招聘算法工程师，到猎聘Boss直聘上查找算法岗位，查看其招聘条件往往都需要熟练使用大数据平台。这门课程涵盖Docker云计算容器技术，要求学员学完本门课程能够使用Docker容器部署4个容器的Spark集群并能用学到的Docker技术制作一个微服务镜像并对外提供服务；本课程全面讲解了Spark原理及接口，要求学员学完本课程能用网络爬虫爬取全国各地的房价数据，并用Spark编写mapreduce程序分析房价分布情况；本课程涉及分布式机器学习SparkML,要求学员学完本课程，能用SVR，LinearRegreesion,多层感知机算法，决策树回归算法等算法进行房价预测。人人都想入门人工智能，殊不知人工智能的入门准则是基础的算法和数据处理的能力，学完本课程希望人人拿高薪！（注意： 作业需写在优快云博客中，请把作业链接贴在评论区，老师会定期逐个批改~~）
mapPartitions()
wqqGo的博客
08-29 958
leafsRDD = leafsRDD.mapPartitions(reducer, True) \ .coalesce(numPartitions) \ .cache() mapPartitions(): Return a new DStream in which each R...
spark中action和transform区别
最新发布
08-31
在Spark中，action和transform是两种不同类型的算子，它们的主要区别如下： ### 操作性质 - **transform**：是一种惰性操作，它不会立即执行，而是创建一个新的RDD（弹性分布式数据集），记录对原始RDD的转换逻辑。...
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