RDD算子介绍

最新推荐文章于 2025-06-22 16:18:01 发布
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分类专栏： Spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fengfengchen95/article/details/80433731
本文详细介绍了Spark中的RDD算子，包括RDD的输入、运行和输出过程，以及RDD的Transformation和Action算子。Transformation算子如map、filter和flatMap用于数据转换，而Action算子如collect、count和reduce则触发实际计算并返回结果或保存到文件系统。

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一、RDD算子简介

提供一优秀RDD讲解链接：https://blog.youkuaiyun.com/fortuna_i/article/details/81170565

spark在运行过程中通过算子对RDD进行计算，算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中数据进行转换和操作，如下图

输入：spark程序中数据从外部数据空间输入到spark中的数据块，通过BlockManager进行管理

运行：在spark数据形成RDD后，可以通过变换算子，如filter等对数据进行操作，并将RDD转换为新的RDD,通过Action算子，触发Spark提交作业。如果数据复用，可以通过cache算子将数据缓存到内存中。

输出：程序运行结束后数据会输出Spark运行时的空间，存在到分布式存在结构（如：saveAsTextFile输出到HDFS）或者scala的数据集合中。

Spark将常用的大数据操作都转化成RDD的子类，Spark操作数据模型图如下；

 

二、SparkRDD中的算子分类。

1.Value数据类型的Transformation算子，这种变化并不触发提供作业，针对处理的数据项是Value型的数据。

2.Key-Value类型的Transformati

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Spark RDD（弹性分布式数据集）是Spark中最基本的数据抽象，它代表了一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。RDD提供了一系列的算子（操作符）来进行数据的转换和计算。下面是一些常用的Spark RDD算子介绍： 1. 转换算子： - map(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD。 - filter(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回满足条件的元素组成的新的RDD。 - flatMap(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，其中每个元素可以生成多个输出。 - union(otherRDD)：返回一个包含两个RDD中所有元素的新RDD。 - distinct()：返回一个去重后的新RDD。 2. 行动算子： - count()：返回RDD中元素的个数。 - collect()：将RDD中的所有元素以数组的形式返回到驱动程序中。 - reduce(func)：使用给定的函数逐个聚合RDD中的元素。 - first()：返回RDD中的第一个元素。 - take(n)：返回RDD中的前n个元素。 3. 键值对算子： - reduceByKey(func)：对具有相同键的元素进行聚合。 - sortByKey()：按键对RDD进行排序。 - join(otherRDD)：对两个RDD进行内连接。 - groupByKey()：按键对RDD中的元素进行分组。 - mapValues(func)：对RDD中的每个值应用给定的函数。
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