Spark大数据处理讲课笔记3.2 掌握RDD算子

本文详细介绍了Spark中RDD的处理过程,重点讲解了转换算子和行动算子的使用。从映射、过滤、扁平映射、按键归约、合并、排序等多个算子出发,通过实例演示了如何在Spark Shell和IDEA中操作。内容涵盖数据准备、转换算子的延迟计算特性、行动算子触发计算以及各种算子的功能和用法,帮助读者掌握Spark大数据处理的关键技能。

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文章目录

零、本节学习目标

  1. 了解RDD的处理过程
  2. 掌握转换算子的使用
  3. 掌握行动算子的使用

一、RDD的处理过程

  • Spark用Scala语言实现了RDD的API,程序开发者可以通过调用API对RDD进行操作处理。RDD经过一系列的“转换”操作,每一次转换都会产生不同的RDD,以供给下一次“转换”操作使用,直到最后一个RDD经过“行动”操作才会被真正计算处理,并输出到外部数据源中,若是中间的数据结果需要复用,则可以进行缓存处理,将数据缓存到内存中。
    在这里插入图片描述

二、RDD算子

  • RDD被创建后是只读的,不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法,这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子:转换(Transformation)算子和行动(Action)算子。

(一)转换算子

  • RDD处理过程中的“转换”操作主要用于根据已有RDD创建新的RDD,每
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