spark Transformations，Actions

最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布
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#大数据

本文介绍使用Apache Spark进行数据处理的基本流程，包括如何将文本文件转换为键值对，并通过reduceByKey操作完成词频统计。

val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))

        .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

Python大数据分析&人工智能教程 - Spark-RDD之Transformations算法
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-13 1028
在大数据时代，Python作为一种强大的编程语言，其在数据分析和人工智能领域的应用日益广泛。Apache Spark，作为业界领先的大数据处理框架，提供了高效的数据处理能力，尤其是其核心组件RDD（Resilient Distributed Dataset），为分布式数据的并行处理提供了丰富的算子支持。本教程旨在为Python开发者提供一个系统学习Spark RDD Transformations算法的路径，通过深入讲解和实践案例，使学习者能够掌握Spark的核心数据处理技巧，提升处理大规模数据集的能力。
Spark中的Transformations和Actions介绍
zhaoguowei的博客
10-28 1218
RDD提供了两种类型的操作：transformation和action 所有的transformation都是采用的懒策略，如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。 action操作：action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中） 常见的转换操作有 Transformation 算子 含义 ...
Spark中Transformations、Actions
Noisy Fish的博客
03-12 843
Transformations Transformation 描述 map(func) 通过应用一个函数的所有元素，返回一个新的分布式数据集 filter(func) 通过选择函数返回true的那些元素来形成，返回一个新的数据集 flatMap(func) 与map类似，但每个输入项都可以映射到0个或多个输出项（因此函数应该返回一个序列而不是单...
spark Transformations & Actions
weixin_34414650的博客
03-09 100
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
spark常用的Transformations以及Actions算子讲解
qq_19533461的博客
02-23 350
对于基于内存计算的spark框架只是绝大多数是基于内存，但是譬如shuffle还是基于磁盘的，这也是影响整个spark计算性能的因素之一，这里我们将讲解一些saprk常用的算子，Actions和Transformations主要区别在于1.Actions的操作会触发任务，2.Actions操作的结果要么返回给client要么存储到介质中譬如hdfs,而Transformations返回的都是RDD...
Spark_Transformation和Action算子
weixin_42947670的博客
09-06 873
Transformation 和 Action 常用算子 一、Transformation         1.1 map         1.2 filter         1.3 flatMap      &nbs
Spark Core : Transformations 和 Actions
博客
01-10 446
map flatmap filter coalesce groupByKey() reduceByKey() collect() take(n) reduce(func) reduce(func)
RDD的 transformations 和 actions 总结
面向生活编程
07-11 614
RDD的transformations和actions 两个RDD：一个RDD包含 {1, 2, 3} , 另一个RDD包含{3, 4, 5} 函数名 功能 例子 结果 map() 对每个元素应用函数 rdd.map(x=>x+1) {2，3，4，4} intersection() 交集 rdd.intersection(other) {3} subtract() 取存在第一个RDD，而不存在第二个RDD的元素(使用场景，机器学习中，移除训练集) rdd.sub
Spark RDD Actions&Transformations
envinfo2012的博客
03-18 353
1，transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如： 1.1 从Hadoop文件系统（如HDFS、Hive、HBase）输入创建 1.2 从父RDD转换得到新RDD 1.3 通过parallelize或makeRDD将单机数据创建为分布式RDD （区别： A）makeRDD函数比parallelize函数多提供了数据的位置信息。 B）两者的返回值都是ParallelColl
spark-common RDD transformations and actions
莱布尼兹
10-20 144
all figures below are from 'learing-spark',         
TRANSFORMATIONS AND ACTIONS .pdf
08-30
在Spark中，算子是其核心概念之一，分为transformations和actions两种类型。 transformations是指对RDD（弹性分布式数据集）进行操作，生成新的RDD，但是并不会立即执行，直到遇到action操作。transformations可以...
Spark常见Transformations算子详解：map, mapPartitions, mapPartitionsWithIndex
本文主要聚焦于Spark的常用Transformations算子，这些算子在数据转换过程中起着关键作用，包括map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex以及flatMap和filter等。 **1. map算子** map算子是Spark中最基础的转换...
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
最新发布
九河智造云的内容中心
12-02 371
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
【Zookeeper】ZAB协议
qq_43494013的博客
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后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 421
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
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n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解
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本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
zhengzaifeidelushang的博客
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