spark算子详解------spark算子分类

最新推荐文章于 2025-09-30 23:17:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-30 23:17:56 发布 · 614 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Spark #RDD

本文详细介绍了Spark的算子分类，包括Transformation算子（如map、flatMap、filter等）和Action算子（如saveAsTextFile、count、collect等），并对各类算子的特性和使用场景进行了说明。

本文首发自个人博客：https://blog.smile13.com/articles/2018/12/02/1543738098914.html

1.spark算子分类

1.1Transformation算子

Transformation算子不触发提交作业,完成作业中间处理过程。Transformation算子又分为如下两类：
1.Value数据类型的Transformation算子：针对处理的数据项是Value型的数据。
2.Key-Value数据类型的Transformation算子：针对处理的数据项是Key-Value型的数据。

1.2Action算子

Action算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。

2.spark算子列表

2.1.Value数据类型的Transformation算子　

2.1.1.输入分区与输出分区一对一类型的算子

（1）map算子
（2）flatMap算子
（3）mapPartitions算子
（4）mapPartitionsWithIndex算子
（5）glom算子
（6）randomSplit算子

2.1.2.输入分区与输出分区多对一类型的算子

（1）union算子
（2）cartesian算子

2.1.3.输入分区与输出分区多对多类型的算子

最低0.47元/天 解锁文章
spark算子详解------Action算子介绍
smiles13的博客
12-23 819
本文首发自个人博客：https://blog.smile13.com/articles/2018/11/30/1543589289882.html 一、无输出的算子 1.foreach算子 功能：对 RDD 中的每个元素都应用 f 函数操作，无返回值。 源码： /** * Applies a function f to all elements of this RDD. */ ...
spark 常用算子大全（分类详细，图片解析）
热门推荐
BigData_Hubert的博客
09-25 1万+
scala 系列 spark 常用算子大全 scala 常用算子大全scala 系列前言思维导图 前言 上一篇博客已经给大家介绍了 scala OOP， 掌握了OOP 的知识后，就已经算是进入 scala 的门了。scala OOP基础是 spark 和 flink 的基础。 本篇博客将为大家带来 scala 高级扩展的介绍。主要包括模式匹配和正则表达式，此外还有异常处理、注解和高级类型的简单了解。 思维导图 ...
大数据Spark（六十四）：Spark算子介绍
最新发布
Lansonli（蓝深李）的博客
09-30 1061
摘要：本文介绍了Apache Spark中的三类核心算子：Transformation（转换算子）重点讲解了常用的Transformation算子如map、flatMap、reduceByKey和groupBy，通过Java和Scala代码示例展示了groupBy的分组功能。文章还概述了Spark编程的基本流程：配置SparkConf、创建SparkContext、RDD转换处理及触发执行。这些算子通过惰性计算机制优化了分布式数据处理效率。
Spark 算子
TT15751097576的博客
10-07 608
Spark大数据计算框架 Spark（火花）出现不全是代替Map Reduce，里面有批处理（Spark运行在内存中，Map Reduce运行在硬盘中，根据自身情况选择适应的开发环境（比如：机器的数量，配置，资金等等）） 了解Hadoop发展历史：2011年发布1.0版本，2012年发布稳定版，2013年发布2.X版本（里面出现了Yarn，得以重用） 2012年版本中 MR的缺点： mr基于数据集...
spark中的各种算子分类
weixin_38842096的博客
11-20 1310
1、Trasformtion算子 union、reduceByKey、groupBy、join、map、mapPartition 、cogroup、parallelize、textFile、leftoutJoin、flatMap、coalesce、Repartition 2、Action算子 count、take、collect、foreach、foreachPartition、saveAsTex...
Spark算子分类详解
GSpinach的博客
07-12 670
@Date : 2019-07-12 @Author : Spinach | GHB @Link : http://blog.youkuaiyun.com/bocai8058 [TOC] 0 算子常见分类 从大方向来说，Spark算子大致可以分为以下两类: Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Transformation 操...
Spark算子综合案例 - JAVA篇
m0_51550513的博客
05-09 2523
【代码】Spark算子综合案例 - JAVA篇。
Spark算子 - JAVA版本
weixin_51439828的博客
04-22 2501
将字符串进行切割，例如："python java" -> "python","java","java scala" -> "java","scala"* 将字符串与该字符串的长度组合成一个元组，例如：dog --> (dog,3),salmon --> (salmon,6)* 将字符串与该字符串的长度组合成一个元组，例如：dog --> (dog,3),salmon --> (salmon,6)
25个经典Spark算子的JAVA实现
08-16
根据给定文件的信息，本文将详细介绍25个经典Spark算子的Java实现，并结合详细的注释及JUnit测试结果，帮助读者更好地理解Spark算子的工作原理及其应用方式。 ### Spark算子简介 在Apache Spark框架中，算子是用于...
Spark---RDD的创建分类和基础操作算子详解
onthe_wing的博客
04-21 1262
转换算子(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。集合中的每一个元素，都要作用func匿名函数，返回0到多个新的元素，这些新的元素共同构成一个新的RDD。是一个one-to-many的操作。
spark算子的分类
qq_43688472的博客
01-02 735
spark内置了非常多有用的算子（方法），通过对这些算子的组合就可以完成业务需要的功能，spark的编程归根结底就是对spark算子的使用，因此非常有必要对这些内置算子进行详细的归纳。 spark算子在大的方向上可以分为两类： 名称 说明 Transformation 变换、转换算子：不触发提交作业，只是完成作业中间过程处理；Transformation 操作是延迟计算的，也就是说...
Spark中的算子分类
单色冰灵的博客
03-06 331
Spark的算子的分类
kgars1的博客
10-16 1976
从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类:      1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 　　　Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。      2）Action 行动算子：
（一）spark算子 分为3大类
weixin_30371875的博客
03-23 215
value类型的算子 处理数据类型为value型的算子（也就是这个算子只处理数据类型为value的数据），可以根据rdd的输入分区与输出分区的关系分为以下几个类型 （1）输入分区与输出分区一对一型 map型：对rdd的每个数据项，通过用户自定义的函数映射转换成一个新的rdd 上面4个方框表示4个rdd分区，当第一个方框中的rdd经过用户自定义的map函数从v1映射为v,1.这种操作只有...
Spark常见算子详解
weixin_42733117的博客
05-28 2945
groupByKey 和groupby 的区别是前者是确定以key为分组，所以只返回value的迭代器，程序上后者不确定以什么来分组，所以返回[(String,Int) (K,V)]定义：countByKey算子统计K-v类型的数据中的Key的次数，countByValue统计所有的value出现的次数，统计对象可以是K-v，也可以是List等。定义：rdd.aggregateByKey((初始化的值)(分区内迭代计算的逻辑)(分区间计算的逻辑))
Spark算子详解
mlin的博客
11-13 704
目录 Spark常用算子详解 1. mapPartitions 2. mapPartitionsWithIndex 3. getNumPartitions 4. partitions 5. foreachPartition 6. coalesce 7. repartition 8. union，zip，join 9. zipWithIndex，zipWithUniqueId ...
Spark的算子
xieyichun_的博客
10-31 2066
分享了spark中的算子
spark 算子 详解
baidu_27503999的博客
01-21 2370
spark 算子详解
Spark算子 - Python Transformation - map
04-01
<think>嗯，用户想了解如何在Spark的Python API中使用map算子。首先，我需要回顾一下Spark的基本概念和RDD的操作。记得Spark里的转换操作分为Transformation和Action，map属于Transformation，需要惰性执行，只有在遇到Action时才会真正计算。 然后，用户提到的是Python API，所以应该用PySpark的语法。map算子接收一个函数，这个函数处理每一个元素，返回一个新的元素。比如，如果有一个RDD的元素是字符串，可以用map来转换成大写，或者拆分字符串之类的。 接下来，我需要结合用户提供的引用内容。比如引用[2]里的例子用了flatMap，但用户问的是map。不过例子中有sc.parallelize创建RDD，可以借鉴。可能应该展示如何用map对每个元素进行操作，比如将每个数字加1，或者处理字符串。 用户的问题可能需要一个分步骤的解释。比如，首先创建RDD，然后应用map函数，最后通过Action触发计算。比如，引用[1]中的例子展示了count()作为Action，而引用[2]中的collect()也是Action。所以在示例中，需要包含这些步骤。 另外，需要注意PySpark中的lambda函数使用，比如rdd.map(lambda x: x+1)，或者更复杂的处理。可能还要提到map和flatMap的区别，但用户只问了map，所以简单带过即可。 还要考虑用户可能的实际应用场景，比如处理日志数据、文本处理等。比如，引用[3]中的例子是处理逗号分隔的字符串，可以用map来分割每个字符串为列表，或者统计词频前的处理步骤。 最后，生成相关问题，可能需要包括性能优化、与其他算子的对比，或者常见错误。比如map和flatMap的区别，如何避免在map中执行耗时操作，或者如何调试map函数中的错误。</think>### Spark Python API中map算子的用法详解 在Spark中，`map`算子是RDD（弹性分布式数据集）最基础的**Transformation操作**，其作用是对RDD中的每个元素执行指定函数，生成新的RDD。以下是具体实现步骤： --- #### 一、基础用法 1. **创建RDD** ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "map_demo") data = [1, 2, 3, 4, 5] rdd = sc.parallelize(data) # 创建RDD[^1] ``` 2. **定义映射函数** - 使用Lambda表达式： ```python squared_rdd = rdd.map(lambda x: x ** 2) # 计算平方 ``` - 使用自定义函数： ```python def add_prefix(n): return f"Number_{n}" prefixed_rdd = rdd.map(add_prefix) ``` 3. **触发计算** ```python print(squared_rdd.collect()) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25] print(prefixed_rdd.collect()) # 输出：["Number_1", ..., "Number_5"] ``` --- #### 二、结构化数据处理 适用于处理键值对或嵌套数据（如引用[4]的需求场景）： ```python # 原始数据：["java,python", "java,scala", ...] text_rdd = sc.parallelize(["java,python", "java,scala"]) # 分割字符串并统计词频前处理 split_rdd = text_rdd.map(lambda s: s.split(",")) # 转为列表 flat_rdd = split_rdd.flatMap(lambda x: x) # 展开单词[^2] ``` --- #### 三、性能注意事项 1. **避免复杂操作**：`map`函数应尽量轻量，否则影响并行效率 2. **类型一致性**：确保输出类型与下游操作兼容 3. **资源复用**：可在`map`中复用已广播的变量（Broadcast Variables） --- #### 四、与flatMap的对比 | 算子 | 输入-输出关系 | 典型场景 | |----------|---------------------|----------------------| | `map` | 1元素 → 1元素 | 数据格式转换 | | `flatMap`| 1元素 → 0/N元素 | 文本分词、降维操作 | ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值