spark算子详解------spark算子分类

最新推荐文章于 2025-09-25 11:31:16 发布
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#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

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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
最新发布
m0_53571279的博客
09-25 686
分析 SQL 执行计划，优化低效操作（如将改为定位性能问题（如Exchange算子耗时过长可能是 Shuffle 数据量过大）；设计更高效的数据处理逻辑（如用替代处理小表关联）。实际调试中，可结合算子的输入输出数据量、耗时、分区数等信息，针对性优化代码。
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的算子的分类
kgars1的博客
10-16 1975
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 2944
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
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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 ...
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transform： 窄依赖： map map_1 mapPartitions mapPartitions_Test mapPartitionsWithIndex mapPartitionsWithIndex_1 flatMap flatMap_1 flatMap_2 glom glom_Test groupBy groupBy_1 filter sample 宽依赖： distinct coalesce repartition sortBy sortBy_1
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