spark--transform算子--intersection

【Spark | Spark-Core篇】转换算子Transformation 当某个RDD执行map方法时,会遍历该RDD中的每一个数据项,并依次应用f函数,从而产生一个新的RDD。在处理的同时获得分区的索引,可以通过模式匹配来选择处理哪个分区的数据。当spark程序中,存在过多的小任务时,可以通过coalesce方法缩减合并分区,减少分区的个数,减小任务调度成本。区别:在flatMap操作中,f函数的返回值是一个集合,并且会将每一个该集合中的元素拆分出来放到新的RDD中。将待处理的数据以分区为单位发往到计算机节点进行计算,这里的处理是指可以进行任意的处理,哪怕是过滤。 阅读详情
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by liupeng on 2017/6/16.
  */
object T_intersection {
  System.setProperty("hadoop.home.dir","F:\\hadoop-2.6.5")

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("intersection_test").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    var rdd = sc.parallelize(1 to 5, 1)
    var rdd1 = sc.parallelize(4 to 7, 1)

    //intersection方法用于取两个RDD的交集
    val sum = rdd.intersection(rdd1)
      .foreach(println)
  }
}
运行结果:
4
5
spark中的transformation算子详解(需要进行shuffle的算子)(二)--- 图解+案例+源码分析 shuffle算子 1、cogroup算子:(协分组、或者称为联合分组) (1)group与cogroup: ①group:是将一个RDD里面的多个分区中的key相同的数据,通过shuffle进入到同一个分区的同一组中; ②cogroup:是将两个或多个RDD联合起来,通过shuffle将key相同的数据进入到同一个分区的同一个组中;得到的结果是一个RDD; (2)cogroup的返回值: ①经过cogroup返回的新的RDD是一个对偶元组,key相同的value不是放入一个迭代器,而是两个或多个迭代器中; 阅读详情

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