Transformation算子，action算子，产生shuffle的算子

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#spark #算子

本文详细介绍了Spark中Transformation和Action的官方文档方法集合，包括map、filter、flatMap等Transformation方法，以及reduce、collect、count等Action方法。此外，还列举了Spark中会产生shuffle的算子，如distinct、reduceByKey等。

Transformation的官方文档方法集合如下：

map
filter
flatMap
mapPartitions
mapPartitionsWithIndex
sample
union
intersection
distinct
groupByKey
reduceByKey
aggregateByKey
sortByKey
join
cogroup
cartesian
pipe
coalesce
repartition
repartitionAndSortWithinPartitions

Action的官方文档方法集合如下：

reduce
collect
count
first
take
takeSample
takeOrdered
saveAsTextFile
saveAsSequenceFile
saveAsObjectFile
countByKey
foreach

Spark会产生shuffle的算子

去重

distinct

聚合

reduceByKey
groupBy
groupByKey
aggregateByKey
combineByKey

排序

sortByKey
sortBy

重分区

coalesce
repartition

集合或者表操作

intersection
subtract
subtractByKey
join
leftOuterJoin

产生shuffle的转换算子
bing13692468的博客
07-14 2915
6.2.产生shuffle的transformation的算子 Transformation算子只要产生shuffle就会写入磁盘,而且会触动行动算子,分布聚合都是在shuffle之前,然后开始写入磁盘,全局聚合,是shuffle之后,是从本地磁盘中拉去出来,比如reduceByKey 6.2.1 sortBy 和sortByKey 排序 使用的RangePartition，在构建这个分区器是要采样，触发一次Action //sortby 参数一排序规则 参数二 默认升序 false 降序 sc.p
Spark（4）RDD编程中的transformation算子和action算子使用与区别详解
weixin_43230682的博客
08-04 2436
前言 在上一篇文章中我们介绍了什么是RDD，以及RDD的属性、特征、依赖关系和缓存机制等等： Spark（3）架构原理、运行流程、RDD 那么，本文继续重点介绍一下RDD两类算子的使用。 一、编程模型 在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFil
spark之算子--transformation和action
qq_34382453的博客
12-20 842
摘要   spark的RDD具有延迟计算的特性，spark有两种操作算子，一种是transformation，一种是action。tranformation是来创建RDD的，它有可能从文件创建，也可能集合中创建，也可能依赖其它RDD创建。当算子为transformation的时候，spark并不执行计算操作，只有当遇到action算子的时候才开始计算。这就是transformation的lazy特...
shuffle 调优之原理概述
coderlaw's study
12-23 845
一、什么情况下会发生Shuffle？在spark中，主要是以下几个算子： groupByKey reduceByKey reduceByKey Join 二、什么是shuffle？groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。然后呢，集中一
【Spark调优】：尽量避免使用shuffle类算子
weixin_30263073的博客
03-11 474
　　如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他...
Spark算子
weixin_52163399的博客
05-02 1691
一、Transformation算子 1.1 产生shuffle的算子： groupBy：按照指定字段进行分组，生成RDD元素类型是KV键值对。 distinct：去重。 coalesce：增大分区时需设置shuffle为true，如果减少分区，建议使用coalesce，减少分区使用coalesce可以避免shuffle操作，提高线程的利用率 repartition：可增多也可以减少分区，会产生shuffle。 sortBy：按照指定字段进行排序，底层采用RangeParititioner分区器 in
RDD—Transformation算子
JStana的博客
11-25 993
RDD-Transformation 算子
Spark03-RDD01-简介+常用的Transformation算子
qq_31532983的博客
08-15 932
RDD介绍、常见的transformation算子
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
weixin_45484707的博客
09-21 1124
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；
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中哪些算子会导致shuffle
hzp666的博客
06-15 5475
spark中会导致shuffle操作的有以下几种算子、 1、repartition类的操作：比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce等 2、byKey类的操作：比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey等 3、join类的操作：比如join、cogroup等 重分区: 一般会shuffle，因为需要在整个集群中，对之前所有的分区的数据进行随机，均匀的打乱，然后把数据放入下游新的指定数量的分区内 byKey类
mysql中on与where的区别
qq_43597141的博客
09-29 300
Mysql中on与where的区别on的使用where的使用 on的使用 on的操作时基于前面的表进行操作 where的使用 where的使用时基于前面的表进行查询后生成的临时表进行的数据过滤 例如 select * from a left join b on a.id=b.id where a.id=15 where 的操作是在a表与b表进行关联后的临时表进行操作 可能数据什么都没有 但是 on的操作回保留a表中的数据 ...
spark会产生shuffle的算子
Lxjyh99的博客
12-14 2677
去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 聚合 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)...
Spark会产生shuffle的算子
这里将承载一段最初的记忆
11-12 4584
Spark会产生shuffle的算子 去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 聚合 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(part...
spark shuffle特点和导致shuffle的算子
萧念的博客
03-01 5251
Spark Shuffle操作的两个特点 第一个特点， 在Spark早期版本中，那个bucket缓存是非常非常重要的，因为需要将一个ShuffleMapTask所有的数据都写入内存缓存之后，才会刷新到磁盘。但是这就有一个问题，如果map side数据过多，那么很容易造成内存溢出。所以spark在新版本中，优化了，默认那个内存缓存是100kb，然后呢，写入一点数据达到了刷新到磁盘的阈值之后，就会将...
判断一个算子是否会导致shuffle的方法
微电子学与固体电子学-俞驰
08-01 532
scala> val a = sc.parallelize(Array(1,2,3)).distinct a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[3] at distinct at <console>:24 scala> a.toDebugString res0: String = (16) MapPartitionsRDD[3] at distinct at <console>:24 [] | S...
Spark优化(四)：尽量避免使用shuffle类算子
Winner941112的博客
09-29 4382
尽量避免使用shuffle类算子 如果有可能的话，要尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，简单来说，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key...
Spark中Transformation算子和Action算子详细介绍
知其然，知其所以然
01-23 1171
美图欣赏： 一.Transformation算子 RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。 转换 含义 m...
总结常用的Transformation算子和Action算子，及基本用法
Lu_Xiao_Yue的博客
11-11 2563
只有是Action时，才会执行立即操作。 Transformation是 lazy的操作，不会立即执行，执行Transformation的算子时，会返回一个新的RDD,依赖上一个RDD transformation： 1、sortBy ： 对于RDD的是非元组型，rdd1.soreBy(x=&gt;x),元组型按value排序 rdd.soreBy(_._2)（进行shuffle） 2、sor...
spark机器算子项目
最新发布
11-01
<think>首先，用户查询是："我想查找关于Spark机器算子的项目相关信息 请问Spark机器算子项目介绍及案例"。用户提到了"Spark机器算子"，但根据引用内容，应该是"Spark算子"，因为在引用[1]中明确提到了"Spark算子"，包括Value类型、Key-Value类型等。 用户引用了三个来源： - 引用[1]：介绍Spark算子，包括Transformation和Action算子。 - 引用[2]：一个Spark WordCount的代码示例。 - 引用[3]：关于Spark调优，包括堆外内存的配置。 用户说："上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求"，所以我需要基于用户上一次的问题和我的回答来回应。用户上一次的问题在我的历史中是不可见的，因为这是一个新的会话。所以，我应该专注于当前查询。 用户当前查询的核心是"Spark机器算子项目介绍及案例"。我认为"机器算子"是个笔误或误解，应该是"算子"，因为在Spark中，算子（Operators）指的是Transformation和Action操作。 所以，我需要： - 介绍Spark算子。 - 提供项目相关的信息和案例。 从引用[1]中，我可以提取有关Spark算子的分类： - Spark Core中的Value类型算子（Transformation和Action）。 - Key-Value类型算子（Transformation和Action）。 - Spark SQL中的算子（Transformation和Action）。 - Spark Streaming中的操作（无状态和有状态转换）。 从引用[2]，我可以引用WordCount示例作为案例。 从引用[3]，它涉及调优，但用户查询是项目介绍和案例，所以可能不是直接相关，但可以提及优化作为补充。 系统指令： - 使用中文回答。 - 结构清晰。 - 行内数学表达式用$...$（但这里可能不需要数学）。 - 独立公式用$$...$$（可能不需要）。 - LaTeX语法正确。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 回答结构： 1. **介绍Spark算子**：解释什么是Spark算子，分类等。 2. **项目相关信息**：基于引用，提供Spark算子的应用项目信息。 3. **案例**：提供WordCount案例或其他。 4. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 添加引用： - 当使用引用[1]的内容时，添加[^1]。 - 当使用引用[2]的代码时，添加[^2]。 - 引用[3]可能不直接相关，但可以酌情使用。 内容规划： - **Spark算子介绍**： - Spark算子分为Transformation（转换算子）和Action（行动算子）。 - Transformation是惰性的，不立即执行；Action触发计算。 - 分类：Value类型、Key-Value类型（Pair RDD）、Spark SQL算子、Spark Streaming算子。 - **项目相关信息**： - Spark算子用于大数据处理项目，如ETL、数据分析、机器学习。 - 例如，在Spark Core中，reduceByKey用于聚合操作。 - **案例**： - 使用WordCount示例[^2]。 - 描述代码：读取文本、拆分单词、映射、聚合、收集结果。 相关问题： - 基于主题，生成如："如何优化Spark算子性能？"或"Spark算子在不同场景的应用案例？" 最终回答： - 以清晰结构呈现。 - 使用中文。 </think>### Spark算子项目介绍及案例 Spark算子是Apache Spark框架中的核心操作符，用于处理分布式数据集（RDD、DataFrame等）。它们分为两大类： - **Transformation算子**：惰性操作，用于数据转换（如map、filter），不立即执行计算。 - **Action算子**：触发实际计算（如collect、reduce），返回结果或输出数据[^1]。 在Spark项目中，算子广泛应用于大数据处理、ETL管道、机器学习等场景。以下基于引用内容，从Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个方面介绍项目相关信息和典型案例。 #### 1. **Spark Core算子项目信息** Spark Core是Spark的基础模块，提供RDD（弹性分布式数据集）支持。算子分为： - **Value类型算子**：作用于单个元素RDD，如`map`（元素转换）、`flatMap`（扁平化处理）、`filter`（筛选）。 - **Key-Value类型算子**：作用于键值对RDD，如`reduceByKey`（按键聚合）、`groupByKey`（按键分组）[^1]。 **项目应用场景**： - 数据清洗：使用`filter`移除无效数据。 - 聚合分析：通过`reduceByKey`计算统计指标（如用户访问频率）。 - 推荐系统：结合机器学习库（如MLlib）执行特征转换。 **优化建议**： - 使用广播变量减少数据传输。 - 调整分区数以提高并行度（引用[3]提到Executor堆外内存配置可优化性能）[^3]。 #### 2. **Spark SQL算子项目信息** Spark SQL处理结构化数据，算子集成在DataFrame/Dataset API中： - **Transformation操作**：如`select`（列选择）、`groupBy`（分组）。 - **Action算子**：如`show`（显示结果）、`write`（写入存储）[^1]。 **项目应用场景**： - 数据仓库构建：从Hive或JDBC源读取数据，使用`join`合并表。 - 实时报表：结合`agg`算子生成聚合指标。 - 特征工程：在机器学习管道中转换数据格式。 #### 3. **Spark Streaming算子项目信息** 用于流式数据处理： - **无状态转换**：如`map`、`reduceByKey`，每个批次独立处理。 - **有状态操作**：如`updateStateByKey`，维护跨批次的状态（如实时用户会话分析）[^1]。 **项目应用场景**： - 实时日志监控：处理Kafka流数据，用`window`算子计算滑动窗口指标。 - 欺诈检测：结合有状态算子追踪异常模式。 #### 典型案例：WordCount项目 WordCount是Spark入门的经典案例，展示算子组合使用。以下基于引用[2]的代码实现： - **项目目标**：统计文本文件中单词频率。 - **算子应用**： - `textFile`：读取文件为RDD。 - `flatMap`：拆分行为单词。 - `map`：将单词转为键值对`(word, 1)`。 - `reduceByKey`：聚合相同单词的计数。 - `collect`：收集结果并输出。 ```python # 代码示例（基于引用[2]） val sc = new SparkContext(conf) val lines = sc.textFile("input.txt") // Transformation: 读取文本行 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) // Transformation: 拆分单词 val wordPairs = words.map(word => (word, 1)) // Transformation: 映射为键值对 val wordCounts = wordPairs.reduceByKey(_ + _) // Transformation: 按键聚合 val results = wordCounts.collect() // Action: 触发计算并收集结果 results.foreach(println) // 输出结果 ``` **项目亮点**： - 高效处理TB级数据，得益于分布式计算。 - 可扩展性强，例如集成HDFS作为输入源[^2]。 **实际项目案例**： - **电商数据分析**：使用`reduceByKey`聚合用户购买行为，生成热销商品报告。 - **日志处理系统**：在Spark Streaming中应用`filter`和`window`算子，实时监控服务器错误率。 #### 常见挑战与优化 - **性能瓶颈**：大量shuffle操作（如`groupByKey`）可能拖慢速度。优化方法包括使用`reduceByKey`替代（减少数据传输），或调整Executor内存（引用[3]）[^3]。 - **容错性**：RDD的lineage机制保证故障恢复，但需避免Action算子频繁调用以防止资源浪费。 通过以上介绍和案例，Spark算子是构建高效大数据项目的基石。如果您有具体场景需求（如机器学习集成），可提供更多细节以便深入探讨。
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