spark transformation 算子解析

最新推荐文章于 2025-03-15 09:38:40 发布
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本文深入解析了Spark中核心的RDD转换算子，包括map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、sortByKey、join及coGroup等算子的功能与应用场景，为读者提供了一个全面理解Spark数据处理流程的视角。

map 算子解析
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filter算子解析
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flatmap算子
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groupbyke算子
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join算子
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cogroup算子
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Spark学习:spark相似算子解析
nzbing的博客
02-27 424
spark
Spark中mapPartitions算子详解介绍
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08-16 952
上一节我们讲到如何使用map算子对RDD中的数据进行映射处理，但是map函数有个缺点就是不能够批处理，他是每次只处理一个元素，而本节使用的 `mapPartitions` 进行的类似于批处理，每次处理整个分区的数据。
spark算子--transformation篇
zhaolimin6666的专栏
02-22 844
spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。其实细分的话transformation算子又可以细分为value型和k-v型，个人感觉没必要，也就不细化了，省得把大家搞晕。 transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个RDD是延迟执行的，不会马上触发作业的提交，只有在后续遇到某个action算子时才执...
Spark_Transformation转换算子
asd623444055的博客
04-25 1318
RDD整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Value类型 一、Value类型 1.map()映射 1）函数签名： def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope { val cleanF = sc.clean(f) new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter
Spark常见的Transformation算子（一）
大数据进阶之路
01-13 508
Spark常见的Transformation算子（一） parallelize 将一个存在的集合，转换成一个RDD /** Distribute a local Scala collection to form an RDD. * * @note Parallelize acts lazily. If `seq` is a mutable collection and is altered a...
spark transformation算子
xiatianba的专栏
07-05 464
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2309311 一、什么是RDD算子 答：所谓RDD算子，就是RDD中定义的函数，可以对RDD中的元素进行转换和操作。   二.算子的分类 算子分为两类：转换算子（Transformation）和行动算子（Action）。 转换算子（Transformation）：操作时延迟计算的，也就是一个RDD转换...
Spark Transformation 算子
weixin_43078951的博客
04-24 293
1、map(func) 作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2、mapPartitions(func) 作用：类似于map,单独立在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上云心时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] 假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数将被调用N次，而mapPartition...
Spark常用算子详细解析
最新发布
weixin_50227709的博客
03-15 880
在 Spark RDD 的编程模型中，算子（Operator）分为（转换）和（行动）两大类。代表对 RDD 进行转换并返回新的 RDD（惰性执行），则会触发实际作业执行并返回结果（或写出到外部存储）。下面列举 Spark RDD 常用的算子，并给出简要示例及说明。
Spark RDD 常用算子实例解析
我玩的很开心的博客
08-05 2261
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spark 常用算子大全（分类详细，图片解析）
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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 ...
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文章目录Transformation算子基本算子1. map(func)2. filter(func)3. flatMap4. 集合运算（union、intersection、distinct）5. 分组（groupByKey、reduceByKey、cogroup）6. 排序（sortBy、sortByKey）高级算子1. mapPartitionsWithIndex(func)2. aggre...
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09-09 942
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0. 写在前面 Spark总共有两类算子，分别是Transformation算子和Action算子。Transformation算子变换不触发提交作业，而Action算子会触发SparkContext提交Job作业，下面主要使用pySpark API来作为事例，图解Spark的Transformation算子。 1. countByKey # countByKey x
Spark之transformation算子
weixin_42568742的博客
05-18 953
1、combineByKey 首先给RDD中每个分区中的每个key一个初始值 其次在RDD每个分区内部 相同的key聚合一次 再次在RDD不同的分区之间将相同的key结果聚合一次 def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("comb...
sparkTransformation算子
weixin_44352020的博客
05-24 142
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rdd1.cogroup(rdd2):将rdd1和rdd2按照他们相同的key进行分组，返回key,rdd1的value,rdd2的value组成的元组，在这个元组中._1是key，._2是(value1,value2)，其中rdd1的value，rdd2的value都是迭代器，是相同key对应的值组成的迭代器。参数numPartitions：指结果RDD的分区个数，也可以不写参数，默认是和父RDD一样的分区数，返回值是一个元组，第一个值是key的值，第二个值是该key进行分组的value组成的迭代器。
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Aying_seeyou的博客
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探索Spark Transformation与Action核心算子详解
Action算子用于触发数据的实时处理和输出，它们会迫使Spark立即执行先前的Transformation算子，将中间结果转化为最终形式： - count(): 计算DataFrame或RDD中的元素数量。 - reduceByKey(): 对每个键进行累积操作，...
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