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
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Spark中mapPartitions算子详解介绍
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08-16 955
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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
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Spark常见的Transformation算子（一）
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01-13 509
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
07-05 466
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
03-15 884
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。
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08-05 2264
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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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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
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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...
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探索Spark Transformation与Action核心算子详解
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