文章浏览阅读673次。Spark RDD 中提供了丰富的 行动算子可以帮助我们完成对RDD数据的一些常用统计、聚合等业务的操作,下面将常用的行动算子进行使用总结;函数说明案例操作代码中将列表中的数据进行两两聚合,运行代码,......
2024-01-22 19:38 阅读 阅读全文文章浏览阅读233次。groupByKey这个方法生成新的stage,并且源代码是写在PairRDDFunctions中,不是调用新建一个MapPartitionsRDD了,这个方法是map端和reduce端得交互,map端处理完数据会先将数据ShuffleWrite溢写到map端得磁盘,然后reduce端通过网络......
2024-01-23 20:02 阅读 阅读全文文章浏览阅读339次。转换算子(Transformation): map(func) :返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成。 mapPartitions(func): 与map类似,但map中的func作用的是RDD中的每个元素,而mapPartitions中的func作用的对象是RDD的......
2024-01-24 08:19 阅读 阅读全文文章浏览阅读218次。两个创建RDD的方法是完全一样的val conf = new SparkConf().setAppName("MapPartitionsDemo").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) //创建RDD val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 3) //makeRDD的......
2024-01-23 20:02 阅读 阅读全文文章浏览阅读290次。因为转换算子都是懒加载,并不会立即执行,遇到行动算子才执行。目录1.reduce()2.collect()3.count()4.first()5.take()6.takeOrdered()7.aggregate()8.fold()9.countByKey()10.save11.foreach()1.reduce()聚合,f函数聚集RDD中的所有元素,先......
2024-01-23 03:21 阅读 阅读全文文章浏览阅读921次。RDD算子_rdd排序算子...
2024-01-23 03:04 阅读 阅读全文文章浏览阅读182次。本文主要是记录一些常用的Transformation算子和Action算子一、Transformation变换算子1.Value数据类型这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value 型的数据。(1)输入分区和输出分区一对一map、flatMap、glom、Ma......
2024-01-23 02:45 阅读 阅读全文文章浏览阅读239次。Spark Action行动算子1.reduce():聚合2.collect():以数组的形式返回数据集3.count():返回RDD中元素个数4.countByKey():统计每种key的个数5.first():返回RDD中的第一个元素6.take():返回由RDD前n个元素组成的数组7.takeOrdered()......
2024-01-23 08:31 阅读 阅读全文文章大纲扩展spark 原始的算法算法对应参考文献扩展spark 原始的算法比如,我们使用 列选择等一些内容时候,使用select 或者 randomsplit 想把他们加入到 pipeline 中取,因为这些方法不是transform ,那么我们可以对其进行扩展,如:c......
2023-10-10 03:14 阅读 阅读全文文章浏览阅读451次。cache、persist将数据缓存到内存,第一次触发Action,才会将数据放入内存,以后在触发Action,可以复用前面内存中缓存的数据,可以提升技术效率cache和persist的使用场景:一个application多次触发Action,为了复用......
2024-01-23 02:50 阅读 阅读全文