10. Spark中RDD算子运算记录的顺序是( );执行顺序是( )。
时间: 2024-04-21 21:27:43 浏览: 25
RDD算子运算记录的顺序是**懒执行(lazy evaluation)**,即只有在遇到一个**action算子**时才会执行之前的所有**transformation算子**。而执行顺序则是**依赖关系(dependency)**,即一个RDD的计算需要依赖于其父RDD的计算结果,所以父RDD会先于子RDD计算。
相关问题
spark中rdd算子按值排成降序
可以使用`sortBy`算子对RDD进行降序排列。例如,假设有一个RDD `rdd`,其中每个元素为`(key, value)`对,可以按下列方式对其进行降序排列:
```
sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x[1], False)
```
其中`lambda x: x[1]`是一个函数,表示按元素中的第二个元素(即value)进行排序;`False`表示降序排列。排序后的结果将存储在`sorted_rdd`中。
sparkrdd算子
Spark RDD(弹性分布式数据集)是Spark中最基本的数据抽象,它代表了一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。RDD提供了一系列的算子(操作符)来进行数据的转换和计算。下面是一些常用的Spark RDD算子介绍:
1. 转换算子:
- map(func):对RDD中的每个元素应用给定的函数,返回一个新的RDD。
- filter(func):对RDD中的每个元素应用给定的函数,返回满足条件的元素组成的新的RDD。
- flatMap(func):对RDD中的每个元素应用给定的函数,返回一个新的RDD,其中每个元素可以生成多个输出。
- union(otherRDD):返回一个包含两个RDD中所有元素的新RDD。
- distinct():返回一个去重后的新RDD。
2. 行动算子:
- count():返回RDD中元素的个数。
- collect():将RDD中的所有元素以数组的形式返回到驱动程序中。
- reduce(func):使用给定的函数逐个聚合RDD中的元素。
- first():返回RDD中的第一个元素。
- take(n):返回RDD中的前n个元素。
3. 键值对算子:
- reduceByKey(func):对具有相同键的元素进行聚合。
- sortByKey():按键对RDD进行排序。
- join(otherRDD):对两个RDD进行内连接。
- groupByKey():按键对RDD中的元素进行分组。
- mapValues(func):对RDD中的每个值应用给定的函数。
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