val setMeterTimeDF = spark.read

时间: 2024-04-18 07:32:42 浏览: 61

Spark-Transformation和Action算子.md

### Spark Transformation和Action算子详解 #### 一、Transformation **Transformation** 在 Spark 中是指对 RDD（弹性分布式数据集）进行的各种转换操作。这些操作并不会立即执行，而是延迟执行，直到遇到 Action 操作时才会触发整个计算过程。下面将详细介绍几个常用的 Transformation 操作。 ##### 1.1 map `map` 是一种常见的 Transformation，它接收一个函数作为参数，并将这个函数应用到 RDD 的每个元素上，从而产生一个新的 RDD。例如，如果原始 RDD 包含一系列数字，可以使用 `map` 函数将这些数字加倍。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)) val doubledNumbers = numbers.map(x => x * 2) ``` ##### 1.2 filter `filter` 函数用于筛选出满足特定条件的数据。该函数接收一个布尔表达式作为参数，只保留那些使该表达式结果为 true 的元素。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)) val evenNumbers = numbers.filter(x => x % 2 == 0) ``` ##### 1.3 flatMap 与 `map` 类似，`flatMap` 同样接收一个函数作为参数，但它会先对每个输入项应用该函数，然后将结果扁平化。这意味着如果函数返回的是一个集合，则 `flatMap` 会将这些集合中的元素合并成一个序列。 **示例代码：** ```scala val words = sc.parallelize(Array("one two", "three four")) val flattenedWords = words.flatMap(_.split(" ")) ``` ##### 1.4 mapPartitions `mapPartitions` 和 `map` 类似，但是它在分区级别上执行操作，而不是单个元素。这使得用户可以在处理分区数据时实现更高的性能和灵活性。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)) val squaredNumbers = numbers.mapPartitions(it => it.map(x => x * x).iterator) ``` ##### 1.5 mapPartitionsWithIndex `mapPartitionsWithIndex` 与 `mapPartitions` 类似，但它还提供了一个额外的索引参数，表示当前分区的索引号。这在某些场景下非常有用，比如根据分区编号来决定不同的处理逻辑。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)) val indexedSquaredNumbers = numbers.mapPartitionsWithIndex((index, iter) => { val base = index * 10 iter.map(x => (x + base) * (x + base)).iterator }) ``` ##### 1.6 sample `sample` 函数可以从 RDD 中随机采样一定比例的数据。它接收三个参数：是否是有放回的采样、采样比例以及可选的种子值。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)) val sampleNumbers = numbers.sample(withReplacement = true, 0.5, seed = 1234) ``` ##### 1.7 union `union` 函数用于将两个或多个 RDD 进行合并，形成一个新的 RDD。该操作不会去除重复项。 **示例代码：** ```scala val numbers1 = sc.parallelize(Array(1, 2, 3)) val numbers2 = sc.parallelize(Array(3, 4, 5)) val unionNumbers = numbers1.union(numbers2) ``` ##### 1.8 intersection `intersection` 函数用于找出两个 RDD 的交集部分，即同时出现在两个 RDD 中的元素。 **示例代码：** ```scala val numbers1 = sc.parallelize(Array(1, 2, 3)) val numbers2 = sc.parallelize(Array(3, 4, 5)) val intersectNumbers = numbers1.intersection(numbers2) ``` ##### 1.9 distinct `distinct` 函数用于去除 RDD 中的重复元素，返回一个只包含不重复元素的新 RDD。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 2, 3, 3, 3)) val distinctNumbers = numbers.distinct() ``` ##### 1.10 groupByKey `groupByKey` 主要应用于 Key-Value 对组成的 RDD，它将具有相同 key 的所有 value 分组在一起。 **示例代码：** ```scala val pairs = sc.parallelize(Array(("one", 1), ("two", 2), ("one", 3))) val groupedPairs = pairs.groupByKey() ``` ##### 1.11 reduceByKey `reduceByKey` 与 `groupByKey` 类似，但在此基础上增加了聚合操作，即对每个 key 的 value 使用指定的 reduce 函数进行聚合。 **示例代码：** ```scala val pairs = sc.parallelize(Array(("one", 1), ("two", 2), ("one", 3))) val reducedPairs = pairs.reduceByKey(_ + _) ``` ##### 1.12 sortBy / sortByKey `sortBy` 和 `sortByKey` 可以对 RDD 进行排序。`sortBy` 主要用于非 Key-Value 对的排序，而 `sortByKey` 专门用于 Key-Value 对的排序。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(3, 1, 2)) val sortedNumbers = numbers.sortBy(x => x) val pairs = sc.parallelize(Array(("one", 1), ("two", 2), ("one", 3))) val sortedPairs = pairs.sortByKey() ``` ##### 1.13 join `join` 操作用于连接两个 Key-Value 对的 RDD，返回的结果包含了两个 RDD 中 key 相同的所有元素。 **示例代码：** ```scala val pairs1 = sc.parallelize(Array(("one", 1), ("two", 2))) val pairs2 = sc.parallelize(Array(("one", 3), ("three", 4))) val joinedPairs = pairs1.join(pairs2) ``` ##### 1.14 cogroup `cogroup` 操作类似于 `join`，但它的结果包含了两个 RDD 中 key 相同的所有元素，且结果是按照 key 分组的。 **示例代码：** ```scala val pairs1 = sc.parallelize(Array(("one", 1), ("two", 2))) val pairs2 = sc.parallelize(Array(("one", 3), ("three", 4))) val cogroupedPairs = pairs1.cogroup(pairs2) ``` ##### 1.15 cartesian `cartesian` 操作会产生两个 RDD 的笛卡尔积，即第一个 RDD 中的每一个元素都会与第二个 RDD 中的所有元素组合。 **示例代码：** ```scala val numbers1 = sc.parallelize(Array(1, 2)) val numbers2 = sc.parallelize(Array(3, 4)) val cartesianNumbers = numbers1.cartesian(numbers2) ``` ##### 1.16 aggregateByKey `aggregateByKey` 与 `reduceByKey` 类似，但它提供了更多的灵活性，允许用户自定义初始值和合并逻辑。 **示例代码：** ```scala val pairs = sc.parallelize(Array(("one", 1), ("two", 2), ("one", 3))) val aggregatedPairs = pairs.aggregateByKey(0)(_ + _, _ + _) ``` #### 二、Action **Action** 是 Spark 中的另一种操作类型，与 Transformation 不同的是，Action 会立即执行计算。下面介绍几个常用的 Action 操作。 ##### 2.1 reduce `reduce` 函数用于对 RDD 中的所有元素应用一个特定的操作，通常用于求和、最小值或最大值等聚合操作。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)) val sum = numbers.reduce(_ + _) ``` ##### 2.2 takeOrdered `takeOrdered` 函数用于从 RDD 中取出前 N 个元素，按照指定的顺序排列。 **示例代码：** ```scala val numbers = sc.parallelize(Array(4, 2, 3, 1)) val orderedNumbers = numbers.takeOrdered(3)(Ordering[Int].reverse) ``` ##### 2.3 countByKey `countByKey` 函数用于统计 RDD 中每个 key 的出现次数。 **示例代码：** ```scala val pairs = sc.parallelize(Array(("one", 1), ("two", 2), ("one", 3))) val counts = pairs.countByKey() ``` ##### 2.4 saveAsTextFile `saveAsTextFile` 用于将 RDD 的内容保存到文件系统中，支持多种文件格式。 **示例代码：** ```scala val textRDD = sc.parallelize(Array("Hello", "World")) textRDD.saveAsTextFile("output") ``` 以上是对 Spark 中 Transformation 和 Action 常用算子的详细介绍。掌握这些基本操作对于高效地使用 Spark 来处理大规模数据至关重要。

val setMeterTimeDF = spark.read 是一个Spark代码片段，用于从数据源中读取数据并将其加载到DataFrame中。在这里，setMeterTimeDF是一个DataFrame的变量名，你可以根据需要自定义变量名。在读取数据时，你需要指定数据源的类型和位置。通常，可以通过指定文件路径或数据库连接信息来加载数据。例如，如果要读取一个CSV文件，你可以使用以下代码： val setMeterTimeDF = spark.read .format("csv") // 指定数据源格式 .option("header", "true") // 是否包含标题行 .load("path/to/file.csv") // 文件路径在这个例子中，我们使用了format("csv")来指定数据源为CSV格式，并使用option("header", "true")来指定CSV文件包含标题行。最后，使用load("path/to/file.csv")指定文件路径来加载数据。请注意，具体的读取方式取决于你的数据源类型和文件结构，你需要根据实际情况进行相应的调整。

阅读全文

val setMeterTimeDF = spark.read

相关推荐

GeoMesa Spark.docx

spark入门.txt

error: not found: value SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()

val123456.github.io

Caffe deploy.prototxt train_val.prototxt solver.prototxt

Vala项目构建工具Vala_CMake.zip

valcode验证码模块.7z

Epoch200-Total_Loss2.0690-Val_Loss2.3955.pth

vala-0.40.19-2.el8.i686.rpm

vala-0.40.8-1.el7.i686.rpm

vala-0.40.19-2.el8.x86_64.rpm

vala-0.40.8-1.el7.x86_64.rpm

coco-wholebody-val-v1.0.json

fire,2k,50-Total_Loss6.0214-Val_Loss9.0994.pth

spark.read.load()

SP_PBOC_REPORT_ITEM_VAL_A1463.sql

目标检测 分割 MS COCO 2017 instances_val2017_3000.json

最新推荐

Pytorch版代码幻灯片.zip

Jupyter_Chat甄嬛是利用甄嬛传剧本中所有关于甄嬛的台词和语句基于ChatGLM2进行LoRA微调得到的模仿甄.zip

高效甘特图模板下载-精心整理.zip

伯克利大学机器学习-5Dimensionality reduction [Percy Liang]

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

管理建模和仿真的文件

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

目标检测分割 MS COCO 2017 instances_val2017_3000.json