spark常用的行为算子

时间: 2023-09-20 12:08:29 浏览: 76

spark的常用操作

5星 · 资源好评率100%

### Spark的常用操作详解 #### 一、概述 Apache Spark 是一种快速且通用的大规模数据处理引擎，它支持多种计算模式，包括批处理、实时数据流处理、机器学习和图形处理等。Spark 提供了一个高度统一的编程模型，使得开发者能够以简单的方式处理大规模的数据集。本文将详细介绍 Spark 中的一些常用操作，特别是针对 RDD（弹性分布式数据集）的操作。 #### 二、RDD 基本转换操作 1. **map(func)**: 对数据集中的每个元素应用一个用户自定义的函数 `func` 并返回一个新的数据集。例如，对于一个整数列表 `[1, 2, 3]`，如果 `func` 定义为 `x => x * 2`，则 `map(func)` 将返回 `[2, 4, 6]`。 2. **flatMap(func)**: 与 `map` 类似，但 `func` 可以将每个输入项映射成多个输出项。例如，对于字符串列表 `["abc", "def"]` 和函数 `func = x => x.split("")`，`flatMap(func)` 返回的是 `[a, b, c, d, e, f]`。 3. **mapPartitions(func)**: 此操作应用于 RDD 的每个分区。`func` 的输入是一个包含分区数据的迭代器，输出也是一个迭代器。例如，可以用来对每个分区的数据进行特定格式化。 4. **mapPartitionsWithIndex(func)**: 类似于 `mapPartitions`，但 `func` 接受两个参数：分区的索引和该分区的数据。这在需要根据分区索引执行某些操作时非常有用。 5. **sample(withReplacement, fraction, seed)**: 根据给定的比率 `fraction` 随机抽取数据，其中 `withReplacement` 表示是否放回抽取，`seed` 用于指定随机种子确保结果可重复。 6. **union(otherDataset)**: 将当前 RDD 与其他 RDD 合并成一个新的 RDD，但不进行去重。这对于简单地合并数据集非常有用。 7. **intersection(otherDataset)**: 返回当前 RDD 与另一个 RDD 的交集。这在需要找到共同元素时非常有用。 8. **distinct([numTasks])**: 对 RDD 进行去重操作，可指定并行任务的数量以优化性能。 9. **cartesian(otherDataset)**: 计算两个 RDD 的笛卡尔积，即生成所有可能的元素组合。例如，对于两个列表 `[1, 2]` 和 `[a, b]`，`cartesian` 操作将返回 `[(1, a), (1, b), (2, a), (2, b)]`。 10. **coalesce(numPartitions, shuffle)**: 重新分区，减少分区数量以减少计算开销，`shuffle` 参数决定是否需要重排数据。当 `shuffle` 为 `false` 时，尽可能避免数据移动。 11. **repartition(numPartitions)**: 类似于 `coalesce`，但总是触发数据重排，通常用于改变分区数以提高并行度。 12. **glom()**: 将每个分区内的元素聚合为一个数组，常用于查看分区内部的元素分布。 13. **randomSplit(weight:Array[Double], seed)**: 根据给定的权重将一个 RDD 分割成多个子 RDD，权重较高的子 RDD 可能包含更多元素。 #### 三、键值对 RDD 转换操作 1. **mapValues(func)**: 对键值对 RDD 中的每个值应用一个函数 `func`，但保持键不变。这在需要对值进行变换而键保持不变的情况下很有用。 2. **flatMapValues(func)**: 类似于 `mapValues`，但允许每个值被映射成多个输出值。这在需要对值进行复杂转换时非常有用。 3. **combineByKey(...)**: 用于聚合具有相同键的值。首先在每个节点上应用一个聚合函数，然后在所有节点之间应用一个合并函数来合并结果。 4. **foldByKey(...)**: 类似于 `reduceByKey`，但使用一个初始值来开始聚合过程。这在需要使用初始值时非常有用。 5. **reduceByKey(func, numPartitions)**: 对具有相同键的值进行归约操作。可以通过指定分区数来提高并行性。 6. **groupByKey(numP)**: 对具有相同键的值进行分组。结果是一个键值对 RDD，其中每个键关联一个值的迭代器。 7. **sortByKey(ascending, numP)**: 对键值对 RDD 按照键排序，并可以指定升序或降序以及分区数。 8. **cogroup(otherDataset, numP)**: 对两个键值对 RDD 进行分组操作，结果是一个键值对 RDD，每个键都关联两个值的迭代器。 9. **join(other, nump)**: 在两个键值对 RDD 上进行内连接操作，返回一个新的键值对 RDD，其中每个键都关联两个值。 10. **leftOuterJoin(other, nump)**: 在两个键值对 RDD 上进行左外连接操作，左侧键不存在于右侧时，右侧值为空。 11. **rightOuterJoin(other, nump)**: 在两个键值对 RDD 上进行右外连接操作，右侧键不存在于左侧时，左侧值为空。 #### 四、Action 操作 1. **reduce(func)**: 使用一个函数 `func` 对 RDD 中的所有元素进行归约操作。通常用于计算总和、最大值等。 2. **collect()**: 收集 RDD 中的所有元素到驱动程序的一个数组中。适合小数据集，但不适合大数据集。 3. **count()**: 返回 RDD 中元素的数量。 4. **first()**: 返回 RDD 中的第一个元素。 5. **take(n)**: 返回 RDD 的前 `n` 个元素组成的数组。 6. **top(n)**: 返回按照某个顺序排列的前 `n` 个元素组成的数组，默认情况下是降序排列。 7. **takeOrdered(n, [ordering])**: 按照自然顺序或指定顺序返回前 `n` 个元素。 8. **countByKey()**: 返回一个 Map，其中键是 RDD 中唯一的键，值是每个键出现的次数。 9. **collectAsMap()**: 输出 RDD 中所有唯一键及其对应的值，结果是一个 Map。 10. **lookup(k)**: 返回与键 `k` 相关联的所有值。 11. **aggregate(zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, comOp: (U, U) => U)**: 对 RDD 中的元素进行聚合操作，使用一个初始值 `zeroValue`，`seqOp` 和 `comOp` 来指定如何聚合元素。 12. **fold** : 类似于 `reduce`，但需要一个初始值作为起始点。 13. **saveAsTextFile(path: String)**: 将 RDD 的内容保存到 HDFS 或其他支持的文件系统中，以文本文件的形式。 14. **saveAsSequenceFile(path: String)**: 将 RDD 的内容保存到 HDFS 或其他支持的文件系统中，以 SequenceFile 的形式。通过以上介绍可以看出，Spark 提供了丰富的 API 用于数据处理，这些 API 使得开发人员能够高效地处理大规模数据集。无论是进行简单的数据转换还是复杂的聚合操作，Spark 都能提供相应的工具来满足需求。

Spark常用的行为算子包括foreach、collect、count、first、take、reduce等。\[3\]其中，foreach是一个没有返回值的行为算子，它会对RDD中的每个元素应用一个函数，并触发一个job。\[3\]collect会将RDD中的所有元素以数组的形式返回到驱动程序中，适用于数据量较小的情况。\[3\]count用于计算RDD中元素的个数。\[3\]first返回RDD中的第一个元素。\[3\]take返回RDD中的前n个元素。\[3\]reduce对RDD中的元素进行聚合操作，返回一个单一的结果。\[3\]这些行为算子在Spark开发中经常被使用。 #### 引用[.reference_title] - *1* [大数据开发之Spark常用RDD算子](https://blog.csdn.net/qq_43278189/article/details/121236183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Spark常用算子之转换算子](https://blog.csdn.net/qq_43589217/article/details/122244030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Spark常用算子之行为算子](https://blog.csdn.net/qq_43589217/article/details/122289057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

阅读全文

spark常用的行为算子

相关推荐

spark基本算子操作

Spark算子的详细使用方法

spark 调优解析 spark 企业调优

Spark常见故障排查1

spark的window窗口函数

spark-sql数据.rar

spark+openfire二次开发（三）

Spark编程基础：开发Spark独立应用程序的步骤和技巧

Spark与TensorFlow的机器学习实践

图计算在Spark中的应用

大数据技术简介：Hadoop与Spark

使用Spark Streaming进行实时数据处理

深入解析Spark优化器与执行计划

Java EE中的大数据处理与Spark

Spark框架下大规模数据处理技术探秘

用Scala实现异常SSL/TLS通联挖掘的spark算子，多加注释，可以从 SSL / TLS 通信中运用异常检测技术来发现潜在的安全问题方向进行考虑。例如，在 SSL 或 TLS 握手期间，检测到异常的握手行为的IP和端口作为输出

partitionby算子

基于spark的电商用户行为分析系统代码

python_推荐系统spark_sql&spark_streaming（6）

最新推荐

基于java的智能卤菜销售平台答辩PPT.pptx

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

管理建模和仿真的文件

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

Go语言控制台输入输出操作教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界

在选择PL2303和CP2102/CP2103 USB转串口芯片时，应如何考虑和比较它们的数据格式和波特率支持能力？

红外遥控报警器原理及应用详解下载