spark中行动算子会产生宽依赖，转换算子不会，这种说法对吗

时间: 2023-06-24 07:05:18 浏览: 158

spark算子基础讲义1

Spark 算子基础讲义 Spark 算子是 Apache Spark 框架的核心组件之一，它提供了一种高效、灵活的数据处理方式。在本讲义中，我们将详细介绍 Spark 算子的基础知识，并通过实践操作演示其使用方法。一、Spark 算子基础知识 Spark 算子是 Spark 框架中的一种数据处理单元，它可以将数据从一个RDD（Resilient Distributed Dataset）转换为另一个RDD。Spark 算子可以分为两大类： narrow dependency 算子和 wide dependency 算子。Narrow dependency 算子是指在同一个节点上执行的算子，而 wide dependency 算子是指在多个节点上执行的算子。二、RDD 概念 RDD（Resilient Distributed Dataset）是 Spark 框架中的一种基本数据结构，它可以存储大量的数据。RDD 是一个只读的、可分区的、可并行处理的数据集合。RDD 可以通过文本文件、数据库、Hadoop 等方式创建。三、 Spark 算子分类 Spark 算子可以分为以下几类： 1. 转换算子（Transformation）：将一个RDD 转换为另一个RDD，例如 map、filter、flatmap 等。 2. 动作算子（Action）：将RDD 转换为非RDD 的结果，例如 count、collect、foreach 等。 3. 聚合算子（Aggregation）：将多个RDD 聚合为一个RDD，例如 reduce、groupByKey 等。四、Spark 算子实践操作下面是一个使用 Spark 算子的实践操作： 1. 我们需要将数据放入 Hadoop 集群中。 ``` hdfs dfs -mkdir /spark hdfs dfs -put word.txt /spark/1.log hdfs dfs -put word.txt /spark/2.log ``` 2. 启动 Spark 集群。 ``` ./spark-shell --master spark://bigdata01:7077 --total-executor-cores 2 --executor-memory 512m ``` 3. 使用 Spark 算子统计单词的个数。 ``` val rdd = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9000/spark") val rdd1 = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).sortBy(_._2, false) rdd1.collect rdd1.saveAsTextFile("hdfs://bigdata01:9000/spark01") ``` 4. 查看 spark01 目录的文件。 ``` hdfs dfs -cat /spark01/* ``` 五、使用 IDEA 进行 Spark 算子开发在 IDEA 中，我们可以使用 Maven 依赖项来开发 Spark 算子。下面是一个使用 Maven 依赖项的示例配置： ``` <dependencies>  <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.10.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version>1.6.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.5</version> </dependency> </dependencies> <build> <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory> <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory> <plugins> <plugin> <groupId>net.alchim31.maven</groupId> <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId> <version>3.2.2</version> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>testCompile</goal> </goals> <configuration> <args> <arg>-make:transitive</arg> <arg>-dependencyfile</arg> <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg> </args> </configuration> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> ``` Spark 算子是 Spark 框架中的一种核心组件，它提供了一种高效、灵活的数据处理方式。本讲义中，我们详细介绍了 Spark 算子的基础知识，并通过实践操作演示其使用方法。

不完全正确。在Spark中，行动算子会触发Spark作业的执行，而转换算子只是对RDD进行转换，并不会触发作业的执行。因此，行动算子会产生宽依赖，而转换算子则不会。但是，有些转换算子也会产生宽依赖，如`groupByKey()`和`reduceByKey()`等，因为它们需要对数据进行shuffle操作，而shuffle操作会产生宽依赖。因此，我们不能简单地说转换算子不会产生宽依赖，而应该具体分析每个算子的实现机制。

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spark中行动算子会产生宽依赖，转换算子不会，这种说法对吗

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