spark—action算子用法
时间: 2023-10-27 19:46:05 浏览: 43
spark-action算子是Spark的一种操作符,它用于触发具体的计算操作,例如使用count操作符可以触发计算RDD中元素的数量,并将结果返回给客户端。其他常用的spark-action算子包括collect,reduce和foreach等。其中collect操作符可以将RDD中的所有元素返回给客户端,而reduce操作符可以对RDD中的元素执行累加操作。foreach操作符可以对每个元素执行指定的操作,例如将元素写入数据库或输出到日志文件中。
相关问题
spark join算子用法
以下是Spark中join算子的用法和示例:
1.内连接(inner join):返回两个RDD中键相同的元素对,类似于SQL中的INNER JOIN操作。
```scala
val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1, "A"), (2, "B"), (3, "C")))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1, "D"), (2, "E"), (4, "F")))
val result = rdd1.join(rdd2)
result.foreach(println)
```
输出结果为:
```
(1,(A,D))
(2,(B,E))
```
2.左外连接(left outer join):返回左侧RDD中所有的元素以及右侧RDD中键相同的元素对,如果右侧RDD中没有匹配的元素,则用None表示。
```scala
val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1, "A"), (2, "B"), (3, "C")))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1, "D"), (2, "E"), (4, "F")))
val result = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
result.foreach(println)
```
输出结果为:
```
(1,(A,Some(D)))
(2,(B,Some(E)))
(3,(C,None))
```
3.右外连接(right outer join):返回右侧RDD中所有的元素以及左侧RDD中键相同的元素对,如果左侧RDD中没有匹配的元素,则用None表示。
```scala
val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1, "A"), (2, "B"), (3, "C")))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1, "D"), (2, "E"), (4, "F")))
val result = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)
result.foreach(println)
```
输出结果为:
```
(1,(Some(A),D))
(2,(Some(B),E))
(4,(None,F))
```
4.全外连接(full outer join):返回左右两侧RDD中所有的元素以及键相同的元素对,如果左右两侧RDD中没有匹配的元素,则用None表示。
```scala
val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1, "A"), (2, "B"), (3, "C")))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1, "D"), (2, "E"), (4, "F")))
val result = rdd1.fullOuterJoin(rdd2)
result.foreach(println)
```
输出结果为:
```
(1,(Some(A),Some(D)))
(2,Some(B),Some(E)))
(3,(Some(C),None))
(4,(None,Some(F)))
```
spark所有action算子和transform算子
Spark中的操作分为两类:转换操作(Transformations)和行动操作(Actions)。
Transformations(转换操作)是指将一个RDD转换为另一个RDD的操作。这些操作不会立即执行,而是返回一个新的RDD,只有在遇到行动操作时才会执行。
以下是一些常见的Transformations操作:
- map(func):传入一个函数,对RDD中每个元素进行映射操作,返回新的RDD。
- filter(func):传入一个函数,对RDD中的每个元素进行过滤操作,返回一个包含符合条件的元素的新RDD。
- flatMap(func):传入一个函数,对RDD中每个元素进行映射操作,并返回多个元素,最终生成新的RDD。
- distinct([numTasks])):返回一个去重后的RDD。
- groupByKey([numTasks]):按照Key进行分组,返回一个(K, Iterable[V])的RDD。
- reduceByKey(func, [numTasks]):按照Key进行分组,然后对每个Key的Value进行reduce操作,返回一个(K, V)的RDD。
Actions(行动操作)是触发Spark计算的操作,会执行Transformations操作生成的计算图,并返回计算结果。
以下是一些常见的Actions操作:
- collect():将RDD中的所有元素收集到Driver端。
- count():返回RDD中元素的个数。
- first():返回RDD中的第一个元素。
- take(n):返回RDD中前n个元素。
- reduce(func):对RDD中的元素进行reduce操作。
- foreach(func):对RDD中的每个元素执行给定的函数。
以上是Spark中常见的Transformations和Actions,还有一些其他的操作,如join、union、distinct、sortBy等等。