spark—action算子用法

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。

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。

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。

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。

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 sql算子

Spark SQL是Apache Spark用于处理结构化数据的模块，它提供了一种称为DataFrame和Dataset的编程抽象。Spark SQL的算子主要用于对这些结构化数据进行操作和查询。以下是一些常用的Spark SQL算子：

1. **select**：用于从DataFrame中选择特定的列。

   df.select("column1", "column2")

2. **filter/where**：用于过滤DataFrame中的行。

   df.filter($"age" > 21)
   df.where($"age" > 21)

3. **groupBy**：用于对DataFrame中的数据进行分组。

   df.groupBy("department")

4. **agg**：用于对分组后的数据进行聚合操作。

   df.groupBy("department").agg(sum("salary"))

5. **join**：用于将两个DataFrame按指定的列进行连接。

   df1.join(df2, df1("id") === df2("id"))

6. **orderBy**：用于对DataFrame中的数据进行排序。

   df.orderBy($"age".desc)

7. **distinct**：用于获取DataFrame中的唯一行。

   df.distinct()

8. **limit**：用于限制返回的行数。

   df.limit(10)

9. **withColumn**：用于添加新列或替换现有列。

   df.withColumn("newColumn", $"existingColumn" * 2)

10. **drop**：用于删除DataFrame中的列。

    df.drop("columnToDrop")

这些算子可以组合使用，以构建复杂的数据处理管道。Spark SQL的优化器会自动优化这些操作，以提高执行效率。