val rdd sc.parallelize(array(1,2,3,4,5)) rdd.take(3)

时间: 2023-09-20 12:07:11 浏览: 189

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。

这段代码有语法错误，应该是： ```scala val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5)) rdd.take(3) ``` 这行代码的作用是从 RDD 中获取前 3 个元素，并返回一个 Array。具体来说，`take(n: Int)` 方法会返回 RDD 中的前 `n` 个元素，如果 RDD 中的元素不足 `n` 个，则返回所有元素。在这个例子中，由于 RDD 中有 5 个元素，所以返回的是前 3 个元素 `[1, 2, 3]`。注意，这里的返回值是一个 Array，而不是 RDD，因为 `take()` 方法会将结果收集到本地内存中，而不是在集群中进行分布式计算。

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val rdd sc.parallelize(array(1,2,3,4,5)) rdd.take(3)

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