spark转换算子有哪些

Spark转换算子包括：map、filter、flatMap、union、distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、sortByKey、join、cogroup、cartesian等。其中，map用于对RDD每个元素进行操作，filter对RDD进行筛选操作，flatMap将RDD中的每个元素拆分成多个元素并返回一个新的RDD，union对两个RDD进行合并操作，distinct对RDD进行去重操作，groupByKey对每个key的value进行分组操作，reduceByKey对每个key的value进行reduce操作，aggregateByKey对每个key的value进行aggregate操作，sortByKey对RDD进行按照key排序操作，join对两个RDD进行连接操作，cogroup对多个RDD进行连接操作，cartesian对两个RDD进行笛卡尔积操作。

相关问题

spark转换算子和行动算子的区别

Spark的RDD操作分为转换算子和行动算子。

转换算子是指对RDD进行一些转换操作，但不会立即执行，而是返回一个新的RDD。转换算子包括map、filter、flatMap等操作。

行动算子是指对RDD进行真正的计算，并返回计算结果。行动算子会触发Spark作业的执行。行动算子包括reduce、count、collect等操作。

区别在于，转换算子只是对RDD进行转换，不会真正地执行计算逻辑，而行动算子是对RDD进行计算，并返回计算结果，触发Spark作业的执行。因此，转换算子的执行速度往往比行动算子快，因为转换算子只是对RDD进行操作，不涉及大量的数据计算。

sparkrdd转换算子

Spark RDD（弹性分布式数据集）是Spark中最基本的数据抽象，它代表了一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。转换算子是用于对RDD进行转换操作的方法，可以通过转换算子对RDD进行各种操作和变换，生成新的RDD。

以下是一些常见的Spark RDD转换算子：

1. map(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，新RDD中的每个元素都是原RDD中元素经过函数处理后的结果。

2. filter(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，新RDD中只包含满足条件的元素。

3. flatMap(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，新RDD中的每个元素都是原RDD中元素经过函数处理后生成的多个结果。

4. union(other)：返回一个包含原RDD和另一个RDD中所有元素的新RDD。

5. distinct()：返回一个去重后的新RDD，其中不包含重复的元素。

6. groupByKey()：对键值对RDD进行分组，返回一个新的键值对RDD，其中每个键关联一个由具有相同键的所有值组成的迭代器。

7. reduceByKey(func)：对键值对RDD中具有相同键的值进行聚合操作，返回一个新的键值对RDD，其中每个键关联一个经过聚合函数处理后的值。

8. sortByKey()：对键值对RDD中的键进行排序，返回一个新的键值对RDD，按照键的升序排列。

9. join(other)：对两个键值对RDD进行连接操作，返回一个新的键值对RDD，其中包含两个RDD中具有相同键的所有元素。