"Spark基本算子操作主要涵盖了对数据集的各种转换和操作,包括但不限于映射、过滤、扁平化映射、分区映射、分区索引映射、随机采样、联合、交集和去重等。这些算子帮助用户在Spark中处理和分析大规模数据。以下是对这些算子的详细解释: 1. `map(func)`:这是一个非常基础的算子,它接收一个函数`func`,将数据集中的每个元素通过`func`进行转换,然后返回一个新的数据集,其中的元素是原元素经过函数处理后的结果。 2. `filter(func)`:此算子用于筛选数据,返回一个新的数据集,只包含那些经过`func`函数计算后返回值为`true`的元素。 3. `flatMap(func)`:与`map`类似,但`flatMap`允许函数`func`返回一个集合(如数组或列表),而不是单一元素。所有返回的集合会被扁平化,形成一个新的数据集。 4. `mapPartitions(func)`:这个算子在每个数据集的分区上运行`func`,`func`的输入是分区的迭代器,返回另一个迭代器。这样可以对整个分区进行操作,而不是单个元素,通常用于批量处理。 5. `mapPartitionsWithIndex(func)`:与`mapPartitions`类似,但`func`还接收分区的索引作为参数,允许根据分区位置执行特定的操作。 6. `sample(withReplacement, fraction, seed)`:此算子用于对数据集进行随机采样,`withReplacement`表示是否允许重复采样,`fraction`是采样比例,`seed`用于设置随机数生成器的种子。 7. `union(otherDataset)`:将当前数据集与另一个数据集合并,返回一个新的数据集,包含两者的全部元素。 8. `intersection(otherDataset)`:返回当前数据集与另一个数据集的交集,即两个数据集中都存在的元素。 9. `distinct([numTasks])`:去除数据集中的重复元素,可选地通过`numTasks`参数设置任务数量来控制并行度。 10. `groupByKey([numTasks])`:对于键值对的数据集,将所有具有相同键的值收集到一起,形成`(K, Seq[V])`对的新数据集。默认情况下,任务数等于数据的分区数,但可以通过`numTasks`调整。 在Spark中,这些基本算子是构建复杂数据处理流水线的基础,它们支持分布式计算,能够在大规模数据上高效运行,并且通过惰性评估优化性能,只有在真正需要结果时才执行计算。"
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