Spark API 图解：Python与Scala实现的转换与操作

"TRANSFORMATIONS AND ACTIONS .pdf 是一份关于Spark API的视觉指南，通过Python和Scala代码展示了Spark的转换（Transformations）和动作（Actions）操作，以帮助用户更直观地理解这些算子的工作原理。这份文档包含了Jeff Thompson的67个可视化图表，并由Adam Breindel进一步发展和完善。Databricks公司创建了Databricks Cloud，这是一个统一的平台，用于构建大数据管道，涵盖了从ETL到探索、仪表板、高级分析和数据产品的全过程。" Spark的核心是弹性分布式数据集（RDD），这是一种不可变、分区的数据集合，可以在集群中并行处理。RDD具有两个主要的操作类型：转换（Transformations）和动作（Actions）。 1. 转换（Transformations）： - `map(func)`: 对RDD中的每个元素应用函数func，返回一个新的RDD。 - `filter(pred)`: 根据谓词pred保留满足条件的元素，返回新的RDD。 - `flatMap(func)`: 类似于map，但func可以返回多个值，将结果扁平化成一个单一的RDD。 - `join(otherRDD)`: 将两个RDD基于相同的键进行连接，返回键值对的RDD。 - `groupByKey()`: 将具有相同键的元素聚集在一起，形成键值对的RDD，其中值是一个迭代器。 - `reduceByKey(func)`: 在每个键的值上应用二元函数func进行聚合。 - `distinct()`: 去除RDD中的重复元素。 - `sample(fraction, seed)`: 根据fraction参数随机采样RDD，可选地提供种子seed。 2. 动作（Actions）： - `count()`: 计算RDD的元素数量。 - `collect()`: 将RDD的所有元素拉取到driver端，返回一个列表。 - `first()`: 获取RDD的第一个元素。 - `take(n)`: 拉取RDD的前n个元素。 - `saveAsTextFile(path)`: 将RDD写入文本文件。 - `foreach(func)`: 对RDD的每个元素应用函数func，通常用于输出或副作用，不返回任何结果。 - `reduce(func)`: 使用二元函数func在所有元素上进行全局聚合。 这些操作在Spark中遵循延迟计算模型，转换不会立即执行，而是在触发动作时才进行。此外，由于RDD是分区的，所以转换和动作会在数据所在的节点上本地执行，从而实现高效的数据处理。 Databricks是由Apache Spark的创建者们在2013年晚期成立的，其产品Databricks Cloud提供了从数据提取、转换到数据分析和数据产品的完整解决方案。该公司与Hortonworks、MapR和DataStax等合作伙伴建立了二级或三级支持伙伴关系，目前有约55名员工，并在持续招聘中。