网站建设能干什么,百度优化 几个网站内容一样,常见的网页布局结构有哪些,江苏免费关键词排名外包Spark RDD#xff08;弹性分布式数据集#xff09;是Spark中的核心抽象#xff0c;它代表一个不可变、分区的分布式数据集合。下面是一些常用的RDD算子#xff1a;
转换算子#xff1a; map(func)#xff1a;对RDD中的每个元素应用给定的函数#xff0c;返回一个新的RD…Spark RDD弹性分布式数据集是Spark中的核心抽象它代表一个不可变、分区的分布式数据集合。下面是一些常用的RDD算子
转换算子 map(func)对RDD中的每个元素应用给定的函数返回一个新的RDD。 filter(func)对RDD中的每个元素应用给定的函数返回满足条件的元素组成的新的RDD。 flatMap(func)对RDD中的每个元素应用给定的函数并返回一个迭代器将所有迭代器的元素组合成一个新的RDD。 distinct()去除RDD中的重复元素返回一个包含唯一元素的新的RDD。 groupByKey()对具有相同键的元素进行分组返回一个键值对的RDD。 sortByKey()按照键对RDD中的元素进行排序返回一个键值对的RDD。 join(otherRDD)将两个RDD按照键进行连接操作返回一个键值对的RDD。 union(otherRDD)将两个RDD进行合并返回一个包含两个RDD所有元素的新的RDD。 aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp)对每个键的元素进行聚合操作返回一个键值对的RDD。
行动算子 collect()将RDD中的所有元素以数组的形式返回到驱动程序。 count()返回RDD中的元素数量。 first()返回RDD中的第一个元素。 take(n)返回RDD中的前n个元素。 reduce(func)使用给定的函数对RDD中的元素进行归约操作返回一个元素。 foreach(func)对RDD中的每个元素应用给定的函数。 saveAsTextFile(path)将RDD中的元素保存为文本文件。 saveAsObjectFile(path)将RDD中的元素保存为序列化的对象文件。 进行shuffle操作的一些常见算子 groupByKey(): 将具有相同键的元素分组到一起并创建一个键值对的RDD。这个操作会导致数据的重新洗牌将具有相同键的数据移动到同一个分区。 reduceByKey(): 通过对具有相同键的值进行reduce操作来合并数据并创建一个键值对的RDD。这个操作也会导致数据的重新洗牌将具有相同键的数据移动到同一个分区。 sortByKey(): 根据键对RDD进行排序。这个操作需要将数据重新洗牌将具有相同键的数据移动到同一个分区。 join(): 在两个键值对的RDD之间执行内连接操作。这个操作会对两个RDD进行重新洗牌并将具有相同键的数据移动到同一个分区。 cogroup(): 将具有相同键的两个RDD的数据进行分组并返回键值对的RDD。这个操作会对两个RDD进行重新洗牌将具有相同键的数据移动到同一个分区。 distinct(): 去除RDD中的重复元素并返回一个新的RDD。这个操作需要将数据进行重新洗牌以确保在整个数据集上去重。 groupByKey()和reduceByKey()区别
如果只需要将具有相同键的值分组起来而不进行聚合计算可以使用groupByKey()。
而如果需要对具有相同键的值进行聚合计算并返回一个键值对的RDD可以使用reduceByKey()。
在性能方面尽量使用reduceByKey()来减少数据的传输和处理开销。 1.map(func)
# 创建RDD
rdd sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# 对RDD中的每个元素进行平方操作
squaredRDD rdd.map(lambda x: x**2)# 输出结果
print(squaredRDD.collect()) # [1, 4, 9, 16, 25]2.filter(func)
# 创建RDD
rdd sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# 过滤RDD中的偶数元素
filteredRDD rdd.filter(lambda x: x % 2 0)# 输出结果
print(filteredRDD.collect()) # [2, 4]3.flatMap(func)
# 创建RDD
rdd sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# 对RDD中的每个元素进行重复操作
flatMapRDD rdd.flatMap(lambda x: [x, x, x])# 输出结果
print(flatMapRDD.collect()) # [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5]4.distinct()
# 创建RDD
rdd sparkContext.parallelize([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5])# 去除RDD中的重复元素
distinctRDD rdd.distinct()# 输出结果
print(distinctRDD.collect()) # [1, 2, 3, 4, 5]5.reduce(func)
# 创建RDD
rdd sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# 对RDD中的元素求和
sum rdd.reduce(lambda x, y: x y)# 输出结果
print(sum) # 156.groupByKey()
# 创建键值对的RDD
rdd sparkContext.parallelize([(1, a), (2, b), (1, c), (2, d)])# 按键进行分组
groupedRDD rdd.groupByKey()# 输出结果
for key, values in groupedRDD.collect():print(key, list(values))
# 1 [a, c]
# 2 [b, d]7.sortByKey()
# 创建键值对的RDD
rdd sparkContext.parallelize([(1, c), (2, b), (3, a)])# 按键进行排序
sortedRDD rdd.sortByKey()# 输出结果
print(sortedRDD.collect()) # [(1, c), (2, b), (3, a)]8.join(otherRDD)
# 创建两个键值对的RDD
rdd1 sparkContext.parallelize([(1, a), (2, b)])
rdd2 sparkContext.parallelize([(1, c), (2, d)])# 按键进行连接
joinedRDD rdd1.join(rdd2)# 输出结果
print(joinedRDD.collect()) # [(1, (a, c)), (2, (b, d))]9.union(otherRDD)
# 创建两个RDD
rdd1 sparkContext.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 sparkContext.parallelize([4, 5, 6])# 合并两个RDD
unionRDD rdd1.union(rdd2)# 输出结果
print(unionRDD.collect()) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]10.aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp)
# 创建键值对的RDD
rdd sparkContext.parallelize([(1, 2), (1, 4), (2, 3), (2, 5)])# 对每个键的元素进行求和操作
sumRDD rdd.aggregateByKey(0, lambda x, y: x y, lambda a, b: a b)# 输出结果
print(sumRDD.collect()) # [(1, 6), (2, 8)]
