Spark算子

本教程详细介绍了PySpark中SparkCore的RDD持久化和Checkpoint功能，重点讲解了缓存和检查点的作用、如何进行缓存、如何设置检查点目录以及它们之间的区别。还提供了join操作的示例和Spark算子补充知识。

Spark的常用算子 Spark 内置算子是指 Spark 提供的具有高性能、高效率和高可靠性的数据操作函数。Spark 内置算子可以帮助我们完成大量的数据预处理、处理和分析任务。其主要包括以下 4 类算子： 转换算子（Transformation）：用于将一个 RDD 转换为另一个 RDD，常见的有 map、flat

RDD算子是用于对RDD进行转换（Transformation）或行动（Action）操作的方法或函数。通俗来讲，RDD算子就是RDD中的函数或者方法，根据其功能，RDD算子可以分为两大类： 转换算子（Transformation）： 转换算子用于从一个RDD生成一个新的RDD，但是原始RDD保持不变。常见的转换算子包括

filter distinct groupBy groupByKey,sortBy,SortByKey rdd之间的连接 collect,take,count()类的聚合算子,saveAsTextFile, 统计算子，countByKey() countByKey().items() countByValue() , countByValue().items() 词频统计 缓存是将数据存储再内存或者磁盘上，缓存的特点是计算结束后缓存自动清空 为什么使用缓存？ 提升

这种变换并不触发提交作业，这种算子是延迟执行的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发。 这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Value型的数据 （1）输入分区与输出分区一对一型： 1.map算子 处

目录 map mapPartitions mapPartitionsWithIndex flatMap glom groupBy shuffle filter sample distinct coalesce repartition sortBy ByKey intersection union subtract zip partitionBy reduceByKey groupByKey reduceByKey 和 groupByKey 的区别 aggregateByKey foldByKey combineByKey reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey 的区别 join leftOuterJoin

掌握Spark高级算子在代码中的使用 相同点分析 三个函数的共同点，都是Transformation算子。惰性的算子。 不同点分析 map函数是一条数据一条数据的处理，也就是，map的输入参数中要包含一条数据以及其他你需要传的参数。 mapPartitions函数是一个partition数据一起处理，也即是说，

1、Spark简介 2、Spark-Core核心算子 3、Spark-Core 4、SparkSQL 1、从集合中获取 2、从外部存储系统创建 3、从其它RDD中创建 在其它执行步骤完成后，生成新的RDD对象 4、分区规则—load数据时 从集合中创建 从文件中创建 1、Value类型 1.1 map()_ 1.2 mapPartitions() 以分区为单位执行的 map() 1

第1关 Spark算子--Scala版本 编程要求 根据提示，在右侧编辑器 begin-end 处补充代码，输出每个元素及其长度并去重。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 预期输出： 开始你的任务吧，祝你成功！ 第2关：转换算子之flatMap和filter算子 编程要求 根据提示，在右侧编辑器

map算子的功能为做映射，即将原来的RDD中对应的每一个元素，应用外部传入的函数进行运算，返回一个新的RDD flatMap算子的功能为扁平化映射，即将原来RDD中对应的每一个元素应用外部的运算逻辑进行运算，然后再将返回的数据进行压平，类似先map，然后再flatten的操作，最后

水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦 1. collect()   收集RDD每个分区的数据以数组封装之后发给Driver   如果RDD数据量比较大，Driver内存默认只有1G，可能出现内存溢出，工作中一般需要将Driver内存设置为5-10G。可以通过 bin/spark-submit --driver-memory 10G 这样设置 结果

RDD 代表的是分布式数据形态，因此，RDD 到 RDD 之间的转换，本质上是数据形态上的转换（Transformations） 在 RDD 的编程模型中，一共有两种算子，Transformations 类算子和 Actions 类算子。开发者需要使用 Transformations 类算子，定义并描述数据形态的转换过程，然后调用 Actions 类算子

Ø练习 1： Ø 练习 2： Ø 练习 3： Ø 练习 4： Ø 练习 5： groupByKey groupByKey会将RDD[key,value]按照相同的key进行分组，形成RDD[key,iterable[value]]的形式，有点类似于sql中的groupby，例如类似于mysql中的group_contact cogroup groupByKey是对单个RDD的数据进行分组，还可以使用一个叫作cogroup()的函

coalesce ： 总所周知，spark的rdd编程中有两个算子repartition和coalesce。公开的资料上定义为，两者都是对spark分区数进行调整的算子。         repartition会经过shuffle，其实际上就是调用的coalesce(shuffle=true)。         coalesce，默认shuffle=false，不会经过shuffle。         当

函数签名：def collect(): Array[T] 功能说明：收集每个分区数据，以数组Array的形式封装后发给driver。设置driver内存：bin/spark-submit --driver-memory 10G(内存大小） 注意：collect会把所有分区的数据全部拉取到driver端，如果数据量过大，可能内存溢出。 图1 结果 图2 结果 返回RDD中元素的