Spark算子

Transformation:

• map:返回一个新的RDD，经过一个新的Fun函数转换之后组成

  • RDD=sc.parallelize（rdd） rdd2 = rdd.map(fun)

• mapPartitions:将数据分区为单位发送到计算节点（减少网络传输，可能造成内存不足）

• mapPartitionsWithIndex:以分区发送处理并能获得当前分区索引号

• flatmap:数据扁平化映射处理 返回一个序列（list）

• glom：将数据转换为相同类型的数组进行处理

• groupBy:根据指定规则分组，分区默认不变，但是数据会打乱重新组合（shuffle）

• sample:根据指定的规则从数据集中抽取数

  • rdd.sample(是否放回（True or False）,重复抽到数据的期望（0-1）,随机数种子)

• distinct:数据集重复去重 经过 map->reduceBykey->map 过程

• coalesce：根据数据量缩减分区，收缩合并分区（常用多转少同个stage 窄依赖）

• reparation：内部函数执行coalesce操作，参数shuffle默认为true，多转少，少转多都可以（必定执行shullfe）

• sortby : rdd.sortby(fun,升序（false）,4) 返回与原分区一致，可能发生shuffle过程

• intersection：求交集，union：求并集，

• subtract：求差集，zip：键值对合并，

• partitionBy：按照指定Partitioner重新分区，默认HashPartitioner

• reduceByKey：将相同的key对Value进行聚合.

  • 可传入函数rdd.reduceBykey(fun)

• groupByKey:根据Key对Value进行分组

  • 从shuffle角度来说
    • reduceBykey和groupBykey都存在shuffle过程，
    • reducebykey可以在分区前对相同的key进行预聚合，减少落盘数量
    • groupbykey只是进行分组.
  • 从功能角度来说
    • groupbykey 只能进行分组不能进行聚合
    • reducebykey 则可以进行分组聚合

• aggregateByKey：根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算 分区内是一个函数，分区间是一个函数

  • rdd.(func(分区内)，func（分区间）)

• foldbykey：当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregatebykey就简化为foldbykey（分区内和分区间逻辑一致）

• combinebykey：rdd.(func(将数据进行结构转换),func（分区内的计算规则）,func（分区间计算规则）)

• filter:返回一个新的RDD，返回经过fun函数计算后返回为True的输入元素
   

Action算子：

• reduce：先聚合分区内数据，再聚合分区间数据

• collect：以数组的形式返回数据集中所有的元素

• count：返回元素的个数

• first：返回rdd的第一个元素

• take：返回Rdd的前N个元素的数组（类似于head -n）

• takeOrdered：返回排序后的前n个数据的数组

• aggregate：初始值分区内聚合，再和分区间进行聚合（rdd.aggregate（func（分区内），func（分区间）））

• fold：aggregate简化版 分区内和分区间操作相同时可用

• countbykey：统计每种key 的个数

• save：saveAsTextFile,saveAsObjectFile,saveAsSequenceFile

• foreach:分布式遍历rdd中的每一个元素，调用指定函数

标签：返回,区内,分区,笔记,rdd,func,算子,区间,Spark
来源： https://blog.csdn.net/m0_37872998/article/details/113480183