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文章 2024-03-28 来自：开发者社区

bigdata-36-Spark转换算子与动作算子

创建RDD RDD是Spark编程核心，在进行Spark编程时，首要任务是创建一个初始的RDD，这样就相当于设置了Spark应用程序的输入源数据，然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark 提供的一些高阶函数，对这个RDD进行操作，来获取其它的RDD Spark提供三种创建RDD方式：集合、本地文件、HDFS文件 使用程序中的集合创建RDD，主要用于进...

bigdata-36-Spark转换算子与动作算子
文章 2024-03-12 来自：开发者社区

adb spark的lakehouse api访问内表数据，还支持算子下推吗

adb spark的lakehouse api访问内表数据，还支持算子下推吗？adb spark访问内表数据应该只会直接粗糙读取OSS，而不会再经过存储节点了，所以spark通过lakehouse api访问内表数据是不是就不会有过滤算子下推了？ 对于你的问题，我理解你想了解使用ADB (Apache DataB...

文章 2024-03-08 来自：开发者社区

Spark【基础知识 03】【RDD常用算子详解】（图片来源于网络）

如果你是Java开发，还使用过 jdk1.8 的 storm 算子，RDD的常用算子理解起来就不难了。 1.Transformation spark 常用的 Transformation 算子如下表： Transformation 算子 Meaning（含义） map(func) 对原RDD中每个元素运用func函数，并生成新的RDD...

Spark【基础知识 03】【RDD常用算子详解】（图片来源于网络）
文章 2024-03-04 来自：开发者社区

Spark学习---day03、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（二）

Action行动算子 行动算子是触发了整个作业的执行。因为转换算子都是懒加载，并不会立即执行。 创建包名：com.zhm.spark.operator.action 1）reduce 聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据 packa...

Spark学习---day03、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（二）
文章 2024-03-04 来自：开发者社区

Spark学习---day02、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）

前言 Spark计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是： RDD : 弹性分布式数据集      累加器：分布式共享只写变量      广播变量：分布式共享只读变量 接下来我们一起看看这三大数据结构是如何在数据处理中使用的。...

Spark学习---day02、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）
文章 2024-02-25 来自：开发者社区

Spark学习---day02、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）

前言 Spark计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是： RDD : 弹性分布式数据集      累加器：分布式共享只写变量      广播变量：分布式共享只读变量 接下来我们一起看看这三大数据结构是如何在数据处理中使用的。...

Spark学习---day02、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）
文章 2023-12-26 来自：开发者社区

[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之filter算子

返回第三章第四个filter：过滤 RDD在今天的最后，我们再来学习一下，与 map 一样常用的算子：filter。filter，顾名思义，这个算子的作用，是对 RDD 进行过滤。就像是 map 算子依赖其映射函数一样，filter 算子也需要借助一个判定函数 f，才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数，它指的是类型为（RDD 元素类型） => （Boolean）的函数。可以看到，判....

文章 2023-12-26 来自：开发者社区

[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之flatMap算子

返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，对于给定映射函数 f，flatMap(f) 以元素为粒度，对 RDD 进行数据转换。不过，与前两者相比，flatMap 的映射函数 f 有着显著的不同。对于....

[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之flatMap算子
文章 2023-12-26 来自：开发者社区

[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之mapPartitions算子

返回第一章第二个mapPartitions：以数据分区为粒度的数据转换按照介绍算子的惯例，我们还是先来说说 mapPartitions 的用法。mapPartitions，顾名思义，就是以数据分区为粒度，使用映射函数 f 对 RDD 进行数据转换。对于上述单词哈希值计数的例子，我们结合后面的代码，来看看如何使用 mapPartitions 来改善执行性能：// 把普通RDD转换为Paired R....

[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之mapPartitions算子
文章 2023-12-26 来自：开发者社区

[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之map算子

序章第一个map. 以元素为粒度的数据转换我们先来说说 map 算子的用法：给定映射函数 f，map(f) 以元素为粒度对 RDD 做数据转换。其中 f 可以是带有明确签名的带名函数，也可以是匿名函数，它的形参类型必须与 RDD 的元素类型保持一致，而输出类型则任由开发者自行决定。我们使用如下代码，把包含单词的 RDD 转换成元素为（Key，Value）对的 RDD，后者统称为 Paired R....

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