一、map map:对RDD中每个元素都执行一个指定函数从而形成一个新的RDD map依赖图关系如下,红框代表整个数据集,黑框代表一个RDD分区,里面是每个分区的数据集 f ...
map和flatMap reduce fold aggregate reduce 这里是两种方式,输出是: fold x:初始聚合值,y:当前元素,zero的值就是初始聚合值,初始聚合值的类型决定了最后返回的类型。 最终输出: aggregate 第二行输出: , , , 最后输出: filter, distinct 第二行结果: , , , , , , , , , , , , , , 第四行结 ...
2020-08-14 21:23 0 585 推荐指数:
一、map map:对RDD中每个元素都执行一个指定函数从而形成一个新的RDD map依赖图关系如下,红框代表整个数据集,黑框代表一个RDD分区,里面是每个分区的数据集 f ...
SparkCore算子简介 SparkCore中的算子可以分为2类:Transformations Operation 和 Action Operation 在Spark的提交过程中,会将RDD及作用于其上的一系列算子(即:RDD及其之间的依赖关系)构建成一个DAG有向无环视图。当遇到 ...
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选、合并,重新入库 ...
DF 类似于二维表的数据结果 mame age 狗山石 23 new ...
Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一 ...
见我的原创文章原文: https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YZ2Tmp8= ...
2. Flink 的 DataSource 数据源 4) 自定义 Source 当然也可以自定义数据源,有两种方式实现: 通过实现 SourceFunction 接口来自定义无并行度(也 ...
Java版 Scala版本 ...