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Spark算子介绍及map算子的使用

来源:千锋教育
发布人:wjy
时间: 2023-03-16 10:32:24

  Spark 算子是用于操作 RDD(弹性分布式数据集)的函数,可以将一个 RDD 转换为另一个 RDD 或者在 RDD 上执行聚合操作。Spark 算子分为两类:转换算子和行动算子。

  转换算子:对 RDD 进行转换,返回一个新的 RDD,不会触发计算。常见的转换算子包括:

  map:对 RDD 中的每个元素执行指定的函数,并返回一个新的 RDD,函数的返回值将替换原有的元素。

  filter:对 RDD 中的每个元素执行指定的函数,返回一个新的 RDD,其中仅包含函数返回值为 true 的元素。

  flatMap:对 RDD 中的每个元素执行指定的函数,并将函数返回的迭代器中的元素作为新的 RDD 中的元素,返回一个新的 RDD。

  distinct:返回一个仅包含 RDD 中不同元素的新 RDD。

  groupByKey:对 RDD 中的每个元素按照键进行分组,返回一个包含 (key, value) 对的 RDD。

  reduceByKey:对 RDD 中的每个元素按照键进行聚合,返回一个包含 (key, value) 对的 RDD,其中的 value 是经过指定函数聚合后的值。

Spark算子介绍及map算子的使用

  行动算子:对 RDD 进行触发计算,返回计算结果。常见的行动算子包括:

  collect:将 RDD 中的所有元素返回到驱动程序中,可能会导致内存溢出。

  count:返回 RDD 中元素的个数。

  take:返回 RDD 中指定数量的元素,可以用于调试和测试。

  reduce:对 RDD 中的元素进行聚合,并返回最终的聚合结果。

  foreach:对 RDD 中的每个元素执行指定的函数,没有返回值。

  下面是 map 算子的使用示例:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("map_demo").getOrCreate()

# 创建 RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 map 算子对 RDD 中的每个元素进行平方操作
squared_rdd = rdd.map(lambda x: x * x)

# 输出结果
print(squared_rdd.collect())

# 关闭 SparkSession
spark.stop()

  以上代码中,我们首先创建了一个包含 1 到 5 的整数的 RDD,然后使用 map 算子对 RDD 中的每个元素进行平方操作,最后将结果输出到控制台上。

声明:本站稿件版权均属千锋教育所有,未经许可不得擅自转载。

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