Spark常用算子

转换算子

value类型

算子名称 作用
Map映射 a->b
flatMap扁平化 [[a,b],[c,d]] -> [a,b,c,d] ,二维变一维
groupBy分组 [1,2,3,4] ->[[1,3],[2,4] ],一维变二维
filter过滤 [1,2,3,4] -> [2,4] 符合条件进入,不符合去掉
distinct去重 [1,1,2,2] -> [1,2] 去重过程中存在shuffle
sortBy排序 [1,3,2] -> [1,2,3] 排序

使用localhost:4040可以查看IDEA代码中算子的执行情况,可以使用Thread.sleep(10000)来睡眠一会,保证可以打开该网页。

key-value类型

算子名称 作用
mapValues 对value进行映射
groupByKey 对数据进行汇总,可以设置分区数量或分区器
reduceByKey 对数据进行汇总计算,底层会打散重分区,增加了预聚合
sortByKey 对Key进行排序,底层是Range分区
reduceByKey不能用于减法和除法运算,只能用于加法和乘法计算。

两种分区

  1. Hash分区:极端情况有可能导致数据倾斜,适合用于聚合。
  2. Range分区:尽量保证每个分区中数据量均匀,适合用于排序。使用Range分区器的算子有groupByKey, sortBy, cogroup.
相关推荐
怒放吧德德4 小时前
Netty 4.2 入门指南:从概念到第一个程序
java·后端·netty
雨中飘荡的记忆6 小时前
大流量下库存扣减的数据库瓶颈:Redis分片缓存解决方案
java·redis·后端
心之语歌8 小时前
基于注解+拦截器的API动态路由实现方案
java·后端
华仔啊9 小时前
Stream 代码越写越难看?JDFrame 让 Java 逻辑回归优雅
java·后端
ray_liang10 小时前
用六边形架构与整洁架构对比是伪命题?
java·架构
Ray Liang11 小时前
用六边形架构与整洁架构对比是伪命题?
java·python·c#·架构设计
Java水解11 小时前
Java 中间件:Dubbo 服务降级(Mock 机制)
java·后端
得物技术14 小时前
深入剖析Spark UI界面:参数与界面详解|得物技术
大数据·后端·spark
YuMiao15 小时前
gstatic连接问题导致Google Gemini / Studio页面乱码或图标缺失问题
服务器·网络协议
SimonKing15 小时前
OpenCode AI辅助编程,不一样的编程思路,不写一行代码
java·后端·程序员