Spark Core编程核心要点总结

在大数据处理领域,Spark Core凭借其强大的功能和高效的性能备受开发者青睐。今天就来给大家总结一下Spark Core编程中的关键知识点。

先说说RDD行动算子,它能触发真正的数据计算。像 reduce 算子,能聚合RDD里的所有元素,先处理分区内数据,再聚合分区间数据; collect 算子可在驱动程序中以数组形式返回数据集的全部元素; foreach 用于分布式遍历RDD的每个元素并执行指定函数; count 则返回RDD中元素的个数 。此外, take 和 takeOrdered 分别能获取RDD的前n个元素和排序后的前n个元素, aggregate 和 fold 可实现分区内和分区间的数据聚合操作, countByKey 能统计每种key的数量,还有 save 相关算子用于将数据保存为不同格式的文件。

累加器和广播变量也是Spark编程的重要组件。累加器用于把Executor端的变量信息聚合到Driver端,在进行数据统计和累加操作时非常实用。比如在实现wordcount时,自定义累加器能更灵活地满足需求。广播变量则用于高效分发较大的只读对象,避免在每个任务中重复传输,提高了数据处理效率。

最后是Key - Value类型的相关操作。 partitionBy 能按指定分区器重新分区; groupByKey 和 reduceByKey 都能对数据按key进行操作,不过 reduceByKey 在shuffle前能对相同key的数据预聚合,性能更优。 aggregateByKey 、 foldByKey 和 combineByKey 功能各有特点,适用于不同的聚合场景。 sortByKey 可对RDD按key排序, join 、 leftOuterJoin 和 cogroup 等算子则用于不同类型RDD间的连接和组合操作。

相关推荐
max5006003 小时前
基于Meta Llama的二语习得学习者行为预测计算模型
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘·llama
计算机编程小央姐3 小时前
【Spark+Hive+hadoop】基于spark+hadoop基于大数据的人口普查收入数据分析与可视化系统
大数据·hadoop·数据挖掘·数据分析·spark·课程设计
王哥儿聊AI5 小时前
Lynx:新一代个性化视频生成模型,单图即可生成视频,重新定义身份一致性与视觉质量
人工智能·算法·安全·机器学习·音视频·软件工程
lisw056 小时前
连接蓝牙时“无媒体信号”怎么办?
人工智能·机器学习·微服务
jie*6 小时前
小杰机器学习(nine)——支持向量机
人工智能·python·机器学习·支持向量机·回归·聚类·sklearn
nju_spy6 小时前
南京大学 - 复杂结构数据挖掘(一)
大数据·人工智能·机器学习·数据挖掘·数据清洗·南京大学·相似性分析
Coovally AI模型快速验证7 小时前
从避障到实时建图:机器学习如何让无人机更智能、更安全、更实用(附微型机载演示示例)
人工智能·深度学习·神经网络·学习·安全·机器学习·无人机
没有梦想的咸鱼185-1037-16637 小时前
【遥感技术】从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
pytorch·python·深度学习·机器学习·数据分析·cnn·transformer
钟爱蛋炒饭8 小时前
基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统
python·神经网络·机器学习
悟乙己9 小时前
基于AWS Lambda的机器学习动态定价系统 CI/CD管道部署方案介绍
机器学习·ci/cd·aws