Spark RDD

简介: transformation和action

一个常用的Spark RDD的开发知识是transformation和action。

Transformations是指可以将一个Spark RDD转换为另一个RDD的操作。这些操作并不会立即执行,而是在遇到一个Action操作时才会执行。常见的Transformations操作包括map、filter、groupBy、reduceByKey,以及join等。

例如,下面的代码将一个RDD中的所有值加倍:

data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
new_rdd = rdd.map(lambda x: x*2)
AI 代码解读

Action是指需要对RDD执行的操作,它会返回最终结果或写入到外部存储器中。常见的Action操作包括collect、count、first、reduce,以及saveAsTextFile等。

例如,下面的代码将一个RDD中的所有元素相加并返回结果:

data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
result = rdd.reduce(lambda x, y: x+y)
print(result) # 输出15
AI 代码解读

同时,还可以使用一些特殊的函数,如mapPartitions和filter,它们可以处理分区内的数据而不是单个元素,提高了代码的效率和性能。

对RDD的处理是Spark运行的重点,Spark通过Transformations操作和Action操作的有机组合,可以完成各种数据处理任务。

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