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文章 2024-02-25 来自：开发者社区

Spark学习---day02、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）

前言 Spark计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是： RDD : 弹性分布式数据集      累加器：分布式共享只写变量      广播变量：分布式共享只读变量 接下来我们一起看看这三大数据结构是如何在数据处理中使用的。...

Spark学习---day02、Spark核心编程（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）
文章 2023-08-04 来自：开发者社区

Spark学习---2、SparkCore（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（二）

2.3.1.4 groupBy()分组1、用法：groupBy(f) ,以元素为粒度对每个元素执行函数f。2、函数f：（1）函数f为用户自定义实现内容，返回值任意（2） 函数返回值为算子groupBy返回值的key，元素为value。（3）算子groupBy的返回值为新的重新分区的K—V类型RDD3、功能说明：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。4、案例说明....

Spark学习---2、SparkCore（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（二）
文章 2023-08-04 来自：开发者社区

Spark学习---2、SparkCore（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）

1、RDD概述1.1 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫弹性分布式数据集，是Spark中对于分布式数据集的抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。1.2 RDD五大特性1、一组分区，即是数据集的基本组成单位，标记数据是哪个分区的2、一个计算每个分区的函数3、RDD之间的依赖关系4、一个Partitio....

Spark学习---2、SparkCore（RDD概述、RDD编程（创建、分区规则、转换算子、Action算子））（一）
文章 2022-06-09 来自：开发者社区

【Spark】（五）Spark Transformation（转换算子） 和 Action（执行算子）2

五、sample、cartesian5.1　sample/** * sample用来从RDD中抽取样本。他有三个参数 * withReplacement: Boolean, * true: 有放回的抽样 * false: 无放回抽象 * fraction: Double： * 抽取样本的比例 ...

【Spark】（五）Spark Transformation（转换算子） 和 Action（执行算子）2
文章 2022-06-09 来自：开发者社区

【Spark】（五）Spark Transformation（转换算子） 和 Action（执行算子）1

文章目录一、Transformation 和 Action1、转换操作2、行动操作二、map、flatMap、mapParations、mapPartitionsWithIndex2.1　map2.2　flatMap3.3　mapPartitions3.4　mapPartitionsWithIndex三、reduce、reduceByKey3.1　reduce3.2　reduceByKey四、u....

【Spark】（五）Spark Transformation（转换算子） 和 Action（执行算子）1
问答 2021-12-08 来自：开发者社区

Spark中 Transformation 和 Action算子有什么？

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问答 2021-12-08 来自：开发者社区

spark的action算子saveAsTextFile(path)的功能是什么？

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问答 2021-12-08 来自：开发者社区

spark的action算子collect()和count()的功能是什么？

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问答 2021-12-08 来自：开发者社区

spark的action算子reduce(function)的功能是什么？

spark的action算子reduce(function)的功能是什么？

文章 2020-07-09 来自：开发者社区

Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

Spark算子主要划分为两类：transformation和action，并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务。还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如SparkStreaming中也是如此，这是Spark的一个特性之一。....

Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

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