Spark Core编程
一文读懂Spark Core编程核心要点[*]最近在学习大数据处理惩罚框架Spark，本日来给各人分享一下Spark Core编程中非常重要的内容，包括RDD算子、累加器和广播变量，希望能帮助各人更好地明白和掌握Spark编程。
[*]先来说说RDD算子，它是Spark编程的核心工具。RDD算子分为转换算子和行动算子。
[*]转换算子能对RDD举行各种转换操作。比如map算子，就像给数据做了一次“变形”，可以把RDD中的每个元素按照指定的规则举行转换。还有filter算子，它能帮我们筛选出符合特定条件的元素，就像用筛子筛东西一样。在处理惩罚Key - Value范例数据时，有许多实用的算子。groupByKey可以根据key对value举行分组，reduceByKey不但能分组，还能对相同key的value举行聚合操作，而且它在shuffle前会对分区内相同key的数据举行预聚合，减少落盘数据量，性能比groupByKey更高。
[*]行动算子则会触发真正的计算。reduce算子可以聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。collect算子能在驱动程序中以数组形式返回数据集的所有元素，方便我们检察和处理惩罚数据。foreach算子可以分布式遍历RDD中的每一个元素，调用指定函数，对每个元素举行操作。
[*]再讲讲累加器和广播变量。累加器的作用是把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver程序中界说的变量，在Executor端的每个Task都会有一份新副本，每个task更新副本的值后，会传回Driver端举行合并。我们还可以自界说累加器来实现特定功能，比如自界说一个累加器实现wordcount。
[*]广播变量用于高效分发较大的对象。当我们必要向所有工作节点发送一个较大的只读值时，广播变量就派上用场了。它会把这个只读值发送到各个节点，供Spark操作利用，制止了为每个使命分别发送，节省了资源。
[*]在实际的大数据处理惩罚场景中，这些知识都非常实用。比如处理惩罚海量日志数据时，我们可以用RDD算子对数据举行清洗、转换和分析，用累加器统计某些特定信息的数量，用广播变量分发一些共享的设置信息或查询表。掌握这些内容，能让我们在Spark编程中更加得心应手，高效地完成大数据处理惩罚使命。希望各人也能多动手实践，加深对这些知识的明白和运用。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]