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Spark之RDD算子-转换算子
转换(Transformation)算子 就是对RDD进行操作的接口函数,其作用是将一个或多个RDD变换成新的RDD。
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使用Spark进行数据计算,在利用创建算子生成RDD后,数据处理的算法设计和程序编写的最关键部分,就是利用变换算子对原始数据产生的RDD进行一步一步的变换,最终得到期望的计算结果。
对于变换算子可理解为分两类:1,对Value型RDD进行变换的算子;2,对Key/Value型RDD进行变换算子。在每个变换中有仅对一个RDD进行变换的,也有是对两个RDD进行变换的。
将当前RDD进行重新分区,生成一个以numPartitions参数指定的分区数存储的新RDD。参数shuffle为true时在变换过程中进行shuffle操作,否则不进行shuffle。
在Linux系统中,有许多对数据进行处理的shell命令,我们可能通过pipe变换将一些shell命令用于Spark中生成新的RDD。
对原RDD中的元素按照函数f指定的规则进行排序,并可通过ascending参数进行升序或降序设置,排序后的结果生成新的RDD,新的RDD的分区数量可以由参数numPartitions指定,默认与原RDD相同的分区数。
输入参数为另一个RDD,返回两个RDD中所有元素的笛卡尔积。
输入参数为另一个RDD,返回原始RDD与输入参数RDD的补集,即生成由原始RDD中而不在输入参数RDD中的元素构成新的RDD,参数numPartitions指定新RDD分区数。
返回原始RDD与另一个RDD的并集。
生成由原始RDD的值为Key,另一个RDD的值为Value依次配对构成的所有Key/Value对,并返回这些Key/Value对集合构成的新RDD
将Key/Value型RDD中的元素的Key提取出来,所有Key值构成一个序列形成新的RDD。
将Key/Value型RDD中的元素的Value值使用输入参数函数f进行变换构成一个新的RDD。
spark中的rdd怎么写入mysql
f(isset($_POST['submit'])$_POST['submit']=='提交'){
3 //判断是否是提交过来的
4 $intext = $_POST['intext'];
5 if($intext!=null||$intext!=''){
6 $link = mysql_connect("localhost", "root", "123456");
7 //数据库配置信息 第一个参数数据库位置第二个是用户名第三个是密码
8 mysql_select_db("szn_test");
9 //设置要使用的数据库
10 $sql = "select * from demo where res = '".$intext."'";
Spark算子:RDD基本转换操作(7)–zipWithIndex、zipWithUniqueId
关键字:Spark算子、Spark RDD基本转换、zipWithIndex、zipWithUniqueId
zipWithIndex
def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)]
该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID(索引号)组合成键/值对。
该函数将RDD中元素和一个唯一ID组合成键/值对,该唯一ID生成算法如下:
每个分区中第一个元素的唯一ID值为:该分区索引号,
每个分区中第N个元素的唯一ID值为:(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数)
看下面的例子:
//总分区数为2
//第一个分区第一个元素ID为0,第二个分区第一个元素ID为1
//第一个分区第二个元素ID为0+2=2,第一个分区第三个元素ID为2+2=4
//第二个分区第二个元素ID为1+2=3,第二个分区第三个元素ID为3+2=5
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