Spark教程：掌握RDD操作——转换与执行

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2023-11-19 22:34:58

Spark RDD操作简介

Apache Spark RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心组件之一，它是一个分布式内存抽象，可以存储在集群的各个节点上。RDD支持多种操作，包括转换（Transformations）和执行（Actions）。

转换操作

转换操作是一个从现有的RDD生成新的RDD的函数。转换操作不会立即执行，而是会生成一个新的RDD，该RDD包含转换后的数据。转换操作的例子包括：

map()：将RDD中的每个元素应用一个函数，并生成一个新的RDD，其中包含函数的返回值。
filter()：从RDD中过滤出满足特定条件的元素，并生成一个新的RDD，其中包含满足条件的元素。
reduceByKey()：将RDD中的元素按键进行聚合，并生成一个新的RDD，其中包含聚合后的结果。

执行操作

执行操作是一个从RDD中生成结果的操作。执行操作会立即执行，并生成一个结果值。执行操作的例子包括：

count()：计算RDD中元素的个数。
first()：从RDD中获取第一个元素。
collect()：将RDD中的所有元素收集到一个数组中。

Spark RDD操作示例

下面是一个使用Spark RDD操作的示例：

val rdd = sc.parallelize(1 to 10)

val mappedRDD = rdd.map(x => x * 2)

val filteredRDD = mappedRDD.filter(x => x > 10)

val reducedRDD = filteredRDD.reduceByKey(_ + _)

val result = reducedRDD.collect()

println(result)

这个示例首先创建一个RDD，其中包含数字1到10。然后，使用map()操作将RDD中的每个元素乘以2，并生成一个新的RDD。接着，使用filter()操作从RDD中过滤出大于10的元素，并生成一个新的RDD。最后，使用reduceByKey()操作将RDD中的元素按键进行聚合，并生成一个新的RDD，其中包含聚合后的结果。最后，使用collect()操作将RDD中的所有元素收集到一个数组中，并打印出来。