Spark算子：RDD基本转换操作map、flatMap

最新推荐文章于 2025-04-12 14:16:25 发布
最新推荐文章于 2025-04-12 14:16:25 发布
阅读量1.3w 收藏 4
点赞数 1
分类专栏： spark hadoop 文章标签： spark mapflatMap map flatMap map flatMap
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/chenxun_2010/article/details/78934036
版权
本文详细探讨了Spark中RDD的两个核心转换操作——map和flatMap。map用于将每个元素应用一个函数，产生新的RDD；flatMap则会将函数返回的多个值展开到结果RDD中。这两个算子在大数据处理中起到关键作用，帮助用户进行数据转换和处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import org.apache.spark._

object rdd_test {

    System.setProperty(
最低0.47元/天 解锁文章
spark RDD算子（二） filter,map ,flatMap
qianchun22的博客
11-05 857
章节目录一、filterscala版本Java版本二、mapscala版本Java版本三、flatMapscala版本Java版本 一、filter 对元素进行过滤，对每个元素应用指定函数，返回值为true的元素保留在新的RDD中 案例： 在项目中创建src同级目录in，并在此目录中创建sample.txt文件 sample.txt文件内容如下： aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee ff aa bb zks ee kks ee zz zks scala版本 //输出包含
【spark】Spark算子：RDD基本转换操作–map、flagMap、distinct
开发随笔-猫咪酱
06-27 616
map 将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区与输出分区一对一，即：有多少个输入分区，就有多少个输出分区。 hadoop fs -cat /tmp/lxw1234/1.txthello worldhello sparkhello hive  //读取HDFS文件到RDDscala> var data = sc.textFile("/tmp/lxw123
RDD基本转换操作(1)–map、flagMap、distinct
cloud-2014的专栏
09-14 1951
map 将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区与输出分区一对一，即：有多少个输入分区，就有多少个输出分区。 hadoop fs -cat /tmp/lxw1234/1.txthello worldhello sparkhello hive  //读取HDFS文件到RDDscala> var data = sc.textFile("/tmp/lx
Spark RDD算子详解：从入门到精通
最新发布
2303_77248325的博客
04-12 772
在大数据处理领域，Apache Spark凭借其高效的内存计算能力，成为了流行的分布式计算框架。RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心概念之一，它是一个分布式的数据集合，提供了丰富的操作接口。本文将详细介绍Spark中常用的RDD算子，包括mapflatMapfilterdistinctsortBy和等。每个算子的讲解都将包括其作用、语法、示例代码以及输出结果，帮助您深入理解这些算子的使用方法。转换算子（Transformation）
Spark-RDD转换算子-map
TT-Learning
01-18 650
文章目录 RDD算子 算子类型 数据类型 map Transformation Value类型 函数签名： def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] 函数说明： 将处理的数据 逐条 进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 函数示例： import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** *
Spark算子：RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distinct
南山南的Python和大数据学习笔记
03-29 1001
关注我的微信公众号：pythonislover,领取python,大数据，SQL优化相关视频资料！~ Python大数据与SQL优化笔 QQ群：771686295 map 将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区与输出分区一对一，即：有多少个输入分区，就有多少个输出分区。 hadoop fs -cat /tmp/1.txt hel...
Spark之RDD的Transformation算子map,flatMap,fliter,mapPartition,groupBy/reduceByKey,foldByKey,distinct.(4)
桂林算啦粉的博客
09-30 664
一 Transformation算子 Transformation :即转换算子 ,调用转换算子会生成一个新的RDD ,Transformation是 Lazy的,不会触发job执行 . 二 对RDD的操作(创建,查看) 1 创建 RDD的方法 1.1 通过并行化方法 ,将 Driver端的集合转成 RDD val rdd1:RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7),2) --- 2可以省略不写 ,默认...
Spark常用RDD算子：transformation转换算子以及action触发算子
m0_70882914的博客
10-10 1852
transformation 转换算子对RDD数据进行转化得到新的RDD，定义了一个线程任务。常见：map、filter、flatMap、reduceByKey、groupByKey、sortByKeyaction 执行算子触发计算任务，让计算任务进行执行，得到结果。触发线程执行的。常见：foreach、first、count、reduce、saveAsTextFile、collect、take。
SparkRDD——转换算子
tyh1579152915的博客
05-19 3097
转换算子 一、单value型转换算子（只使用1个RDD）： 1、map 将数据进行转换，数据量不会增加和减少 2、mapPartitions 以分区为单位将一个分区内的数据进行批处理操作，且可以执行过滤操作 3、mapPartitionsWithIndex 功能类似mapPartiutions算子，只是加入了每个分区的索引，可以选择性的对某些分区进行操作 4、flatMap 扁平化操作，即将集合嵌套类型的数
SparkCore RDD转换算子：map、mapPartition与mapPartitionsWithIndex解析
SparkCore篇02中的RDD转换算子介绍，包括map、mapPartitions和mapPartitionsWithIndex以及flatMap。 在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是其核心数据结构，它提供了并行操作的基础。本篇主要讲解了RDD转换算子的几...
SparkSQL与RDD
2401_83215220的博客
05-08 913
1.RDD是Spark的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集2.RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布3.在集群中的不同节点上(分区即partition)，从而让RDD中的数据可以被并行操作。(分布式的特性)4.RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件，来进行创建；有时也可以通过Spark应用程序中的集合来创建。
Spark RDD操作之Map系算子
dong_lxkm的博客
03-07 1133
本篇博客将介绍Spark RDD的Map系算子的基本用法。 1、map map将RDD的元素一个个传入call方法，经过call方法的计算之后，逐个返回，生成新的RDD，计算之后，记录数不会缩减。示例代码，将每个数字加10之后再打印出来，代码如下 import ...
大数据：spark RDD编程，构建，RDD算子，map，flatmap，reduceByKey，mapValues，groupBy，
weixin_46838716的博客
06-04 669
大数据：spark RDD编程，构建，RDD算子，map，flatmap，reduceByKey，mapValues，groupBy，
SparkSQL和rdd的使用详解
qq_71257020的博客
01-11 1292
Spark SQL是 Apache Spark 用于处理结构化数据（DataFrame和Datasets）的模块。
【SparkAPI JAVA版】JavaPairRDD——flatMap、flatMapToDouble、flatMapToPair、flatMapValues（十六）
菜鸟sdut的博客
03-22 4731
JavaPairRDD的flatMap方法讲解 官方文档 /** * Return a new RDD by first applying a function to all elements of this * RDD, and then flattening the results. */ 说明 首先将一个函数应用于该函数的所有元素，从而返回一个新的RDD 然后将结果展...
spark RDD基础装换操作--map操作
weixin_43744732的博客
01-29 672
1.map操作 scala> val rddData = sc.parallelize(1 to 10) rddData: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 scala> val rddData2 = rddData.map(_ * 10) rddData2: o...
spark之RDD
霜叶的博客
09-29 689
1、生成RDD 从文件读数据 2、RDD的3种运算
Spark RDD的flatMap、mapToPair、reduceByKey三个算子详解
一个数据小开发的博客
04-24 1863
1、官方解释 1.1、flatMap <U>JavaRDD<U>flatMap(FlatMapFunction<T,U>f) Return a new RDD by first applying a function to all elements of this RDD, and then flattening the results. Parameters: f- (undocumented) Returns: (undocumented) ...
大数据——Spark RDD算子（二）filter、map、flatMap
蜂蜜柚子加苦茶
11-05 503
大数据——Spark RDD算子（二）filter、map、flatMap示例文件filterScala版本Java版本mapScala版本Java版本flatMapScala版本Java版本，Spark2.0以上 示例文件 在同级目录下有一个文件夹in，文件夹in下有一个sample.txt，内容如下 aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee ff aa bb zks ee kks ee zz zks filter filter()接收一个函数，把这个函数用于RDD
Spark算子基础：Scala版RDD操作详解
"Spark算子基础讲义，涵盖了Spark的核心概念——算子和RDD，以及如何在Scala环境下操作Spark集群进行数据处理。" Spark是一种快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它提供了丰富的算子用于对分布式数据集进行操作。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值