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2023-11-23 12:32:09
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RDD介绍
RDD(1) 转换算子-Value
RDD(2) 转换算子-Value
RDD(3) 转换算子-Value
RDD(4) 转换算子—(K-V)
RDD(4) 行动算子
RDD(3) 持久化
RDD(6) 分区器
累加器
广播
架构
传递过程
关系
RDD
RDD
转换算子
转换
1.map
2.mapPartitions
3.mapValues
4.flatMap
清洗
filter
合流
union
intersection
subtract
Shuffle操作
排序
sortby
sortByKey
值聚合
reduceByKey
分组聚合
groupBykey
合流连接
1.join
2.leftJoinOut
rightJoinOut
fullJoinOut
重分区
coalesce
repartitions
行动算子
通用
1.foreachPartitions
2.take & takeOrdered
3.zipWithIndex
4.collect & foreach
5.reduce&aggregate
6.first
7.count
K-V类型
countBykey
countByValue
数字类型
max
缓存
cache
checkpoint
区别
依赖关系
依赖
阶段
DAG&Stage
Stage
DAG
序列化
案例
1 前三的广告
2 前十的用户
SparkSQL
一 DataFrame
二 DataSet
三 类型互转
四 SparkSQL-DataFrame
五 SparkSQL-DataSet
六 用户自定义函数
七 数据的加载和保存
八 Hive on Spark
SQL
案例
SparkStreaming
转换算子
transform
状态
window
countByWindow
reduceByKeyAndWindow
updateStateByKey
调优
分区&并行度
并行度
分区
例子
shuffle
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