常用的rddTransformation算子

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暑假生活每周总结10

 

 

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from pyspark import SparkContext   # 创建SparkContext对象 sc = SparkContext("local", "RDD Transformations Example")   # 假设我们有一个RDD数据源 data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])   # 1.map算子 mapped_data = data.map(lambda x: x * 2) print(mapped_data.collect())  # 输出：[2, 4, 6, 8, 10]   #2. flatMap算子 nested_data = sc.parallelize([[1, 2], [3, 4]]) flat_mapped_data = nested_data.flatMap(lambda x: x) print(flat_mapped_data.collect())  # 输出：[1, 2, 3, 4]   #3. reduceByKey算子，假设是KV型数据 kv_data = sc.parallelize([(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]) reduced_data = kv_data.reduceByKey(lambda a, b: a + b) print(reduced_data.collect())  # 输出：[(1, 'ab'), (2, 'c')]   #4. mapValues算子 kv_data2 = sc.parallelize([(1, 10), (2, 20)]) mapped_values_data = kv_data2.mapValues(lambda v: v * 2) print(mapped_values_data.collect())  # 输出：[(1, 20), (2, 40)]   #5. groupBy算子 grouped_data = data.groupBy(lambda x: x % 2) print(grouped_data.collect())  # 输出：[(0, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at ...>), (1, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at ...>)]   #6. filter算子 filtered_data = data.filter(lambda x: x % 2 == 0) print(filtered_data.collect())  # 输出：[2, 4]   # 7.distinct算子 distinct_data = data.distinct() print(distinct_data.collect())  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]   #8. union算子 rdd1 = sc.parallelize([1, 2]) rdd2 = sc.parallelize([3, 4]) union_data = rdd1.union(rdd2) print(union_data.collect())  # 输出：[1, 2, 3, 4]   #9. join算子 rdd_kv1 = sc.parallelize([(1, 'a'), (2, 'b')]) rdd_kv2 = sc.parallelize([(1, 'x'), (2, 'y')]) joined_data = rdd_kv1.join(rdd_kv2) print(joined_data.collect())  # 输出：[(1, ('a', 'x')), (2, ('b', 'y'))] # 10. intersection算子 rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) rdd2 = sc.parallelize([4, 5, 6, 7, 8]) intersection_data = rdd1.intersection(rdd2) print(intersection_data.collect())  # 输出：[4, 5]   # 11. glom算子 data = sc.parallelize(range(10), numSlices=4)  # 创建一个分区数为4的RDD glom_data = data.glom() for part in glom_data.collect():     print(part)  # 输出每个分区内的元素列表   # 12. groupByKey算子 kv_data = sc.parallelize([(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd')]) grouped_data = kv_data.groupByKey() for key, values in grouped_data.collect():     print(f"Key: {key}, Values: {list(values)}")  # 输出：Key: 1, Values: ['a', 'b'], Key: 2, Values: ['c'], Key: 3, Values: ['d']#13. sortBy算子 sorted_data = data.sortBy(lambda x: -x)  # 降序排序 print(sorted_data.collect())  # 输出：[5, 4, 3, 2, 1]   #14. sortByKey算子（针对KV型） kv_sorted_data = sc.parallelize([(2, 'b'), (1, 'a'), (3, 'c')]) sorted_by_key = kv_sorted_data.sortByKey(ascending=True) print(sorted_by_key.collect())  # 输出：[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

　　

 

1.map算子，将rdd数据进行依次处理，基于map的算子中所收集的逻辑函数。进行逻辑运算，返回rdd，比较常见。

2.flatMap算子，对rdd执行map操作，进行解嵌套，返回rdd。

3.reduceByKey算子，主要是针对KV型数据进行key分组进行数据的计算，根据所提供的逻辑，进行组内数据的聚合操作。

4.mapValues算子，主要是针对二元元组的rdd，对其内部的value执行map操作，传入的逻辑函数，主要是对于value值得操作。

5.groupBy算子，对rdd的数据进行分组。分组完成后返回二元元组，同组数据放入一个迭代器中作为value值。

6.filter算子，主要是过滤数据。传入的函数要有bool类型的返回值。

7.distinct算子，主要是进行数据的去重操作，返回新的rdd。

8.union算子，主要是对于连个rdd，进行合并返回。

9.join算子，对于两个rdd可以执行join操作，相当于sql中的内外连接。语法有join，leftOuterJoin，rightOuterJoin。

10.intersection算子，主要是求取两个rdd的交集，并返回新的rdd。

11.glom算子，主要是进行对于rdd按照其分区进行嵌套。

12.groupByKey算子，针对KV型rdd，自然按照key进行分组。

13.sortBy算子，主要是对rdd数据进行排序，基于你指定的排序依据。sortBy（func，ascending=False，numPartitions=1） true为升序，false为降序。

14.sortByKey算子，主要是针对KV型rdd，按照key进行排序。sortByKey（ascending=True，numPartitions=1，keyfunc=所要书写的处理方法，相当于在排序前的数据处理）实例化python代码实现