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Spark学习:spark相似算子解析

spark算子

    • 一、Map、Flatmap和MapPartition
    • 二、repartition和coalesce
    • 三、reduceByKey和groupByKey
    • 四、collect、take和first

一、Map、Flatmap和MapPartition

算子作用
map接收一个高阶函数f,对每个算子进行f操作
flatmap接收一个高阶函数f,对每个元素进行f操作,形成一个大的集合,然后在迭代器返回每个元素
mapPartitionsmap()是每次处理一条数据,mappartitions是每次处理一个分区中的数据,由于是遍历分区,减少了发送到执行器的交互次数,效率优于map(),但执行器内存不足可能会造成OOM(),因此内存空间较大的时候建议用mappartitions

二、repartition和coalesce

算子作用
repartition调增rdd的并行度,会引入shuffle

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