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Spark的常用算子

Spark 内置算子是指 Spark 提供的具有高性能、高效率和高可靠性的数据操作函数。Spark 内置算子可以帮助我们完成大量的数据预处理、处理和分析任务。其主要包括以下 4 类算子：

转换算子（Transformation）：用于将一个 RDD 转换为另一个 RDD，常见的有 map、flatMap、filter 等。

行动算子（Action）：用于对 RDD 执行计算，常见的有 reduce、collect、count 等。

键值对算子（PairRDDFunctions）：用于处理 K-V 形式的 RDD，常见的有 reduceByKey、groupByKey、sortByKey 等。

文件系统算子（File System）：用于进行文件系统的操作，常见的有 textFile、saveAsTextFile、wholeTextFiles 等。

下面简单介绍一下这些内置算子的详细用法：

一、转换算子（Transformation）

map(func): 将原 RDD 中的每个元素传递给函数 func，得到一个新的 RDD。

flatMap(func): 与 map 类似，但每个元素都可以生成多个输出，这些输出被平铺（flattening）成一个新的 RDD。

filter(func): 返回输入 RDD 中通过函数 func 的筛选结果为 true 的元素。

distinct([numTasks])): 返回输入 RDD 中所有不同的元素，可选参数 numTasks 指定任务的数量。

union(otherRDD): 返回对输入 RDD 和参数 RDD 执行联合操作的结果，生成一个新的 RDD，不去重。

intersection(otherRDD)): 返回对输入 RDD 和参数 RDD 执行交集操作的结果，生成一个新的 RDD。

subtract(otherRDD): 返回对输入 RDD 和参数 RDD 执行差集操作的结果，生成一个新的 RDD。

cartesian(otherRDD): 返回对输入 RDD 和参数 RDD 执行笛卡尔积的结果，生成一个新的 RDD。

二、行动算子（Action）

reduce(func): 使用函数 func 组合 RDD 中的所有元素，返回计算结果。

collect(): 将 RDD 中的所有元素都返回给驱动程序程序。

count(): 返回 RDD 中元素的数量。

first(): 返回 RDD 的第一个元素。

take(n): 返回 RDD 的前 n 个元素。

takeSample(withReplacement, num, [seed]): 从 RDD 中随机取样 num 个元素，withReplacement 指定是否允许取样后返回的元素有重复，seed 指定随机数种子。

takeOrdered(n, [ordering]): 返回包含 RDD 前 n 个元素的列表，元素是按顺序排序的。

aggregate(zeroValue, seqOp, combOp): 使用给定的函数对 RDD 的元素进行聚合，seqOp 计算在分区中初始值到中间结果的聚合计算，而 combOp 在节点上对中间结果进行聚合。

fold(zeroValue, func): 与 aggregate 类似，但这里的 seqOp 和 combOp 相同。

foreach(func): 对 RDD 中的每个元素执行指定的函数。

三、键值对算子（PairRDDFunctions）

reduceByKey(func, [numTasks]): 按键值对中的键将数据聚合在一起，并使用给定的函数进行聚合。

groupByKey([numTasks]): 按键值对中的键将数据分组，并生成一个迭代器，该迭代器包含与每个唯一键关联的所有元素。

mapValues(func): 对键值对的值应用给定的函数。

flatMapValues(func): 对键值对的值应用给定的函数，并生成一个迭代器，该迭代器包含每个键的所有结果。

keys(): 返回键值对 RDD 中所有键的列表。

values(): 返回键值对 RDD 中所有值的列表。

sortByKey([ascending], [numTasks]): 对键值对 RDD 中的键进行排序，ascending 指定是否按升序排序，numTasks 指定任务数量。

四、文件系统算子（File System）

textFile(path, [minPartitions]): 读取一个文件或文件系统中的所有文件，并返回表示它们的 RDD。

wholeTextFiles(path, [minPartitions]): 读取一个文件或文件系统中的所有文件，返回两项组成的元组，第一项是文件名，第二项是文件中的内容。

saveAsTextFile(path): 将 RDD 的内容写入一个文本文件。

saveAsSequenceFile(path): 将 RDD 的内容作为 Hadoop SequenceFile 保存。

saveAsObjectFile(path): 将 RDD 的内容序列化成字节并保存到文件中。