spark中RDD算子的示例分析

spark中RDD算子的示例分析

spark算子可以分为Transformation和Action两类。

Transformation算子是对RDD进行转换操作，如map、filter、flatMap等，这些算子都是lazy操作，也就是说，不会立即执行，只有遇到Action算子时才会执行。

Action算子是对RDD执行计算并返回结果，如collect、count、take等。

下面通过一个简单的例子来说明spark算子的使用。

假设有一个RDD，包含了一组数字，我们希望对这组数字进行筛选，只保留其中大于10的数字。

首先，我们定义一个函数来进行筛选：

def filterFunc(num: Int): Boolean = { num > 10 }

然后，我们使用filter算子来对RDD进行筛选：

val rdd = sc.parallelize(1 to 20) val result = rdd.filter(filterFunc)

最后，我们使用Action算子来计算结果并打印出来：

result.collect().foreach(println)

执行结果如下：

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

可以看到，我们只保留了大于10的数字。

spark算子的使用非常灵活，除了上面提到的常用算子之外，还有许多其他的算子可以使用，每个算子都有其特定的用途，根据实际需要来选择使用。