spark的RDDAPI总结
Posted zuizui1204
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了spark的RDDAPI总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
下面是RDD的基础操作API介绍：
|
操作类型 |
函数名 |
作用 |
|
转化操作 |
map() |
参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，返回值是新的RDD |
|
flatMap() |
参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，将元素数据进行拆分，变成迭代器，返回值是新的RDD |
|
|
filter() |
参数是函数，函数会过滤掉不符合条件的元素，返回值是新的RDD |
|
|
distinct() |
没有参数，将RDD里的元素进行去重操作 |
|
|
union() |
参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD |
|
|
intersection() |
参数是RDD，求出两个RDD的共同元素 |
|
|
subtract() |
参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉 |
|
|
cartesian() |
参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积 |
|
|
行动操作 |
collect() |
返回RDD所有元素 |
|
count() |
RDD里元素个数 |
|
|
countByValue() |
各元素在RDD中出现次数 |
|
|
reduce() |
并行整合所有RDD数据，例如求和操作 |
|
|
fold(0)(func) |
和reduce功能一样，不过fold带有初始值 |
|
|
aggregate(0)(seqOp,combop) |
和reduce功能一样，但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样 |
|
|
foreach(func) |
对RDD每个元素都是使用特定函数
|
以上是关于spark的RDDAPI总结的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章