(重要)sparkRDD核心知识

spark 核心是RDD：弹性分布式数据集

基本RDD 转换运算

• 创建intRDD
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• 创建stringRDD
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• map 运算
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• filter 数字运算
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• filter 字符串运算
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• distinct 运算
  • 去除重复元素
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• randomSplit 运算
  • 随机按照比例分为多个RDD
  • 如下比例：0.4:0.6
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• groupBy 运算
  • 根据匿名函数规则，分为多个Array
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多个RDD 转换运算

• 创建3个范例RDD
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• union 并集运算
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• innersection 交集运算
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• substract 差集运算
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• cartesian 笛卡尔乘积运算
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基本动作运算

• 读取数据
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• 统计功能
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RDD key-value 基本转换运算

• 创建范例 k-v RDD
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• 将具有相同key的值合并
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多个RDD k-v 转换运算

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• 按照key 做差
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key-value 动作运算

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• 根据key 查找value
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共享变量：用于节省内存和运行时间，提升并行执行时的运行效率

• 分为两种：
  • Broadcast 广播变量
    • 不使用广播
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    • 使用广播变量
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  • accumulator 累加器
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RDD persistence 持久化

• 需要重复运算的RDD 存储到内存中
  • 默认memory_only
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