Spark之RDD算子-转换算子

转换（Transformation）算子 就是对RDD进行操作的接口函数，其作用是将一个或多个RDD变换成新的RDD。

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使用Spark进行数据计算，在利用创建算子生成RDD后，数据处理的算法设计和程序编写的最关键部分，就是利用变换算子对原始数据产生的RDD进行一步一步的变换，最终得到期望的计算结果。

对于变换算子可理解为分两类：1，对Value型RDD进行变换的算子；2，对Key/Value型RDD进行变换算子。在每个变换中有仅对一个RDD进行变换的，也有是对两个RDD进行变换的。

将当前RDD进行重新分区，生成一个以numPartitions参数指定的分区数存储的新RDD。参数shuffle为true时在变换过程中进行shuffle操作，否则不进行shuffle。

在Linux系统中，有许多对数据进行处理的shell命令，我们可能通过pipe变换将一些shell命令用于Spark中生成新的RDD。

对原RDD中的元素按照函数f指定的规则进行排序，并可通过ascending参数进行升序或降序设置，排序后的结果生成新的RDD，新的RDD的分区数量可以由参数numPartitions指定，默认与原RDD相同的分区数。

输入参数为另一个RDD，返回两个RDD中所有元素的笛卡尔积。

输入参数为另一个RDD，返回原始RDD与输入参数RDD的补集，即生成由原始RDD中而不在输入参数RDD中的元素构成新的RDD，参数numPartitions指定新RDD分区数。

返回原始RDD与另一个RDD的并集。

生成由原始RDD的值为Key，另一个RDD的值为Value依次配对构成的所有Key/Value对，并返回这些Key/Value对集合构成的新RDD

将Key/Value型RDD中的元素的Key提取出来，所有Key值构成一个序列形成新的RDD。

将Key/Value型RDD中的元素的Value值使用输入参数函数f进行变换构成一个新的RDD。

spark中的rdd怎么写入mysql

f(isset($_POST['submit'])$_POST['submit']=='提交'){

3 //判断是否是提交过来的

4 $intext = $_POST['intext'];

5 if($intext!=null||$intext!=''){

6 $link = mysql_connect("localhost", "root", "123456");

7 //数据库配置信息 第一个参数数据库位置第二个是用户名第三个是密码

8 mysql_select_db("szn_test");

9 //设置要使用的数据库

10 $sql = "select * from demo where res = '".$intext."'";

Spark算子：RDD基本转换操作(7)–zipWithIndex、zipWithUniqueId

关键字：Spark算子、Spark RDD基本转换、zipWithIndex、zipWithUniqueId

zipWithIndex

def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)]

该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。

该函数将RDD中元素和一个唯一ID组合成键/值对，该唯一ID生成算法如下：

每个分区中第一个元素的唯一ID值为：该分区索引号，

每个分区中第N个元素的唯一ID值为：(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数)

看下面的例子：

//总分区数为2

//第一个分区第一个元素ID为0，第二个分区第一个元素ID为1

//第一个分区第二个元素ID为0+2=2，第一个分区第三个元素ID为2+2=4

//第二个分区第二个元素ID为1+2=3，第二个分区第三个元素ID为3+2=5

名称栏目：rdd怎么转换mysql 常用的rdd转换操作api
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