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本篇内容介绍了“Transformation和Action怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能
今天就跟大家聊聊有关怎样理解Spark中的Transformation和Action，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。1、RDD的
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spark提供了对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）。RDD是一个分布式的数据集合，数据可以跨越集群中的多个机器节点，被分
1.map 和 mapPartitions map的输入变换函数应用于RDD中所有元素，而mapPartitions应用于所有分区。区别于mapPartitions主要在于调用粒度不同。mapPart
RDD的操作类型分为两类：Ø Transformation，根据原有的RDD创建一个新的RDDØ actions，对RDD操作后把结果返回给driver Transfr
transformation算子 map(func) 返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数处理后的新元素组成 filter(func) 返回一个新的数据集，由经过func函数处理后