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spark算子分類 spark是怎么區(qū)分transformer和action算子的?

spark是怎么區(qū)分transformer和action算子的?在我看來,spark編程中的action操作符充當觸發(fā)器來觸發(fā)上一個轉(zhuǎn)換操作符。轉(zhuǎn)換操作具有延遲加載的特性。定義操作后,不會立即加載它。

spark是怎么區(qū)分transformer和action算子的?

在我看來,spark編程中的action操作符充當觸發(fā)器來觸發(fā)上一個轉(zhuǎn)換操作符。轉(zhuǎn)換操作具有延遲加載的特性。定義操作后,不會立即加載它。只有當一個動作操作符被執(zhí)行時,所有先前的轉(zhuǎn)換操作符才會被執(zhí)行。下面的代碼中列出了常見的操作操作符:(Java版本)包星火研究.core導入java.util.Arrays數(shù)組導入java.util.List導入java.util.Mapimport文件org.apache.spark網(wǎng)站.SparkConf導入org.apache.spark網(wǎng)站. api.java.javapairdd文件導入org.apache.spark網(wǎng)站. api.java.JavaRDD文件導入org.apache.spark網(wǎng)站. api.java.JavaSparkContext導入org.apache.spark網(wǎng)站. api.java.function函數(shù).函數(shù)導入org.apache.spark網(wǎng)站. api.java.function函數(shù)

spark parquet只能用于spark sql么?

1)過去整個行業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)棧的流水線一般分為以下兩種方式:a)數(shù)據(jù)源-> HDFS-> Mr/hive/spark(相當于ETL)-> HDFS parquet-> spark SQL/Impala-> Resultservice(可以放入dB或作為數(shù)據(jù)使用)通過JDBC/ODBC提供服務);b)數(shù)據(jù)源->實時更新數(shù)據(jù)到HBase/DB->導出到parquet-> spark SQL/impala-> Resultservice(可以放在DB中,也可以通過JDBC/ODBC作為數(shù)據(jù)服務使用);上面提到的第二種方式完全可以被Kafka spark streaming spark SQL所取代(強烈建議使用parquet在內(nèi)部存儲數(shù)據(jù))。2) 預期方式:datasource-> Kafka-> spark streaming-> PARQ