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这篇文章主要介绍“Spark算子的转换操作介绍”，在日常操作中，相信很多人在Spark算子的转换操作介绍问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Spark算子的转换操作介绍”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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##概述
每一次转换操作都会产生不同的RDD,供给下一个操作使用。
####算子
解决问题其实是将问题的初始化状态，通过一系列的操作Operate对问题的状态进行转换，然后达到完成解决的状态
####惰性机制
RDD的转换过程是惰性求值的，也就是，整个转换过程只记录轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到了行动操作时，才会触发真正的计算。
##filter(func)
过滤出满足函数func的元素，并返回存入一个新的数据集
val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) val result = rdd.filter(_%2==0) println(result.collect().mkString(","))##map(func)
将每个元素传递到函数func中进行操作，并将结果返回为一个新的数据集。
collect()以数组的形式返回rdd的结果，但列表中每个数乘以2
val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) val mapResult = rdd.map(_*2) println(mapResult.collect().toBuffer)##flatMap(func)
与map相似，但是每个输入元素都可以映射到0或多个输出结果,所以func应该返回一个序列，而不是单一元素
val conf = new SparkConf().setAppName("RDD").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val arrayRDD: RDD[List[Int]] = sc.makeRDD(Array(List(1,2),List(3,4))) val listRDD: RDD[Int] = arrayRDD.flatMap(data=>data) listRDD.collect().foreach(println)val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd = sc.parallelize(Array("a b c","b c d")) val result = rdd.flatMap(_.split(" ")) println(result.collect().mkString(","))##sample
参数1 是否抽出的数据放回
参数2 抽样比例 浮点型
参数3 种子，默认值
val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd = sc.parallelize(1 to 10) val result = rdd.sample(false,0.5) println(result.collect().mkString(","))##union
求并集
##intersection
求交集
##distinct
去除重复元素
到此，关于“Spark算子的转换操作介绍”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！