为什么`spark.range(100).orderBy('id'，ascending=False).rdd`不懒惰并触发操作？

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Spark算子官方文档整理收录大全持续更新【Update2023624】

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

采样数最终的采样数依赖于采样量计算方式，假设原始数据集样本数为100，如果选择数量方式，则最终数据集的采样数量与输入数量一致，如果选择比例方式，比例为0.8，则最终数据集的采样数量80。...Examples -------- >>> df = spark.range(10) >>> df.sample(0.5, 3).count()...).select((col("id") % 3).alias("key")) >>> sampled = dataset.sampleBy("key", fractions={0: 0.1..., 1: 0.2}, seed=0) >>> sampled.groupBy("key").count().orderBy("key").show() +---+----...import spark.implicits._ case class Coltest … … val testDS = testDF.as[Coltest] 特别注意：在使用一些特殊操作时，一定要加上

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1-Spark一个Application拥有多个job，一个action操作会出发一个Job划分 2-Spark一个Job有多个Stages，发生shuffle操作触发一个Stage的划分 3-一个...transformation和action类型 1)Transformation转换操作：返回一个新的RDD 所有Transformation函数都是Lazy，不会立即执行，需要Action函数触发 2...) 根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 union(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD...)(seqOp, combOp, [numTasks]) sortByKey([ascending], [numTasks]) 在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照...df.select(['id']), df.select(col('id')), df.select(colomns('id')), df.select('id), df.select($"") 14、

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}) println(s"Count = ${recordsRDD.count()},\nFirst = ${recordsRDD.first()}") // 数据使用多次，进行缓存操作.../ 按照用户ID和搜索词组合的Key分组聚合 .reduceByKey(_ + _) clickCountRDD .sortBy(_._2, ascending = false) .take...") println(s"Count = ${recordsRDD.count()},\nFirst = ${recordsRDD.first()}") // 数据使用多次，进行缓存操作...，使用count触发 recordsRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK).count() // TODO: 3....(_._2, ascending = false) .take(10).foreach(println) println(s"Max Click Count = ${clickCountRDD.map

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注意：只有Key-Value类型的RDD才有分区器，非Key-Value类型的RDD分区的值是None 每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的。...之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[K,V]。...ID。...[(String, Int)] = sc.parallelize(list, 4) //对数据进行分区，并使用RangePartitioner分区器， val value: RDD[(...RDD默认为HashPartitioner 分区器，即使不指定分区器默认的就是。Ragen需要明确指定。

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Action行动算子

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为什么使用Spark Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，而且比MapReduce...Job 说明：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成，一个Application中往往会产生多个Job。...sort 和 orderBy 使用方法相同 jdbcDF.orderBy(- jdbcDF("c4")).show(false) jdbcDF.orderBy(jdbcDF("c4").desc).show...以下示例其中最简单直观的一种用法，对 id 字段求最大值，对 c4 字段求和。...jdbcDF.agg("id" -> "max", "c4" -> "sum") Union unionAll 方法：对两个DataFrame进行组合 ,类似于 SQL 中的 UNION ALL 操作。

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