Acerca de los operadores en Spark, la siguiente afirmación es correcta ( ).

Con respecto a los operadores en Spark, lo siguiente es cierto: Hay dos tipos principales de operadores en Spark: transformaciones y operaciones. Los operadores de transformación se utilizan para modificar un conjunto de datos, mientras que los operadores se utilizan para activar cálculos y devolver resultados.

I.Operador de transformación

1.map: Recibe una función y un conjunto de datos como entrada, aplica la función a cada elemento del conjunto de datos y devuelve un nuevo conjunto de datos. .

2. flatMap: recibe una función y un conjunto de datos como entrada, aplica la función a cada elemento del conjunto de datos y luego devuelve un nuevo conjunto de datos que consta de una lista de todos los elementos producidos por el función.

3. Filtro: Recibe una función y un conjunto de datos como entrada, aplica la función a cada elemento del conjunto de datos y devuelve un valor booleano. Si es verdadero, el elemento se retiene, en caso contrario. está descartado.

4. groupByKey: se utiliza para agrupar claves.

5.reduceByKey: se utiliza para realizar operaciones de reducción sobre valores clave.

6. Unir: se utiliza para unir dos conjuntos de datos.

7. coalescer: se utiliza para reducir el número de particiones.

8. repartición: se utiliza para repartir datos.

9. Muestreo: se utiliza para seleccionar aleatoriamente una determinada proporción de datos del conjunto de datos.

10. Descartes: Se utiliza para realizar una operación de producto cartesiano sobre dos datos.

2. Operadores de operación

1. Recuento: Devuelve el número de elementos del conjunto de datos.

2. primero: Devuelve el primer elemento del conjunto de datos.

3. Tomar: Devuelve los primeros N elementos del conjunto de datos.

4. takeSample: extrae aleatoriamente una determinada cantidad de elementos del conjunto de datos.

5. saveAsTextFile: guarda el conjunto de datos como un archivo de texto.

6. saveAsHadoopFile: guarda el conjunto de datos como un archivo Hadoop.

7. saveAsObjectFile: guarda el conjunto de datos como un archivo objeto.

8.countByKey: Devuelve cada clave y su correspondiente número de elementos.

9.collect: recopila todos los elementos del conjunto de datos en el controlador.

10.foreach: Realiza operaciones en cada elemento del conjunto de datos.

El significado de la aritmética en Spark:

1. Conversión de datos:

La aritmética se utiliza principalmente para la conversión de datos en Spark. Al utilizar la aritmética de conversión, los datos pueden. Ser Convertir de una forma a otra. Por ejemplo, utilice el operador de mapa para aplicar una función a cada elemento del conjunto de datos y devolver un nuevo conjunto de datos. El operador flatMap puede aplicar una función a cada elemento del conjunto de datos y combinar todos los elementos generados por la función en un nuevo conjunto de datos; ; el operador de filtro puede filtrar elementos en el conjunto de datos según las condiciones y retener solo los elementos que cumplan las condiciones.

2. Procesamiento de datos:

Los operadores en Spark se pueden utilizar para procesar y analizar conjuntos de datos a gran escala. Por ejemplo, el operador reduceByKey puede realizar operaciones de reducción en valores clave, fusionando valores con el mismo valor clave en una lista o un número. El operador groupByKey se puede usar para agrupar valores clave, agrupando valores con el mismo valor clave; ; unirse Los operadores se pueden utilizar para unir dos conjuntos de datos, fusionando los elementos correspondientes de ambos conjuntos de datos en función de los valores clave.

3. Partición de datos:

Los operadores en Spark también se pueden utilizar para particionar datos para admitir el procesamiento de datos distribuidos. Por ejemplo, el operador de fusión y el operador de repartición se pueden utilizar para cambiar el número de particiones en un conjunto de datos para equilibrar mejor la distribución y la carga de datos. El operador de muestra se puede utilizar para extraer aleatoriamente una proporción de elementos de un conjunto de datos para respaldar el muestreo y análisis de datos.

El operador cartesiano se puede utilizar para realizar una operación de producto cartesiano en dos datos para respaldar la correlación y el análisis de datos complejos.