54、Spark Streaming:DStream的transformation操作概览

一、 transformation操作概览

  Transformation

                                                         Meaning

map

对传入的每个元素,返回一个新的元素

flatMap

对传入的每个元素,返回一个或多个元素

filter

对传入的元素返回true或false,返回的false的元素被过滤掉

union

将两个DStream进行合并

count

返回元素的个数

reduce

对所有values进行聚合

countByValue

对元素按照值进行分组,对每个组进行计数,最后返回<K, V>的格式

reduceByKey

对key对应的values进行聚合

cogroup

对两个DStream进行连接操作,一个key连接起来的两个RDD的数据,都会以Iterable<V>的形式,出现在一个Tuple中。

join

对两个DStream进行join操作,每个连接起来的pair,作为新DStream的RDD的一个元素

transform

对数据进行转换操作

updateStateByKey

为每个key维护一份state,并进行更新(这个,我认为,是在普通的实时计算中,最有用的一种操作)

window

对滑动窗口数据执行操作(实时计算中最有特色的一种操作)

原文地址:https://www.cnblogs.com/weiyiming007/p/11346012.html