阿里研发推荐：这份大数据开发代码速查表，值得每个程序员收藏！

阿里推荐的这份大数据开发代码速查表涵盖Spark、Hadoop及Hive等核心组件的关键知识点，适合程序员日常学习与工作参考。以下是具体内容整理：

一、Spark 必知必会

Spark 是大数据内存计算框架的核心工具，速查表重点整理了以下两类算子：

Transformation 算子用于数据转换操作，常见算子包括：
map()：对每个元素应用函数，返回新数据集。
filter()：筛选满足条件的元素。
groupByKey()：按Key分组，生成(K, Iterable<V>)。
reduceByKey()：对相同Key的值聚合。
join()：基于Key连接两个数据集。
Action 算子触发计算并返回结果或写入外部存储，常见算子包括：
collect()：将数据集收集到Driver端。
count()：返回元素数量。
reduce()：聚合数据集元素。
saveAsTextFile()：将数据集保存为文本文件。

二、Hadoop 必知必会

Hadoop 是分布式文件系统的核心工具，速查表聚焦于 Hadoop Shell 的常用命令：

HDFS 命令风格支持两种命令格式，效果相同：
hadoop fs [命令]
hdfs dfs [命令]常用操作示例：
hadoop fs -ls /path：列出目录内容。
hadoop fs -put localfile /hdfs/path：上传本地文件到HDFS。
hadoop fs -get /hdfs/path localfile：下载HDFS文件到本地。

三、Hive 必知必会

Hive 是分布式数据库的核心工具，速查表整理了其内置函数的分类及用法：

关系、数学及逻辑运算符支持比较、算术和逻辑运算，例如：
A = B：判断相等。
A + B：数值相加。
A AND B：逻辑与。
数值计算函数提供数学运算支持，例如：
round(x, d)：四舍五入到d位小数。
rand()：生成0~1的随机数。
字符串函数处理字符串操作，例如：
concat(str1, str2)：拼接字符串。
substr(str, pos, len)：截取子串。
split(str, regex)：按正则分割字符串。
聚合函数用于数据统计，例如：
count(*)：计算行数。
sum(col)：求和。
avg(col)：求平均值。
高级函数及窗口函数支持复杂分析场景，例如：
row_number()：为结果集分配唯一序号。
rank()：按字段排名（相同值并列）。

四、速查表的价值与获取方式

总结：该速查表内容精炼、分类清晰，覆盖了Spark、Hadoop、Hive三大组件的高频操作，是大数据工程师提升效率的实用工具。

热门标签