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RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

,1) (Spark,1) (Hive,1) (Spark,1) reduceByKey(func) 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数...func中进行聚合后的结果。...reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值,(a,b) => a+b这个Lamda表达式中，a和b都是指value，比如，对于两个具有相同key的键值对(“spark...采用keys后得到的结果是一个RDD[Int]，内容是{1,1,1,1}。...键值对RDD的value部分进行处理，而不是同时对key和value进行处理。

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举例说明Spark RDD的分区、依赖

(_ + _) counts: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[4] at reduceByKey at :...假设dependency为dependencies成员 dependency的类型（NarrowDependency或ShuffleDependency）说明了该依赖是窄依赖还是宽依赖通过dependency...的def getParents(partitionId: Int): Seq[Int]方法，可以得到子RDD的每个分区依赖父RDD的哪些分区 dependency包含RDD成员，即子RDD依赖的父RDD...，该RDD的compute函数说明了对该父RDD的分区进行怎么样的计算能得到子RDD的分区该父RDD中同样包含dependency成员，该dependency同样包含上述特点，同样可以通过该父RDD的...dependency成员来确定该父RDD依赖的爷爷RDD。

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Spark2.x学习笔记：3、 Spark核心概念RDD

[8] at parallelize at :24 scala> val pets2=pets.reduceByKey(_+_) pets2: org.apache.spark.rdd.RDD..., Int)] = Array((cat,1), (cat,2), (dog,1)) scala> （2）程序说明 reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行...reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。...=kvRdd.reduceByKey(_+_) rsRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[6] at reduceByKey...值相加）。

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大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析+ RDD 概念 + RDD 编程 + 键值对 RDD + 数据读取与保存主要方式 + RDD 编程进阶 + Spark Cor

函数计算后返回值为 true 的输入元素组成。...这些操作返回 RDD，因此它们是转化操作而不是行动操作。 reduceByKey() 与 reduce() 相当类似，它们都接收一个函数，并使用该函数对值进行合并。...reduceByKey() 会为数据集中的每个键进行并行的归约操作，每个归约操作会将键相同的值合并起来。...因为数据集中可能有大量的键，所以 reduceByKey() 没有实现为向用户程序返回一个值的行动操作。实际上，它会返回一个由各键和对应键归约出来的结果值组成的新的 RDD。 ...需要键和值能够自动转为 Writable 类型。 4.5 对象文件输入输出对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用 Java 的序列化机制。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No2)——《Transformation转换算子》

本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第二篇，为大家带来的是RDD的转换的内容。该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...返回一个新的RDD，该RDD由经过 func 函数计算后返回值为true的输入元素组成。...reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y) reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD...((female,6), (male,7)) 3.3.4 reduceByKey和groupByKey的区别 1.reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合..., (Int, Int))] = ShuffledRDD[5] at combineByKey at :28 3）打印合并后的结果 scala> combine.collect res5

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

将每个分区内的最大值进行求和，初始值为0 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...全局聚合后的结果为13 将每个分区内的最大值进行求和，初始值为5 scala> val maxSum = rdd1.aggregate(5)(math.max(_, _), _ + _) maxSum:...Int = 19 总共有两个分区：分区0为1,2,3,4 分区1为5,6,7,8,9 第一个分区最大值为5(初始值)，第二个分区最大值为9，全局聚合后的结果还需与初始值相加，结果为14+5=19...注意，此时"0".length的值为1，1再与"23".length即2比较，返回1。同理分区2字符串长度最小值为0，聚合后的结果则为10或01。...> val rdd4 = rdd2.reduceByKey(_ + _) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ShuffledRDD[21]

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Spark实现WordCount的几种方式总结

方法一：map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import...key一个初始值； * 2.seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；(分区内聚合函数) * 3.combOp：函数用于合并每个分区中的结果。...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** * WordCount实现的第四种方式：groupByKey+map...list.flatMap(_.split(" ")) println("第一步结果") println(res0) println(res1) /** * 第二步是将拆分后得到的每个单词生成一个元组...val res4 = res3.groupBy(_._1) println("第三步结果") println(res4) /** * 最后一步是求出groupBy后的每个

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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

Value类型 1 map(func) 1.作用: 返回一个新的 RDD, 该 RDD 是由原 RDD 的每个元素经过函数转换后的值而组成. 就是对 RDD 中的数据做转换. ? 2....[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 // 得到一个新的 RDD, 但是这个 RDD 中的元素并不是立即计算出来的...返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。 2. 案例：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...] at parallelize at :24 // 2.计算相同key对应值的相加结果 scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x...+y) reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[47] at reduceByKey at :26

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2021年大数据Spark（十五）：Spark Core的RDD常用算子

filter 算子： filter(f:T=>Bool) : RDD[T]=>RDD[T]，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，只保留 f 返回为 true 的数据，组成新的 RDD。 ...第一点：增加分区数目当处理的数据很多的时候，可以考虑增加RDD的分区数第二点：减少分区数目其一：当对RDD数据进行过滤操作（filter函数）后，考虑是否降低RDD分区数目其二：当对结果RDD...=========================") // 使用aggregate函数获取最大的两个值 val top2: mutable.Seq[Int] = datasRDD.aggregate...groupByKey函数：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的函数，将相同key的值聚合到一起。...reduceByKey函数：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。

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Spark学习之Spark调优与调试（7）

Spark特定的优先级顺序来选择实际配置：优先级最高的是在用户代码中显示调用set()方法设置选项；其次是通过spark-submit传递的参数；再次是写在配置文件里的值；最后是系统的默认值。...scala> val input =sc.textFile("/home/spark01/Documents/input.text") input: org.apache.spark.rdd.RDD[String...{(a,b)=>a+b} counts: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[7] at reduceByKey at :27 [] scala> counts.collect() res2: Array[(String, Int...at :31 scala> counts.collect() res5: Array[(String, Int)] = Array((ERROR,1), (##input.text

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Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

(_ +_) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[4] at reduceByKey at :26.../people.json MapPartitionsRDD[11] at textFile at :24 // 导入 scala 提供的可以解析 json 的工具类 scala> import...String, Int]("hdfs://hadoop002:9000/seqFiles") rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD...读写 objectFile 文件对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用 Java 的序列化机制。 ...) 2）键类型: 指定[K,V]键值对中K的类型 3）值类型: 指定[K,V]键值对中V的类型 4）分区值: 指定由外部存储生成的RDD的partition数量的最小值,如果没有指定,系统会使用默认值defaultMinSplits

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RDD 编程

RDD动作 spark 遇到 RDD action 时才会真正的开始执行，遇到转换的时候，只是记录下来，并不真正执行 count() ，统计 rdd 元素个数 collect()，以数组形式返回所有的元素...: Int = 2 scala> val rdd1 = rdd.repartition(1) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD...| map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a+b) wordCount: org.apache.spark.rdd.RDD[(String..., Int)] = ShuffledRDD[9] at reduceByKey at :27 scala> wordCount.collect() # 收集 res2: Array[...| saveAsTextFile("file:///home/hadoop/workspace/writeword") # 后面跟的是一个目录，而不是文件名 ls /home/hadoop

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。...filter()： filter 函数功能是对元素进行过滤，对每个元素应用 f 函数，返回值为 true 的元素在RDD 中保留，返回值为 false 的元素将被过滤掉。...map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素 val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) val b = a.flatMap(x =...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。...（2）foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。原文链接：https://www.jianshu.com/p/addc95d9ebb9

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。...filter()： filter 函数功能是对元素进行过滤，对每个元素应用 f 函数，返回值为 true 的元素在RDD 中保留，返回值为 false 的元素将被过滤掉。...map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素 val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) val b = a.flatMap(x =>...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。...（2）foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。

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Spark RDD篇

RDD是一个抽象，会记录一些信息，他并不是一个真正的集合，但可以像集合一样操作，降低了开发难度。...scala> rdds.collect //查看这个新的RDD，由于RDD并不是一个真正的集合，必须要经过一次从各个Worker收集才能查看数据 res3: Array[Int] = Array(10...将List集合每个元素乘以2后按照升序排序 rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at sortBy at <console...,1), (cry,1), (my,1), (ice,1), (cark,1), (balana,1), (fuck,1)) 虽然结果一样，但是在数据量大的时候，使用reduceByKey,因为reduceByKey...当然我们只是为了获取对偶元组key的value值的和，可以使用reduceByKey，这里不需要分区，结果跟初始值为0的aggregateByKey相同 scala> pairRDD.reduceByKey

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——Transformations转换入门经典实例

如groupByKey，reduceByKey 对两个RDD基于key进行join和重组，如join(父RDD不是hash-partitioned ) 需要进行分区，如partitionBy Transformations..., combOp, [numTasks]) aggregateByKey比较复杂，我也不是很熟练，不过试验了下，大概的意思是针对分区内部使用seqOp方法，针对最后的结果使用combOp方法。...比如，想要统计分区内的最大值，然后再全部统计加和： scala> var data = sc.parallelize(List((1,1),(1,2),(1,3),(2,4)),2) data: org.apache.spark.rdd.RDD...分区的元素将会被当做输入，脚本的输出则被当做返回的RDD值。...= data.repartition(2) result: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[27] at repartition at

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4.3 RDD操作

例如，可以通过将要在Reduce操作中使用的Map转换来创建一个数据集，并且只返回Reduce的结果给驱动程序，而不是整个Map所得的数据集。...触发Job提交后调用。...创建），键-值对操作可用PairRDDFunction类，如果导入了转换，该类将自动封装元组RDD。 ...顺便说一句，进行分组的groupByKey不进行本地合并，而进行聚合的reduceByKey会在本地对每个分区的数据合并后再做Shuffle，效率比groupByKey高得多。...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] // 按照key进行reduceByKey操作 scala>val rbk = rdd.reduceByKey(_+

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spark求最受欢迎的老师的问题

{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** * 根据学科取得的最受欢迎的前2名老师的排序 */ object FavTeacher2...((subject,teacher),1) }) //聚合 val reduced = word.reduceByKey(_+_) //先计算学科的数量 //将所有学科的名字先在集群中统计计算...shuffle到一个分区 val subjectPartitiioner = new SubjectPartitioner(subject) //对聚合后的RDD进行自定义分区...，在构造器中执行 //String是分区(学科)，Int 是学科的位置 val rules = new mutable.HashMap[String,Int]() var index =...override def numPartitions: Int = subjects.length //根据传入的key,计算返回分区的编号 //定义一个计算规则 override

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Spark Core 学习笔记

scala> sc.textFile("hdfs://bigdata02:9000/input/words").flatMap(x=>x.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey...，只不过flatMapValues是针对[K,V]中的V值进行flatMap操作。 ...cache既不是transformation也不是action，因为没有生成新的RDD，也没有立即执行 cache不建议直接将hdfs的数据直接cache ...建议将hdfs的数据过滤后缓存使用完毕后清空缓存： unpersist() 8、RDD的缓存机制（*）提高效率 ...cache到内存中取数据写入到hdfs中其中作者也说明了，在checkpoint的时候强烈建议先进行cache，并且当你checkpoint执行成功后，那么前面所有的

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Spark2.x学习笔记：10、简易电影受众系统

（4）将处理后的评级表和处理后的用户表进行join操作。...[((String, String), Int)] = ShuffledRDD[13] at reduceByKey at :38 scala> userDistribution.foreach...,如果不存在则返回一个默认值。...task共享，而不是每个task一份。...就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce， * 因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对

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