嵌套元组上的Pyspark reduceByKey - 腾讯云开发者社区

【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

一、RDD#reduceByKey 方法 1、RDD#reduceByKey 方法概念 RDD#reduceByKey 方法是 PySpark 中提供的计算方法 , 首先 , 对键值对 KV..., 指的是二元元组 , 也就是 RDD 对象中存储的数据是二元元组 ; 元组可以看做为只读列表 ; 二元元组指的是元组中的数据 , 只有两个 , 如 : ("Tom", 18) ("Jerry...", 12) PySpark 中 , 将二元元组中第一个元素称为键 Key , 第二个元素称为值 Value ; 按照键 Key 分组 , 就是按照二元元组中的第一个元素的值进行分组...; 最后 , 将减少后的键值对存储在新的 RDD 对象中 ; 3、RDD#reduceByKey 函数语法 RDD#reduceByKey 语法 : reduceByKey(func, numPartitions...; 二、代码示例 - RDD#reduceByKey 方法 ---- 1、代码示例在下面的代码中 , 要处理的数据是列表 , 列表元素是二元元组 ; [("Tom", 18), ("Tom",

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PySpark数据计算

本文详细讲解了PySpark中的常用RDD算子，包括map、flatMap、reduceByKey、filter、distinct和sortBy。...10；第二个map算子在第一个map的结果上再次调用新的 lambda 函数，每个元素再加上 5。...二、flatMap算子定义: flatMap算子将输入RDD中的每个元素映射到一个序列，然后将所有序列扁平化为一个单独的RDD。简单来说，就是对rdd执行map操作，然后进行解除嵌套操作。...三、reduceByKey算子定义:reduceByKey算子用于将具有相同键的值进行合并，并通过指定的聚合函数生成一个新的键值对 RDD。...= SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")sc = SparkContext(conf=conf)# 创建了一个包含四个元组的

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)...键（Key）:可以是整型(INT)或者字符串(STRING)对象，也可以是元组这种复杂的对象。...值（Value）：可以是标量，也可以是列表(List)，元组(Tuple)，字典(Dictionary)或者集合(Set)这些数据结构首先要明确的是键值对RDD也是RDD，所以之前讲过的RDD的转换和行动操作...(value)，应用函数，作为新键值对RDD的值,并且将数据“拍平”，而键(key)着保持原始的不变所谓“拍平”和之前介绍的普通RDD的mapValues()是一样的，就是去掉一层嵌套。...pyspark.RDD.flatMapValues 这里将mapValues()和flatMapValues() 一起作用在一个数据上，以显示二者的区别。

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【Python】元组 tuple ① ( 元组 tuple 简介 | 元组不可修改 | 元组定义 | 定义只有一个元素的元组 | 元组嵌套 )

一、元组 tuple 简介 1、元组引入列表 List 中的数据是可修改的 , 如果有这样一种场景 , 数据生成后 , 不能修改 , 列表就不适用了 ; 这里引入新的数据容器 " 元组 tuple...列表 ; 2、元组定义元组使用小括号 () 定义 , 多个数据元素之间 , 使用逗号隔开 ; 元组中的数据元素可以是相同数据类型的 , 也可以是不同数据类型的 ; 元组字面量定义语法 :...定义只有一个元素的元组 , 需要在这唯一的元素后面加上一个逗号 , 这个逗号必须存在 ; 定义只有一个元素的元组语法 : 元组变量 = (元素,) 如果在这唯一的元素后面没有逗号 , 则定义的就不是元组...元组中的元素数据类型不限制 , 因此元组中也可以存放元素类型数据 , 也就是元组嵌套 ; 代码示例 : # 元组嵌套 t6 = (("Tom", 16), ("Jerry", 18)...: {t4}") # 定义单个元素元组变量, 不写逗号 t5 = ("Tom") # 打印元组变量信息 print(f"t5 类型 : {type(t5)}, 内容 : {t5}") # 元组嵌套

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

, 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先读取数据到 RDD 中 , 然后按照空格分割开再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个二元元组列表 , 列表中每个元素的...键 Key 为单词 , 值 Value 为数字 1 , 对上述二元元组列表进行聚合操作 , 相同的键 Key 对应的值 Value 进行相加 ; 将聚合后的结果的单词出现次数作为排序键..."word.txt") print("查看文件内容 : ", rdd.collect()) # 通过 flatMap 展平文件, 先按照空格切割每行数据为字符串列表 # 然后展平数据解除嵌套...列表中的元素转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element, 1)) print("转为二元元组效果 : ", rdd3.collect...()) # 应用 reduceByKey 操作， # 将同一个 Key 下的 Value 相加, 也就是统计键 Key 的个数 rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a,

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用PySpark开发时的调优思路（上）

这一小节的内容算是对pyspark入门的一个ending了，全文主要是参考学习了美团Spark性能优化指南的基础篇和高级篇内容，主体脉络和这两篇文章是一样的，只不过是基于自己学习后的理解进行了一次总结复盘...，而原文中主要是用Java来举例的，我这边主要用pyspark来举例。...聚合操作 reduceByKey、groupByKey、sortByKey 需要对相同key进行操作，所以需要拉到同一个节点上。...上一节讲到了低效算法，自然地就会有一些高效的算子。...（分区数据量不大的情况下使用，如果有数据倾斜的话容易发生OOM） groupByKey reduceByKey/aggregateByKey 这类算子会在原节点先map-side预聚合，相对高效些。

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Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码

使用Python语言开发Spark程序代码 Spark Standalone的PySpark的搭建----bin/pyspark --master spark://node1:7077 Spark StandaloneHA...版本交互式界面】bin/pyspark --master xxx 【提交任务】bin/spark-submit --master xxxx 【学会配置】Windows的PySpark环境配置 1-安装...将相同Key的Value数据累加操作 resultRDD = rdd_mapRDD.reduceByKey(lambda x, y: x + y) # print(type(resultRDD...结果： [掌握-扩展阅读]远程PySpark环境配置需求：需要将PyCharm连接服务器，同步本地写的代码到服务器上，使用服务器上的Python解析器执行步骤： 1-准备PyCharm...中，复制相对路径 4-执行代码在远程服务器上 5-执行代码 # -*- coding: utf-8 -*- # Program function： Spark的第一个程序

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强者联盟——Python语言结合Spark框架

Python不是Spark的“亲儿子”，在支持上要略差一些，但基本上常用的接口都支持。...pyspark与spark-shell都能支持交互式测试，此时便可以进行测试了。相比于Hadoop来说，基本上是零配置即可以开始测试。...reduceByKey：将上面列表中的元素按key相同的值进行累加，其数据结构为：[('one', 3), ('two', 8), ('three', 1), ...]...map(): 映射，类似于Python的map函数。 filter(): 过滤，类似于Python的filter函数。 reduceByKey(): 按key进行合并。...map与reduce 初始的数据为一个列表，列表里面的每一个元素为一个元组，元组包含三个元素，分别代表id、name、age字段。

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Spark编程实验二：RDD编程初级实践

，在pyspark中通过编程来计算以下内容：（1）该系总共有多少学生；（2）该系共开设了多少门课程；（3）Tom同学的总成绩平均分是多少；（4）求每名同学的选修的课程门数；（5）该系DataBase...三、实验步骤 1、pyspark交互式编程先在终端启动pyspark： [root@bigdata zhc]# pyspark （1）该系总共有多少学生； >>> lines = sc.textFile...res的数据格式为('小明', (269, 3)) res = data.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1])) #利用总成绩除以选修的课程数来计算每个学生的每门课程的平均分...rdd2=rdd1.filter(lambda x:(len(x.strip()) > 0)) # 将每行数据转换成带有键值对的元组，键为元组类型 rdd3=rdd2.map(...在实验过程中，需要注意以下几点：（1）选择合适的算子，例如filter、map、reduceByKey、sortByKey等，以及合适的lambda表达式来进行数据处理和计算。

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Spark笔记16-DStream基础及操作

的并行度 reduce：对函数的每个进行操作，返回的是一个包含单元素RDD的DStream count：统计总数 union：合并两个DStream reduceByKey：通过key分组再通过func...进行聚合 join：K相同，V进行合并同时以元组形式表示有状态转换操作在有状态转换操作而言，本批次的词频统计，会在之前的词频统计的结果上进行不断的累加，最终得到的结果是所有批次的单词的总的统计结果...import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if...import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if...import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if

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Spark笔记15-Spark数据源及操作

操作，再进行拍平 wordCounts = words.map(lambda x:(x,1)).reduceByKey(lambda a,b: a+b) wordCounts.pprint() # 在交互式环境下查看...：扮演的是客户端角色 from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming...(lambda line:line.split(" ").map(lambda word:(word,1)).reduceByKey(lambda a,b: a+b) counts.pprint(...不同的topic消息分开存储用户不必关心数据存放位置，只需要指定消息的topic即可产生或者消费数据 partition：每个topic分布在一个或者多个分区上 Producer：生产者，负责发布消息...import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import

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PySpark之RDD入门最全攻略！

初始化我们用元素类型为tuple元组的数组初始化我们的RDD，这里，每个tuple的第一个值将作为键，而第二个元素将作为值。...，使用filter函数，这里要注意的是，虽然RDD中是以键值对形式存在，但是本质上还是一个二元组，二元组的第一个值代表键，第二个值代表值，所以按照如下的代码既可以按照键进行筛选，我们筛选键值小于5的数据...使用reduceByKey函数可以对具有相同key值的数据进行合并。...与上面的级别相同，只不过每个分区的副本只存储在两个集群节点上。 OFF_HEAP (experimental) 将RDD以序列化的方式存储在 Tachyon....因此对于拥有较大堆内存和高并发的环境有较大的吸引力。更重要的是，因为RDD存储在Tachyon上，执行体的崩溃不会造成缓存的丢失。

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用PySpark开发时的调优思路（下）

上期回顾：用PySpark开发时的调优思路（上） 2. 资源参数调优如果要进行资源调优，我们就必须先知道Spark运行的机制与流程。 ?...=python3 \ --conf spark.pyspark.python=python3 \ --conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON...首先我们要知道，在Spark中比较容易出现倾斜的操作，主要集中在distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、repartition等，可以优先看这些操作的前后代码...大多数情况就是进行操作的key分布不均，然后使得大量的数据集中在同一个处理节点上，从而发生了数据倾斜。...# Way1: PySpark RDD实现 import pyspark from pyspark import SparkContext, SparkConf, HiveContext from random

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PySpark简介

本指南介绍如何在单个Linode上安装PySpark。PySpark API将通过对文本文件的分析来介绍，通过计算得到每个总统就职演说中使用频率最高的五个词。...重新启动shell会话以使PATH的更改生效。检查你的Python版本： python --version Java JDK 8 本节中的步骤将在Ubuntu 16.04上安装Java 8 JDK。...Spark中有两种类型的操作：转换和操作。转换是延迟加载的操作，返回RDD。但是，这意味着在操作需要返回结果之前，Spark实际上不会计算转换。...reduceByKey是通过聚合每个单词值对来计算每个单词的转换。...result = tokenize.map(lambda word: (word, 1))\ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) 2.

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RDD编程

通过并行集合（列表）创建RDD 可以调用SparkContext的parallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（列表）上创建，从而实现并行化处理。...) ('Spark', pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7fab13a8d160>) （5）reduceByKey(func) reduceByKey...，这里同时给出了在pyspark环境中执行的代码及其结果。...（四）分区 RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成很多个分区，分别保存在不同的节点上。...1、reduceByKey(func) reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值。

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spark入门框架+python

API即pyspark,所以直接启动即可很简单使用pyspark便进入了环境： ?...（核心）: spark中的一些算子都可以看做是transformation，类如map,flatmap，reduceByKey等等，通过transformation使一种GDD转化为一种新的RDD。...可以看到使用map时实际上是[ [0,1,2,3,4],[0,1,2],[0,1,2,3,4,5,6] ] 类如切分单词，用map的话会返回多条记录，每条记录就是一行的单词，而用flatmap则会整体返回一个对象即全文的单词这也是我们想要的...reduceByKey:有三个参数，第一个和第二个分别是key,value,第三个是每次reduce操作后返回的类型，默认与原始RDD的value类型相同， ? ? sortByKey:排序 ?...即在执行action后，Driver才会提交task到之前注册的worker上的executor一步步执行整个spark任务（定义的那些transformation啥的） action 也有很多： reduce

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流数据_数据回流是什么意思

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...counts=lines.flatMap(lambda line:line.split(""))\ .map(lambda word:(word,1))\ .reduceByKey...lines.flatMap(lambda line: line.split(” “)) \ .map(lambda word: (word, 1))\ .reduceByKey...ssc.queueStream(rddQueue) mappedStream = inputStream.map(lambda x:(x%10,1)) reducedStream=mappedStream.reduceByKey...+y，离开的x-y，当中的数据（几百万条）不动 30 （应该是秒为单位）滑动窗口大小 10秒间隔有状态转换upstatebykey操作跨批次之间维护 https://www.cnblogs.com

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Python大数据之PySpark(七)SparkCore案例

SparkCore案例 PySpark实现SouGou统计分析 jieba分词： pip install jieba 从哪里下载pypi 三种分词模式精确模式，试图将句子最精确地切开...，适合文本分析；默认的方式全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词...''' * 1-读取数据 * 2-完成需求1：搜狗关键词统计 * 3-完成需求2：用户搜索点击统计 * 4-完成需求3：搜索时间段统计 * 5-停止sparkcontext ''' from pyspark.../PySpark-SparkCore_3.1.2/data/sougou/SogouQ.reduced") # print("sougou count is:", sougouFileRDD.count...reduceByKey 3-sougou的案例需要联系2-3遍练习流程：首先先要将代码跑起来然后在理解代码，这一段代码做什么用的在敲代码，需要写注释之后敲代码

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【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

你可以执行bin/pyspark来打开Python的交互命令行。如果你希望访问HDFS上的数据，你需要为你使用的HDFS版本建立一个PySpark连接。...PySpark可以在1.0.0或更高版本的IPython上运行。...用户需要在读写时指定ArrayWritable的子类型.在读入的时候，默认的转换器会把自定义的ArrayWritable子类型转化成Java的Object[]，之后串行化成Python的元组。...这类操作中最常见的就是分布的shuffle操作，比如将元素通过键来分组或聚集计算。在Python中，这类操作一般都会使用Python内建的元组类型，比如(1, 2)。...它们会先简单地创建类似这样的元组，然后调用你想要的操作。

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pyspark在windows的安装和使用（超详细）

本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。 1....pyspark安装和配置 pyspark安装比较简单，直接pip安装即可。...这里建议使用conda建新环境进行python和依赖库的安装注意python版本不要用最新的3.11 否则再后续运行pyspark代码，会遇到问题：tuple index out of range https...encoding='utf-8') as f: s = f.readlines() stop = [i.replace('\n', '') for i in s] # reduceByKey...)). \ filter(lambda w: w not in stop). \ map(lambda w: (w, 1)). \ reduceByKey

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PySpark数据计算

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RDD编程

spark入门框架+python

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Python大数据之PySpark(七)SparkCore案例

【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

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