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RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

键值对概述 “键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。...(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...groupByKey()的功能是，对具有相同键的值进行分组。...5,1)) (spark,(4,1)) (hadoop,(7,1)) 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为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据key进行分组聚合的操作，当然熟悉Spark算子使用的都知道像reduceByKey、groupByKey、aggregateByKey、combineByKey...join，则可以使用cgroup，以避免分组展开然后再次分组的开销 Spark目前提供了80多种算子，想熟练掌握这些算子如何运用，笔者建议学习一下Scala语言，原因除了《Spark通识》中说的那两点之外...这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。...中的每个元素都执行一个指定的函数来过滤产生一个新的RDD，该RDD由经过函数处理后返回值为true的输入元素组成。

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    Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

    ： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据key进行分组聚合的操作，当然熟悉Spark算子使用的都知道像reduceByKey、groupByKey、aggregateByKey、combineByKey...join，则可以使用cgroup，以避免分组展开然后再次分组的开销 Spark目前提供了80多种算子，想熟练掌握这些算子如何运用，笔者建议学习一下Scala语言，原因除了《Spark通识》中说的那两点之外...这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。...中的每个元素都执行一个指定的函数来过滤产生一个新的RDD，该RDD由经过函数处理后返回值为true的输入元素组成。...举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值） val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) val b = a.flatMap(x => 1 to x)

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    BigData--大数据分析引擎Spark

    Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。...reduceByKey和groupByKey的区别 reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]....五、累加器 累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本...向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。...在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark会为每个任务分别发送。

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    Spark常用的算子以及Scala函数总结

    开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...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。...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...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常用的算子以及Scala函数总结

    一般新版本都是最先支持scala，虽然现在python的接口也在不断的丰富 4、到了工作岗位，你的师父（都是有几年相关经验的），前期由于python的支持还没有像scala那样完善，因此会从scala开始使用...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。...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...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面试题持续更新【2023-07-04】

    该操作通常与键值对RDD结合使用。例如，可以通过reduceByKey对键值对RDD中的值进行求和。...区别： 聚合逻辑： groupByKey：对RDD中具有相同键的元素进行分组，将它们的值组合成一个迭代器。返回一个新的键值对RDD，其中每个键都有一个对应的迭代器。...reduceByKey：对RDD中具有相同键的元素进行分组，并对每个键的值进行聚合操作（如求和、求平均值等）。返回一个新的键值对RDD，其中每个键都有一个聚合后的值。...在哈希分区中，Spark使用键的哈希值来决定将键值对分配到哪个分区。...如何使用Spark实现topN的获取（描述思路或使用伪代码） 方法1： （1）按照key对数据进行聚合（groupByKey） （2）将value转换为数组，利用scala的sortBy或者sortWith

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    2021年大数据Spark（十五）：Spark Core的RDD常用算子

    存储到外部系统 ​​​​​​​聚合函数算子 在数据分析领域中，对数据聚合操作是最为关键的，在Spark框架中各个模块使用时，主要就是其中聚合函数的使用。 ​​​​​​​...Scala集合中的聚合函数 回顾列表List中reduce聚合函数核心概念：聚合的时候，往往需要聚合中间临时变量。...第三类：分组聚合函数aggregateByKey 在企业中如果对数据聚合使用，不能使用reduceByKey完成时，考虑使用aggregateByKey函数，基本上都能完成任意聚合功能。...{SparkConf, SparkContext} /**  * RDD中聚合函数，针对RDD中数据类型Key/Value对：  *      groupByKey  *      reduceByKey...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。

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    Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

    #区分是对RDD中的List操作还是对Scala中的List操作 scala> val rdd5 = sc.parallelize(List(List("a b c", "a b b"),List("e...所以第一个flatMap会将任务分发到集群中不同的机器执行，而第二个flatMap会在集群中的某一台机器对某一个List进行计算。...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...并没有从Worker中的Executor中拉取数据，所以看不到结果，结果可以在spark后台管理界面看到。

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    Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

    ，在一个（K,V)对的数据集上使用，返回一个（K,V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。...在Scala里, 可以隐式转换到Writable的类型也支持这个操作， (Spark对基本类型Int, Double, String等都写好了隐式转换)。...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。

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    键值对操作

    在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...在除分组操作和聚合操作之外的操作中也能改变 RDD 的分区。Spark 提供了 repartition() 函数。它会把数据通过网络进行混洗,并创建出新的分区集合。...(3) 数据分组 数据分组主要涉及三个函数：groupByKey()，groupBy（），cogroup（）。 groupByKey(): 它会使用 RDD 中的键来对数据进行分组。...注意： 如果你发现自己写出了先使用 groupByKey() 然后再对值使用 reduce() 或者 fold() 的代码,你很有可能可以通过使用一种根据键进行聚合的函数来更高效地实现同样的效果。...(2) 在每次迭代中,对页面 p ,向其每个相邻页面(有直接链接的页面)发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p) 的贡献值。

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    Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

    ，在一个（K,V)对的数据集上使用，返回一个（K,V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。...在Scala里, 可以隐式转换到Writable的类型也支持这个操作， (Spark对基本类型Int, Double, String等都写好了隐式转换)。... RDDscala.Tuple2> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。

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    Spark的RDDs相关内容

    SparkContext Driver programs通过SparkContext对象访问Spark SparkContext对象代表和一个集群的连接 在Shell中SparkContext是自动创建好的...的比较器，可以自定义比较器12scala> rdd.top(2)res7: Array[Int] = Array(4, 3) foreach() 遍历RDD中的每个元素，并执行一次函数，如果为空则仅仅是遍历数据...在第一次使用action操作的使用触发的 这种方式可以减少数据的传输 Spark内部记实录metedata信息来完成延迟机制 加载数据本身也是延迟的，数据只有在最后被执行action操作时才会被加载...RDD.persist() 持久化 默认每次在RDDs上面进行action操作时，Spark都会重新计算 如果想重复使用一个RDD，就需要使用persist进行缓存，使用unpersist解除缓存 持久化缓存级别...,mergeValue,mergeCombiners,partitioner 应用：许多基于key的聚合函数都用到了，例如groupByKey底层就应用到了 注意： 遍历分片中的元素，元素的key要么之前见过要么没见过

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    Transformation转换算子之Key-Value类型

    会经过一次shuffle groupByKey() groupByKey对每个key进行操作，但只生成一个seq，并不进行聚合。...() foldByKey() 在scala中也有fold()函数，与reduce()唯一的区别就是，reduce会把第一个列表中第一个元作为参数的默认值，而fold()，可以指定一个默认值，其他操作和...在spark中foldByKey()和reduceBykey()亦是如此。...简单说明：在combiner阶段对每个组的第一个vlaue值进行转换 mergeValue（分区内） 如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并...结合createCombiner的特性在combiner阶段对每个组的第一个vlaue值进行转换，我们就可以将计算器（用1标识）存放到value中 结果应该是这样的。

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    干货分享 | 史上最全Spark高级RDD函数讲解

    countByKey 可以计算每个key对应的数据项的数量，并将结果写入到本地Map中，你还可以近似的执行操作，在Scala 中指定超时时间和置信度。...因为使用结构化API执行更简单好聚合时，很少会使用这些非常低级的工具。这些函数允许你具体地控制在集群上执行某些聚合操作。...起始值在两个聚合级别都使用： nums.aggregate(0)(maxFunc,addFunc) aggregate确实有一些性能问题，因为他在驱动上执行最终聚合。...它基本是以下推方式完成一些子聚合（创建执行器到执行器传输聚合结果的树），最后在执行最终聚合。...Spark为Twitter chill库中AllScalaRegistrar函数的许多常用核心Scala类自动使用了Kryo序列化。

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    4.3 RDD操作

    表4-2 基础转换操作 [插图] （续） [插图] 2.键-值转换操作 尽管大多数Spark操作都基于包含各种类型对象的RDD，但是一小部分特殊的却只能在键-值对形式的RDD上执行。...在Scala中，只要在程序中导入org.apache.spark.SparkContext，就能使用Spark的隐式转换，这些操作就可用于包含二元组对象的RDD（Scala中的内建元组，可通过（a，b）...counts.sortByKey()按字母表顺序对这些键-值对排序，然后使用counts.collect()，以对象数组的形式向Driver返回结果。...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。...下面通过几行基于Scala的代码对键-值转换操作进行说明。

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    大数据干货系列（六）-Spark总结

    –如果一个任务需要的数据在某个节点的内存中，这个任务就会被分配至那个节点 –需要的数据在某个节点的文件系统中，就分配至那个节点 6.容错性原则 –如果此task失败，AM会重新分配task –如果task...stage的task的输出后，进行聚合操作时使用，占20% 3)让RDD持久化时使用，默认占executor总内存的60% 2.Excutor的cpu core： 每个core同一时间只能执行一个线程...： 2.六个原则 •避免创建重复的RDD •尽可能复用同一个RDD •对多次使用的RDD进行持久化处理 •避免使用shuffle类算子 如：groupByKey、reduceByKey、join等 •...使用map-side预聚合的shuffle操作 一定要使用shuffle的，无法用map类算子替代的，那么尽量使用map-site预聚合的算子，如可能的情况下使用reduceByKey或aggregateByKey...算子替代groupByKey算子 •使用Kryo优化序列化性能 Kryo是一个序列化类库，来优化序列化和反序列化性能， Spark支持使用Kryo序列化库，性能比Java序列化库高10倍左右 七、Spark

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    Spark RDD详解 -加米谷大数据

    2、RDD在Spark中的地位及作用 （1）为什么会有Spark？...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。...Func函数接受2个参数，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行 collect() 在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。...注意：默认情况下，使用8个并行任务进行分组，你可以传入numTask可选参数，根据数据量设置不同数目的TaskreduceByKey (func, [numTasks])在一个（K，V)对的数据集上使用...，返回一个（K，V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。

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