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等同于GROUP BY的JavaRDD

在 Apache Spark 中，JavaRDD 是一个基础的分布式数据集抽象。虽然 JavaRDD 本身没有直接的 groupBy 方法，但你可以使用 groupBy 或 groupByKey 方法来实现类似 SQL 中 GROUP BY 的功能。

以下是如何在 Spark 中使用 JavaRDD 实现类似 GROUP BY 的操作：

示例数据

假设我们有一个包含用户和他们的年龄的简单数据集：

代码语言：javascript
复制
List<Tuple2<String, Integer>> data = Arrays.asList(
    new Tuple2<>("Alice", 30),
    new Tuple2<>("Bob", 25),
    new Tuple2<>("Alice", 35),
    new Tuple2<>("Bob", 20),
    new Tuple2<>("Charlie", 40)
);

创建 JavaRDD

首先，我们需要创建一个 JavaRDD：

代码语言：javascript
复制
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.SparkConf;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class GroupByExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("GroupByExample").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        List<Tuple2<String, Integer>> data = Arrays.asList(
            new Tuple2<>("Alice", 30),
            new Tuple2<>("Bob", 25),
            new Tuple2<>("Alice", 35),
            new Tuple2<>("Bob", 20),
            new Tuple2<>("Charlie", 40)
        );

        JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> rdd = sc.parallelize(data);

        // 进行 groupBy 操作
        JavaPairRDD<String, Iterable<Tuple2<String, Integer>>> groupedRDD = rdd.groupBy(tuple -> tuple._1());

        // 打印结果
        groupedRDD.collect().forEach(System.out::println);

        sc.close();
    }
}

解释

  1. 创建 Spark 配置和上下文： SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("GroupByExample").setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
  2. 创建示例数据： List<Tuple2<String, Integer>> data = Arrays.asList( new Tuple2<>("Alice", 30), new Tuple2<>("Bob", 25), new Tuple2<>("Alice", 35), new Tuple2<>("Bob", 20), new Tuple2<>("Charlie", 40) );
  3. 创建 JavaRDD： JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> rdd = sc.parallelize(data);
  4. 进行 groupBy 操作： JavaPairRDD<String, Iterable<Tuple2<String, Integer>>> groupedRDD = rdd.groupBy(tuple -> tuple._1());
  5. 打印结果： groupedRDD.collect().forEach(System.out::println);

结果

运行上述代码后，你会看到类似以下的输出：

代码语言：javascript
复制
(Alice,[Tuple2(Alice,30), Tuple2(Alice,35)])
(Bob,[Tuple2(Bob,25), Tuple2(Bob,20)])
(Charlie,[Tuple2(Charlie,40)])
相关搜索:耗时的JavaRDD方法take()R的group_by->filter->group_by->summarise等同于pandas中的快速原型？查询是否等同于两个没有子查询的group by？Spark JavaRDD获取作为JavaRDD返回的十个第一个值JavaRDD.map中的地图函数出错如何在Spark的JavaRDD分区之间共享数据？如何将JavaRDD<List<String>>转换为JavaRDD<String>并在不使用"[“和"]”的情况下写入文件以JavaRDD<Vector>的形式从hdfs加载Java序列文件等同于nvl的mysql等同于可可的`loadViewIfNeeded`？Spark JavaRdd到Dataframe的转换代码停止，没有错误MongoDB对$group之后的子集使用$groupGROUP_CONCAT()中的SUM()和GROUP BYGit Stash等同于--他们的等同于SQL的DBFlow包含等同于XQuery中的like？等同于prinf -v的POSIXGROUP BY not GROUP DATE_FORMAT SELECT中的更改linux group的参数group的域名好
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