写在前面 本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API，内容来源主要由官方文档整理，文中所整理算子为常用收录，并不完全。...(7) groupBy 返回按一定规则分组后的 RDD。 每个组由一个键和映射到该键的一系列元素组成。 不能保证每个组中元素的顺序，甚至在每次计算结果 RDD 时都可能不同。...其中每个键的值使用给定的组合函数和中性的"零"值进行聚合。...参考文献 [1] RDD.scala官方实例：https://github.com/apache/spark/blob/v3.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark...https://spark.apache.org/docs/3.2.0/api/scala/org/apache/spark/rdd/RDD.html [4] https://github.com/apache
丰富的 API DataFrame 的 API 非常丰富，横跨关系（如 filter、join）、线性代数（如 transpose、dot）以及类似电子表格（如 pivot）的操作。...当然这些建立在数据是按顺序存储的基础上。 按顺序存储的特性让 DataFrame 非常适合用来做统计方面的工作。...Koalas 提供了 pandas API，用 pandas 的语法就可以在 spark 上分析了。...对于 pandas，我们按天聚合，并按 30 天滑动窗口来计算平均值。...大费周章后才查到，原因是顺序问题，聚合的结果后并不保证排序，因此要得到一样的结果需要在 rolling 前加 sort_index()，确保 groupby 后的结果是排序的。
//reduceByKey是Spark提供的API,Scala没有,如果是Scala得先groupBy,再对Value进行操作 //reduceByKey即根据key进行...reduce(聚合) //_+_ //第1个_表示之前聚合的历史值 //第2个_表示当前这一次操作的值 //RDD[(hello,4)].... //reduceByKey是Spark提供的API,Scala没有,如果是Scala得先groupBy,再对Value进行操作 //reduceByKey即根据key进行...import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays; import
Scala是Spark大数据处理引擎推荐的编程语言，在很多公司，要同时进行Spark和Flink开发。...Flink虽然主要基于Java，但这几年对Scala的支持越来越好，其提供的API也与Spark极其相似，开发人员如果使用Scala，几乎可以无缝从Spark和Flink之间转换。.../ 接收socket的输入流 使用Flink算子处理这个数据流： // 使用Flink算子对输入流的文本进行操作 这里使用的是Flink提供的DataStream级别的API，主要包括转换、分组、窗口和聚合等算子...假设输入数据是一行英文语句，flatMap将这行语句按空格切词，map将每个单词计数1次，这两个操作与Spark的算子基本一致。...完整代码如下： import org.apache.flink.streaming.api.scala.
除了文本文件，Spark 的 Scala API 还支持其他几种数据格式： SparkContext.wholeTextFiles 允许您读取包含多个小文本文件的目录，并将每个文件作为（文件名，内容）对返回...使用键值对 虽然大多数 Spark 操作适用于包含任何类型对象的 RDD，但少数特殊操作仅适用于键值对的 RDD。 最常见的是分布式“shuffle”操作，例如通过键对元素进行分组或聚合。...(s => (s, 1)) val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b) 例如，我们还可以使用 counts.sortByKey() 按字母顺序对进行排序...有关详细信息，请参阅 RDD API 文档（Scala、Java、Python、R）和配对 RDD 函数文档（Scala、Java）。...从Java或Scala启动Spark任务 org.apache.spark.launcher 包提供了使用简单 Java API 将 Spark 作业作为子进程启动的类。
对于Transformation和Action的常用API，可以参考官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html...#transformations 常用的Transformation与Action API举例。...[Int] = MapPartitionsRDD[14] at sortBy at :24 发现返回的是RDD[Int]，因为sortBy中传递的仅仅是排序规则，排序仅仅改变数据的顺序...而reduceByKey会在局部先聚合， 聚合再shuffle，这样涉及的网络传输更少，效率更高。...全局聚合是无序的 scala> val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","e","f"),2) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD
在 Scala 中，我们可以把定义的内联函数、方法的引用或静态方法传递给 Spark，就像 Scala 的其他函数式 API 一样。...3) 在 Reduce 阶段，RDD 的聚合会触发 shuffle 操作，聚合后的 RDD 的 partition 数目跟具体操作有关，例如 repartition 操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的...3.1.2 聚合操作 当数据集以键值对形式组织的时候，聚合具有相同键的元素进行一些统计是很常见的操作。...combineByKey() 是最为常用的基于键进行聚合的函数。大多数基于键聚合的函数都是用它实现的。...另外，由于 Hadoop 的 API 有新旧两个版本，所以 Spark 为了能够兼容 Hadoop 所有的版本了，也提供了两套读取 Hadoop 文件 API。
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。...groupByKey()的功能是，对具有相同键的值进行分组。...scala> mapRDD.values.foreach(println) 1 1 1 1 sortByKey sortByKey()的功能是返回一个根据键排序的RDD。...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。
2、易用：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。...; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2...; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays...; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext
import org.apache.spark....("D:\\授课\\190429\\资料\\data\\words.txt") //3.处理数据 //3.1对每一行按空切分并压平形成一个新的集合中装的一个个的单词 //flatMap...val wordAndOneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1)) //3.3根据key进行聚合,统计每个单词的数量 //wordAndOneRDD.reduceByKey...(args(0)) //文件输入路径 //3.处理数据 //3.1对每一行按空切分并压平形成一个新的集合中装的一个个的单词 //flatMap是对集合中的每一个元素进行操作,再进行压平...; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext
传递 Functions（函数）给 Spark Scala Java Python 当 driver 程序在集群上运行时，Spark 的 API 在很大程度上依赖于传递函数。...lines.map(s => (s, 1)) val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b) 我们也可以使用 counts.sortByKey() ，例如，在对按字母顺序排序...seed 指定生成随机数的种子. takeOrdered(n, [ordering]) 返回 RDD 按自然顺序（natural order）或自定义比较器（custom comparator）排序后的前...，分区本身的顺序也是这样，但是这些数据的顺序是不确定的。...从 Java / Scala 启动 Spark jobs 该 org.apache.spark.launcher package 提供了 classes 用于使用简单的 Java API 来作为一个子进程启动
返回的 RDD: RDD[(K, Iterable[T]) 每组内元素的顺序不能保证, 并且甚至每次调用得到的顺序也有可能不同. 2. 案例1：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...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]。...参数描述： （1）createCombiner: combineByKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。...如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值 （2）mergeValue: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 （3）mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。
:26 2）将相同key对应值聚合到一个sequence中 scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey() group: org.apache.spark.rdd.RDD...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。...中，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine...2.参数描述： createCombiner : combineByKey() 会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。...mergeValue: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。
常用的转换操作包括：基础转换操作和键-值转换操作。 1.基础转换操作 表4-2列出了目前支持的基础转换操作，具体内容请参见RDD的API官方文档，以获得更多的细节。...其中，最普遍的就是分布式“洗牌”（shuffle）操作，比如通过键进行分组或聚合元素。 例如，使用reduceByKey操作对文件中每行出现的文字次数进行计数，各种语言的示例如下。...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）...lines.map(s => (s, 1)) val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b) 基于counts，可以使用counts.sortByKey()按字母表顺序对这些键...下面通过几行基于Scala的代码对键-值转换操作进行说明。
依赖（采用scala 2.12.x版本） xml org.apache.spark spark-core... 2、WordCount案例实操 scala package cn.buildworld.spark.streaming import org.apache.spark.SparkConf...给定一个由(键，事件)对构成的 DStream，并传递一个指定如何根据新的事件 更新每个键对应状态的函数，它可以构建出一个新的 DStream，其内部数据为(键，状态) 对。...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream....reduce值都是通过用前一个窗的reduce值来递增计算。
Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。 Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。...通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。...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。...为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度 器...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
; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; /** * countByKey * * 作用到...; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; /** * countByValue * 根据数据集每个元素相同的内容来计数...scala: ? reduce 根据聚合逻辑聚合数据集中的每个元素。
然而，面对大型且复杂的数据，Excel的处理能力可能力不从心。对此，我们可借助Apache Spark这一分布式计算框架，凭借其强大的计算与数据处理能力，快速有效地处理Excel数据。...libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % sparkVersion, "org.apache.spark"...%% "spark-sql" % sparkVersion, "org.apache.spark" %% "spark-mllib" % sparkVersion, "org.apache.spark...代码示例Spark不但提供多样的数据处理方式，更在DataFrame API中支持筛选、聚合和排序等操作。此外，内置丰富的数据处理函数和操作符使处理Excel数据更为便捷。...引用https://github.com/crealytics/spark-excel最后点赞关注评论一键三连，每周分享技术干货、开源项目、实战经验、国外优质文章翻译等，您的关注将是我的更新动力我正在参与
("G:\\2020干货\\Spark\\wordcount.txt") // 3.处理数据 // 3.1 对每一行数据按空格切分并压平形成一个新的集合中 // flatMap...集群上运行 package com.czxy.scala import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....Java8版[了解] Spark是用Scala实现的，而scala作为基于JVM的语言，与Java有着良好集成关系。用Java语言来写前面的案例同样非常简单，只不过会有点冗长。...package com.czxy.scala; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD...; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import
表 4-1 和表 4-2 总结了对 pair RDD 的一些转化操作： （1）聚合操作 当数据集以键值对形式组织的时候,聚合具有相同键的元素进行一些统计是很常见的操作。...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。...(x)) 在 Scala 中以字符串顺序对整数进行自定义排序: // 隐式排序 implicit val sortIntegersByString = new Ordering[Int] { override...转化操作的结果并不一定会按已知的分区方式分区,这时输出的 RDD 可能就会没有设置分区器。...Scala中： 要实现自定义的分区器,你需要继承 org.apache.spark.Partitioner类并实现下面三个方法： numPartitions: Int :返回创建出来的分区数。
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