spark reduceByKey
reduce(binary_function)
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数,产生一个新的return值,新产生的return值与RDD中下一个元素(第三个元素)组成两个元素,再被传给输入函数,直到最后只有一个值为止。
val c = sc.parallelize(1 to 10)
c.reduce((x, y) => x + y)//结果55
- 1
- 2
具体过程,RDD有1 2 3 4 5 6 7 8 9 10个元素,
1+2=3
3+3=6
6+4=10
10+5=15
15+6=21
21+7=28
28+8=36
36+9=45
45+10=55
reduceByKey(binary_function)
reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作,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。
val a = sc.parallelize(List((1,2),(1,3),(3,4),(3,6)))
a.reduceByKey((x,y) => x + y).collect
- 1
- 2
//结果 Array((1,5), (3,10))
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