pairRDD中算子reduceByKeyLocally

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pairRDD中算子reduceByKeyLocally

原型: def reduceByKeyLocally(func: (V, V) => V): Map[K, V] 该函数将RDD[K,V]中每个K对应的V值根据映射函数来运算,运算结果映射到一个Map[K,V]中,而不是RDD[K,V] scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1))) rdd…

PairRDD中算子aggregateByKey图解

PairRDD 有几个比较麻烦的算子,常理解了后面又忘记了,自己按照自己的理解记录好,以备查阅 1.aggregateByKey aggregate 是聚合意思,直观理解就是按照Key进行聚合. 转化: RDD[(K,V)] ==> RDD[(K,U)] 可以看出是返回值的类型不需要和原来的RDD的Value类型一致的. 在聚合过程中提供一个中立的初始值. 原型: def aggregateByKey[U:ClassTag](zeroValue:U, partitioner:Parti…

PairRDD中算子combineByKey图解

1.combineByKey combine 为结合意思. 作用: 将RDD[(K,V)] => RDD[(K,C)] 表示V的类型可以转成C两者可以不同类型. def combineByKey[C](createCombiner:V =>C ,mergeValue:(C,V) =>C, mergeCombiners:(C,C) =>C):RDD[(K,C)] def combineByKey[C](createCombiner:V =>C ,mergeValue:(C…

PairRDD中算子reduceByKey图解

reduceByKey 函数原型: def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] 作用: 按照func的映射关系,将两个V型的值映射到相同类型的V值上去. 例…

PairRDD中算子foldByKey图解

foldByKey 函数原型: def foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] def foldByKey(zeroValue: V, numPartitions: Int)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] def foldByKey(zeroValue: V, partitioner: Partitioner)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] 作用:将…

带你学习MindSpore中算子使用方法

摘要:本文分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法. 本文分享自华为云社区<[MindSpore易点通]算子使用问题与解决方法>,作者:chengxiaoli. 简介算子的调用是构建模型的基础,准确的找到能满足需求的算子并能正确的使用,可以有事半功倍的效果.本次就分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法给大家. 图中是简单的归纳了算子使用的这几个步骤,本文的内容主要是根据图中的步骤再进行解析说明. 分析使用需求首先了解下什么是算子,通俗的说对一个函数进行…

【Spark篇】---SparkStreaming中算子中OutPutOperator类算子

一.前述 SparkStreaming中的算子分为两类,一类是Transformation类算子,一类是OutPutOperator类算子. Transformation类算子updateStateByKey,reduceByKeyAndWindow,transform OutPutOperator类算子print,foreachRDD,saveAsTextFile 本文讲解OutPutOperator类算子. 二.具体 1.foreachRDD 可以拿到DStream中的一个个的RDD,对拿到…