Pair RDD转化操作 val rdd = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) //reduceByKey,通过key来做合并val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y).collect()val r1 = rdd.reduceByKey(_+_).collect()res0: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10)) val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>…

Spark学习之键值对(pair RDD)操作(3) 1. 我们通常从一个RDD中提取某些字段(如代表事件时间.用户ID或者其他标识符的字段),并使用这些字段为pair RDD操作中的键. 2. 创建pair RDD 1)读取本身就是键值对的数据 2)一个普通的RDD通过map()转为pair RDD,传递的函数需要返回键值对. Python中使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD pairs = lines.amp(lambda x: (x.split(" ")[0],x))…

不多说,直接上干货! Pair RDD的分区控制 Pair RDD的分区控制 (1) Spark 中所有的键值对RDD 都可以进行分区控制---自定义分区 (2)自定义分区的好处:  1) 避免数据倾斜 2) 控制task并行度 自定义分区方式 class DomainNamePartitioner(numParts: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = numParts override def getPar…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题的第四篇文章,我们一起来看下Pair RDD. 定义 在之前的文章当中,我们已经熟悉了RDD的相关概念,也了解了RDD基本的转化操作和行动操作.今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD,也叫做键值对RDD,可以理解成KVRDD. KV很好理解,就是key和value的组合,比如Python当中的dict或者是C++以及Java当中的map中的基本元素都是键值对.相比于之前基本的RDD,pariRDD可以支持…

本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第四章"键值对操作",本篇是对RDD转化操作和行动操作API归纳的最后一篇 RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12545374.html RDD行动操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12550938.html pair RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/1255856…

本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第四章"键值对操作",由于pair RDD的一些特殊操作,没有和前面两篇的API归纳放在一起做示例 前面的几个api -- reduceByKey()函数.foldByKey()函数.groupByKey()函数.combineByKey()函数.mapValues()函数.flatMapValues()函数.keys()函数.values()函数和sortByKey函数是针对一个Pair RDD的操作 而后的几个api…

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. 对单个 Pair RDD 的转化操作 下面会对 Pair RDD 的一些转化操作进行解释.先假设我们有下面这些RDD(在pyspark中操作): nums = sc.parallelize( [ (1,2) ,(3,4) ,(3,6) ] ) x = sc.parallelize( [ (1,[2,4,5]) ,(4,[7,8,0]) ,(4,[6,7,5])] ) reduceByKey 概述:合并具有相同键值的值. 例子: >>&…

下面是Pair RDD的API讲解 转化操作 reduceByKey:合并具有相同键的值: groupByKey:对具有相同键的值进行分组: keys:返回一个仅包含键值的RDD: values:返回一个仅包含值的RDD: sortByKey:返回一个根据键值排序的RDD: flatMapValues:针对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: mapValues:对Pair RDD里每一个值应用一个函数,但是不会对键值进行操作:…

一.场景 现有某网站的网站日志,内容为用户对网站的请求,包含user ID.IP address.datetime……等等 另有一份文件中包含用户的账户详细信息数据,包含User ID.creation date.first .last name等等 二.任务 1.统计每位用户的请求次数 // 1.从文件创建一个RDD,每行为一个元素,*读取目录下所有文件 val mydata=sc.textFile("hdfs:/loudacre/weblogs/*") // 2.分组数据 val…

不多说,直接上干货! Pair RDD的action操作 所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用…