1       前言 combineByKey是使用Spark无法避免的一个方法,总会在有意或无意,直接或间接的调用到它.从它的字面上就可以知道,它有聚合的作用,对于这点不想做过多的解释,原因很简单,因为reduceByKey.aggregateByKey.foldByKey等函数都是使用它来实现的. combineByKey是一个高度抽象的聚合函数,可以用于数据的聚合和分组,由它牵出的shuffle也是Spark中重中之重,现在就让我们去看看它到底是怎么去实现的. 不足或错误之处, 烦请指出更…

combineByKey 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, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitio…

在Spark中有许多聚类操作是基于combineByKey的,例如group那个家族的操作等.所以combineByKey这个函数也是比较重要,所以下午花了点时间看来下这个函数.也参考了http://www.tuicool.com/articles/miueaqv这篇博客. 先看下combineByKey定义: /**    * Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregat…

一.概念 rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))三个参数(都是函数)第一个参数:给定一个初始值,用函数生成初始值.第二个参数:combinbe聚合逻辑.第三个参数:reduce端聚合逻辑. 二.代码 from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.context…

假设我们有一组个人信息,我们针对人的性别进行分组统计,并进行统计每个分组中的记录数. scala> val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "A…

一.函数的源码 /** * Simplified version of combineByKeyWithClassTag that hash-partitions the resulting RDD using the * existing partitioner/parallelism level. This method is here for backward compatibility. It * does not provide combiner classtag informatio…

对NC市的卡口数据进行分析,大概所有卡口每15秒接入的有效数据在3000条左右,现在产品经理要求对这些数据进行拥堵分析,通过两个卡口之间的车辆行驶时长来判断道路的拥堵情况.具体算法不展开.其中我需要做的是用Spark Streaming把Kafka的数据接进来,然后根据卡口数据中的车牌和经过时间找到之前的过车记录,取出时间差,即为该路段的一条行驶时长,根据路段编码求时长的平均值. 我发现RDD的combineByKey只需要传入前三个参数,而DStream则必须传入完整的5个参数,第四个参数不知…

https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/52538254 为什么单独讲解combineByKey? 因为combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数,其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的.诸如 groupByKey,reduceByKey等等 如下给出combineByKey的定义,其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag)   def combineByKey[…

combineByKey( createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner) 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,如 groupByKey,reduceByKey等等.和aggregate() 一样,combineByKey() 可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值.要理解combineByKey(), 要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的.由于combineB…

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作,最重要的是它能够在本地先进行merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义…

语法是: combineByKey[C](   createCombiner: V => C,   mergeValue: (C, V) => C,   mergeCombiners: (C, C) => C )  标记一下:(因为有很多同样的字母,方便说明我就按照字母+数字标记一下) 语法说明:(不复制网上的,我按照我的理解大白话说明) 1,combineByKey 中的byKey 就是按照键来处理,你就默认 他丫知道 哪些键是一样的,他会在每个分区自动归类同样的键,你就操心怎么处理值…

Spark中对键值对RDD(pairRDD)基于键的聚合函数中,都是通过combineByKey()实现的. 它可以让用户返回与输入数据类型不同的返回值(可以自己配置返回的参数,返回的类型) 首先理解:combineByKey是一个聚合函数,实际使用场景比如,对2个同学的3门考试科目成绩,分别求出他们的平均值. (也就是对3门考试成绩进行聚合,用一个平均数来表示) combineByKey是通过3个内部函数来解决这个问题的: 具体处理过程为:遍历分区中的所有元素,因此每一个元素的键要么没有遇到过…

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…

为什么单独讲解combineByKey? 因为combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数,其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的.诸如 groupByKey,reduceByKey等等 如下给出combineByKey的定义,其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag) def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCo…

combineBykey关键是要明白里面的三个函数: 1. 当某个key第一次出现的时候,走的是第一个函数(createCombin):A function that creates a combiner. In the aggregateByKey function the first argument was simply an initial zero value. In combineByKey we provide a function that will accept our cur…

简单介绍 combineByKey()是最通用的对key-value型rdd进行聚集操作的聚集函数(aggregation function).类似于aggregate(),combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致. 其定义如下,我们可以根据这个形式来分别定义createCombiner.mergeValue和mergeCombiners三个函数: def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, ##A mergeValue: (C,…

combineByKey(crateCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner) 最常用的基于Key的聚合函数,返回的类型可以和输入的类型不一样 许多基于key的聚合函数都用到了它,例如说groupByKey() 参数解释 遍历partition中的元素,元素的key,要么之前见过的,要么不是. 如果是新元素,使用我们提供的crateCombiner()函数 如果是这个partition中已经存在的key,则使用mergeValue()函数 合计…

一.combineByKey算子简介 功能:实现分组自定义求和及计数. 特点:用于处理(key,value)类型的数据. 实现步骤: 1.对要处理的数据进行初始化,以及一些转化操作 2.检测key是否是首次处理,首次处理则添加,否则则进行分区内合并[根据自定义逻辑] 3.分组合并,返回结果 二.combineByKey算子代码实战 package big.data.analyse.scala.arithmetic import org.apache.spark.sql.SparkSession…

避免使用GroupByKey 我们看一下两种计算word counts 的方法,一个使用reduceByKey,另一个使用 groupByKey: val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three") val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word =>…

spark的combineByKey combineByKey的特点 combineByKey的强大之处,在于提供了三个函数操作来操作一个函数.第一个函数,是对元数据处理,从而获得一个键值对.第二个函数,是对键值键值对进行一对一的操作,即一个键值对对应一个输出,且这里是根据key进行整合.第三个函数是对key相同的键值对进行操作,有点像reduceByKey,但真正实现又有着很大的不同. 在Spark入门(五)--Spark的reduce和reduceByKey中,我们用reduce进行求平均值…

示例:…

初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备 准备输入文件: $ cat /tmp/in apple bag bag cat cat cat 启动pyspark: $ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in"…

本篇接着谈谈那些稍微复杂的API. 1)   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 这个方法我最开始接触时候,总是感觉很诧异,不是太理解,现在回想起来主要原因是我接触的第一个flatMapValues的例子是这样的,代码如下: val rddPair: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("x01", 2), ("x02"…

本篇接着讲解RDD的API,讲解那些不是很容易理解的API,同时本篇文章还将展示如何将外部的函数引入到RDD的API里使用,最后通过对RDD的API深入学习,我们还讲讲一些和RDD开发相关的scala语法. 1)  aggregate(zeroValue)(seqOp,combOp)  该函数的功能和reduce函数一样,也是对数据进行聚合操作,不过aggregate可以返回和原RDD不同的数据类型,使用时候还要提供初始值. 我们来看看下面的用法,代码如下: val rddInt: RDD[In…

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R…

Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法,可以直接使用:另一个优势就是执行速度快,这要得益于DAG的调度,想要理解这个调度规则,还要理解函数之间的依赖关系. 本篇就着重描述下Spark提供的Transformations方法. 依赖关系 宽依赖和窄依赖 窄依赖(narrow dependencies) 窄依赖是指父RDD仅仅被一个子RDD所使用,子RDD的每个分区依赖于常数个父分区(O(1),与数据规模无关). 输入输出一对一的算子,且结果RDD的分区结构不变.主要是ma…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值,写法很便捷,话不多说上代码 object ColumnValueAvg extends App { /** * ID,Name,ADDRESS,AGE * 001,zhangsan,chaoyang,20 * 002,zhangsa,chaoyang,27 * 003,zhangjie,chaoyang,35 * 004,lisi,haidian,24 *…

有一个数据多维分析的任务: 日志的周UV: APP的收集量及标注量,TOP 20 APP(周UV),TOP 20 APP标注分类(周UV): 手机机型的收集量及标注量,TOP 20 机型(周UV),TOP 20 手机厂商(周UV): 初始的解决方案:Spark读取数据日志,然后根据分析需求逐一进行map.distinct.reduceByKey得到分析结果.但是,这种方案存在着非常大的缺点--重复扫描数据源多次. 1. Pig Pig提供cube关键字做OLAP,将dimension分为了两类:…