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…

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…

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 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…

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…

1 Spark rdd -- action函数详解与实战 2 Spark rdd -- transformations函数详解与实战(上) 3 Spark rdd -- transformations函数详解与实战(下) 4 Spark rdd -- aggregate函数深度剖析与应用 5 Spark rdd -- combineByKey函数深度剖析与应用 6 Spark dataframe -- 基础函数和action函数详解与实战 7 Spark dataframe -- transfo…

Spark的intersection intersection顾名思义,他是指交叉的.当两个RDD进行intersection后,将保留两者共有的.因此对于RDD1.intersection(RDD2) 和RDD2.intersection(RDD1) .应该是一致的. 比如对于,List1 = {1,2,3,4,5} 和 List1 = {3,4,5,6,7},对于包含这两个List的RDD来说,他们进行一次intersection应该得到result={3,4,5} Spark的subtra…

General logical plan 典型的 Job 逻辑执行图如上所示,经过下面四个步骤可以得到最终执行结果: 从数据源(可以是本地 file,内存数据结构, HDFS,HBase 等)读取数据创建最初的 RDD.上一章例子中的 parallelize() 相当于 createRDD(). 对 RDD 进行一系列的 transformation() 操作,每一个 transformation() 会产生一个或多个包含不同类型 T 的 RDD[T].T 可以是 Scala 里面的基本类型或数…

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…

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…