键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组. 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口. 创建 Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括 读取时直接返回键值对RDD 普通RDD转换成键值对RDD 在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val result =…

一.键值对RDD的创建 1.从文件中加载 2.通过并行集合(数组)创建RDD 二.常用的键值对RDD转换操作 1.reduceByKey(func) 功能:使用func函数合并具有相同键的值 2.groupByKey() 功能:对具有相同键的值进行分组 3.keys 4.values 5.sortByKey() 默认按升序排序,括号里写false为降序排序 6.mapValues(func) 功能:对键值对RDD中的每个value都应用一个函数,key不会发生变化. 7.join 功能:把几个R…

键值对RDD是Spark中许多操作所需要的常见数据类型.除了在基础RDD类中定义的操作之外,Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作在PairRDDFunctions专门进行了定义.这些RDD被称为pairRDD 有很多中方式创建pairRDD,一般如果从一个普通的RDD转为pairRDD时,可以调用map()函数来实现,传递的函数需要返回键值对 val pairs = lines.map(x => (x.split(" ")(0), x)) 3.1 键值对RDD的…

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…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型.键值对 RDD 通常用来进行聚合计算.我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取.转化.装载)操作来将数据转化为键值对形式.键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等).我们也会讨论用来让用户控制键值对 RDD 在各节点上分布情况的高级特性:分区.有时,使用可控的分区方式把常被一起访问的数据放到同一个节点上,可以大大减少应用的通信开销.这会带来明显的性能…

--------------------- 本节内容: · 键值对RDD出现背景 · 键值对RDD转化操作实例 · 键值对RDD行动操作实例 · 键值对RDD数据分区 · 参考资料 --------------------- 虽然大部分Spark的RDD操作都支持所有种类的对象,但是有少部分特殊的操作只能作用于键值对类型的RDD.这类操作中最常见的就是分布的shuffle操作,比如将元素通过键来分组或聚集计算.因此,键值对RDD也是很多程序不可缺失的一部分. 一.键值对RDD出现背景 mapre…

键值对 RDD是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型 键值对 RDD 通常用来进行聚合计算.我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取.转化.装载)操作来将数据转化为键值对形式. Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作. 1.创建Pair RDD val input = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4)) val pairs = input.map(x => (x+1, x)) for (pair <- pairs){ println(p…

键值对RDD通常用来进行聚合计算,Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为pair RDD.pair RDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口. Spark中创建pair RDD的方法:存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的pair RDD,还可以使用map()函数将一个普通的RDD转为pair RDD. Pair RDD的转化操作 reduceByKey()  与reduce类似 ,接收一个函数,并使用该函数对值进行合并,…