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…

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…

有时自己的业务需要自己实现spark的分区函数 以下代码是实现一个自定义spark分区的demo 实现的功能是根据key值的最后一位数字,写到不同的文件 例如: 10写入到part-00000 11写入到part-00001 . . . 19写入到part-00009 自定义分区: import org.apache.spark.{Partitioner, SparkContext, SparkConf} //自定义分区类,需继承Partitioner类 class UsridPartition…

Spark远程调试函数 1.sendInfo 该函数用于分布式程序的调试,非常方便,在spark的rdd操作中嵌入sendInfo,启动nc服务器后,可以收集到所有需要的运行时信息,该函数可以捕获host.进程id.线程名称等主要的信息. 2.函数实现 def sendInfo(obj: Object, m: String, param: String) = { import java.net.InetAddress import java.lang.management.ManagementF…

Spark SQL 自定义函数类型 一.spark读取数据 二.自定义函数结构 三.附上长长的各种pom 一.spark读取数据 前段时间一直在研究GeoMesa下的Spark JTS,Spark JTS支持用户自定义函数,然后有一份数据,读取文件: package com.geomesa.spark.SparkCore import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, D…

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…

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[…

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…

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇…