Spark Scala当中reduceByKey的用法】的更多相关文章

[学习笔记] /*reduceByKey(function)reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述),因此,Key相同的多个元素的值被reduce为一个值,然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对. reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式*/ val rdd08 = sc.parallelize(List((1, 1),  (1, 4),(1,…
[学习笔记] reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式*/ val rdd08 = sc.parallelize(List((1, 1),  (1, 4),(1, 3), (3, 7), (3, 5)))    val rdd08_1 = rdd08.reduceByKey((x, y) => x + y)    println("reduceByKey 用法 " + rdd08_1.collect().mkSt…
[学习笔记] reduce将RDD中元素前两个传给输入函数,产生一个新的return值,将新产生的return值与RDD中下一个元素(即第三个元素)组成两个元素,再被传给输入函数,这样递归运作,直到最后只有一个值为止.*/    val rdd07 = sc.parallelize(1 to 10)    val sum = rdd07.reduce((x, y) => x + y)    println("sum is " + sum) 文章转载自原文:https://blog…
Scala进阶之路-Scala中的枚举用法案例展示 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Scala中的枚举值和Java中的枚举值有点差别,不过使用起来也都差大同小异,我这里分别写了一个Java定义枚举类型和Scala定义枚举类型的案例. 一.Java中定义枚举类型案例展示 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Scala%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%…
1.读取文件当中每一行的数据 def main(args: Array[String]): Unit = { //注意文件的编码格式,如果编码格式不对,那么读取报错 val file: BufferedSource = Source.fromFile("F:\\files\\file.txt","GBK"); val lines: Iterator[String] = file.getLines() for(line <- lines){ println(li…
类型参数主要就是研究scala当中的类或者scala当中的方法的泛型 1.scala当中的类的泛型         object Demo8 {          def main(args: Array[String]): Unit = {          val result1 = new MyClass("hello",50)          val result2 = new MyClass[Any,Any]("zhangsan","Lisi&…
1.scala当中的Object 在scala当中,没有类似于像java当中的static修饰的静态属性或者静态方法或者静态代码块之类的,但是我们可以通过scala当中的Object来实现类似的功能.可以理解为scala当中的Object里面的属性或者方法都是静态的,可以直接调用定义一个class类,然后在class类当中定义一个Object的对象.object对象当中的所有属性或者方法都是静态的     class Session {       def hello(first:Int):In…
1.类的定义与创建 创建一个scala class来定义我们的一个类.类当中可以定义各种属性或者方法,或者函数都可以     class Person {       //定义一个属性,叫做name的,使用val不可变量来进行修饰       // 用val修饰的变量是可读属性,有getter但没有setter(相当与Java中用final修饰的变量)       val name:String ="zhangsan"       //定义一个属性,叫做age的,使用var可变量来进行…
[学习笔记] collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,这样便于我们观察,毕竟分布式数据集比较抽象.Spark的collect方法,是Action类型的一个算子,会从远程集群拉取数据到driver端.最后,将大量数据 汇集到一个driver节点上,将数据用数组存放,占用了jvm堆内存,非常用意造成内存溢出,只用作小型数据的观察.*/    val arr = res.collect();    println("arr(0) is " + arr(0) + &q…
[学习笔记] parallelize并行化集合是根据一个已经存在的Scala集合创建的RDD对象.集合的里面的元素将会被拷贝进入新创建出的一个可被并行操作的分布式数据集.例如:val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5)) 根据系统环境来进行切分多个slice,每一个slice启动一个Task来进行处理.val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5), 5) 指定了partition的数量为5,make…