aggregate算是spark中比较常用的一个函数,理解起来会比较费劲一些,现在通过几个详细的例子带大家来着重理解一下aggregate的用法. 1.先看看aggregate的函数签名在spark的源码中,可以看到aggregate函数的签名如下: def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U 可以看出,这个函数是个柯里化的方法,输入参数分为了两部分:(zeroValu…

aggregate函数将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U   注意: 1.每个分区开始聚合第一个元素都是zeroValue 2.分区之间的聚合,zeroValue也参与运算   scal…

转载自:http://blog.csdn.net/qingyang0320/article/details/51603243 针对Spark的RDD,API中有一个aggregate函数,本人理解起来费了很大劲,明白之后,mark一下,供以后参考. 首先,Spark文档中aggregate函数定义如下 def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]):…

针对Spark的RDD,API中有一个aggregate函数,本人理解起来费了很大劲,明白之后,mark一下,供以后参考. 首先,Spark文档中aggregate函数定义如下 def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): UAggregate the elements of each partition, and then the result…

摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子:         Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住       了数据集的逻辑操作         Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算 本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:   …

spark aggregate源代码 /** * Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using * given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result * type, U, than the type of t…

  语法: public static TSource Aggregate<TSource>( this IEnumerable<TSource> source, Func<TSource, TSource, TSource> func ) 类型参数 TSource source 中的元素的类型. 参数 source 类型:System.Collections.Generic.IEnumerable<TSource>要聚合的 IEnumerable<T…

Spark UDF Java 示例 在这篇文章中提到了用Spark做用户昵称文本聚类分析,聚类需要选定K个中心点,然后迭代计算其他样本点到中心点的距离.由于中文文字分词之后(n-gram)再加上昵称允许各个特殊字符(数字.字母.各种符号--),如果直接在原来的文本数据上进行聚类,由于文本的"多样性",聚类效果并不一定好.因此准确对昵称先进行一个预分类的过程,这里的分类不是机器学习里面的分类算法(逻辑回归.线性回归),而是根据昵称文本的特征进行分类:给定一个文本昵称字符串,分类方法逐个地…

以下是个人理解,一切以官网文档为准. http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.html 在开始之前,我先介绍一下,RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为R…

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM…