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  • Spark 学习笔记之 distinct/groupByKey/reduceByKey

    distinct/groupByKey/reduceByKey:

    distinct:

    import org.apache.spark.SparkContext
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object TransformationsDemo {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkSession = SparkSession.builder().appName("TransformationsDemo").master("local[1]").getOrCreate()
        val sc = sparkSession.sparkContext
        testDistinct(sc)
      }
    
      private def testDistinct(sc: SparkContext) = {
        val rdd = sc.makeRDD(Seq("aa", "bb", "cc", "aa", "cc"), 1)
        //对RDD中的元素进行去重操作
        rdd.distinct(1).collect().foreach(println)
      }
    }
    

    运行结果:

    groupByKey:

    import org.apache.spark.SparkContext
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object TransformationsDemo {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkSession = SparkSession.builder().appName("TransformationsDemo").master("local[1]").getOrCreate()
        val sc = sparkSession.sparkContext
        testGroupByKey(sc)
    
      }
    
      private def testGroupByKey(sc: SparkContext) = {
        val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(Seq(("aa", 1), ("bb", 1), ("cc", 1), ("aa", 1), ("cc", 1)), 1)
        //pair RDD,即RDD的每一行是(key, value),key相同进行聚合
        rdd.groupByKey().map(v => (v._1, v._2.sum)).collect().foreach(println)
      }
    }
    

    运行结果:

    reduceByKey:

    import org.apache.spark.SparkContext
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object TransformationsDemo {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkSession = SparkSession.builder().appName("TransformationsDemo").master("local[1]").getOrCreate()
        val sc = sparkSession.sparkContext
        testReduceByKey(sc)
    
      }
    
      private def testReduceByKey(sc: SparkContext) = {
        val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(Seq(("aa", 1), ("bb", 1), ("cc", 1), ("aa", 1), ("cc", 1)), 1)
        //pair RDD,即RDD的每一行是(key, value),key相同进行聚合
        rdd.reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)
      }
    }
    

    运行结果:

    groupByKey与 reduceByKey区别:

    reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行merge操作,最重要的是它能够在本地先进行merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义。groupByKey也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence。因为groupByKey不能自定义函数,我们需要先用groupByKey生成RDD,然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。当调用 groupByKey时,所有的键值对(key-value pair) 都会被移动。在网络上传输这些数据非常没有必要。避免使用 GroupByKey。

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    3.1阈值化操作
    3.1.3自适应阈值化
    3.1.2固定阈值化
    3.1.4双阈值法二值化操作
    3.1.1 OTSU阈值化
    memset函数
    3.6.2投影峰谷查找
    3.6.1直方图&最大熵分割
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/AK47Sonic/p/7784199.html
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