2021寒假（21)

算子用法

1）当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为 foldByKey

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKey(0)(_+_)

2）最通用的对 key-value 型 rdd 进行聚集操作的聚集函数（aggregation function）。类似于aggregate()，combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致。

将数据 List(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), ("a", 95), ("b", 98))求每个 key 的平均值

val list: List[(String, Int)] = List(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), 
("a", 95), ("b", 98))
val input: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(list, 2)
val combineRdd: RDD[(String, (Int, Int))] = input.combineByKey(
 (_, 1),
 (acc: (Int, Int), v) => (acc._1 + v, acc._2 + 1),
 (acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
)

3）在一个(K,V)的 RDD 上调用，K 必须实现 Ordered 接口(特质)，返回一个按照 key 进行序的

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val sortRDD1: RDD[(String, Int)] = dataRDD1.sortByKey(true)
val sortRDD1: RDD[(String, Int)] = dataRDD1.sortByKey(false)

 4）在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个相同 key 对应的所有元素连接在一起的(K,(V,W))的 RDD

val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(Array((1, "a"), (2, "b"), (3, "c")))
val rdd1: RDD[(Int, Int)] = sc.makeRDD(Array((1, 4), (2, 5), (3, 6)))
rdd.join(rdd1).collect().foreach(println)

 5）类似于 SQL 语句的左外连接

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val rdd: RDD[(String, (Int, Option[Int]))] = dataRDD1.leftOuterJoin(dataRDD2)

 6）在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的 RDD

val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("a",2),("c",3)))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("c",2),("c",3)))
val value: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = 
dataRDD1.cogroup(dataRDD2)