培训系列7--对复合value做reduce

1.做基础数据准备

val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")
val header= collegesRdd.first

val headerlessRdd= collegesRdd.filter( line=>{ line!= header } )

2.做map数据

val typeMapCount= headerlessRdd.map(line=>{

val strtype=line.split("\",\"")(3)  \\取类型字段

val strCount=line.split("\",\"")(7)

val stuCount=if (strCount.length()>0) strCount.toLong
else 0

\\以上是获取第7个字段,如果不为空的话取实际数据,如果为空取0
val strUnderCount=line.split("\",\"")(8)
val underCount=if (strUnderCount.length()>0) strUnderCount.toLong
else 0

\\以上是获取第8个字段,如果不为空的话取实际数据,如果为空取0
(strtype,(stuCount,underCount)
})

3.做reducebykey 对符合value操作

val typeReduceCount=typeMapCount.reduceByKey((sum,current)=>{
((sum._1+current._1),(sum._2+current._2))
})

对reduce by key 的操作的时候,不操作key,所以符合value,只需要一层就可以取得值,不需要实际嵌套两层,sum._2._1 反而是错误的。

因为是符合key,所以reducebykey的结果也是用括号括住的。

大数据入门到精通7--对复合value做reducebykey的更多相关文章

  1. 大数据入门到精通8-spark RDD 复合key 和复合value 的map reduce操作

    一.做基础数据准备 这次使用fights得数据. scala> val flights= sc.textFile("/user/hdfs/data/Flights/flights.cs ...

  2. 大数据入门到精通2--spark rdd 获得数据的三种方法

    通过hdfs或者spark用户登录操作系统,执行spark-shell spark-shell 也可以带参数,这样就覆盖了默认得参数 spark-shell --master yarn --num-e ...

  3. 大数据入门到精通19--mysql 数据导入到hive数据中

    一.正常按照数据库和表导入 \\前面介绍了通过底层文件得形式导入到hive的表中,或者直接导入到hdfs中,\\现在介绍通过hive的database和table命令来从上层操作.sqoop impo ...

  4. 大数据入门到精通18--sqoop 导入关系库到hdfs中和hive表中

    一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataf ...

  5. 大数据入门到精通16--hive 的条件语句和聚合函数

    一.条件表达 case when ... then when .... then ... when ... then ...end select film_id,rpad(title,20," ...

  6. 大数据入门到精通13--为后续和MySQL数据库准备

    We will be using the sakila database extensively inside the rest of the course and it would be great ...

  7. 大数据入门到精通12--spark dataframe 注册成hive 的临时表

    一.获得最初的数据并形成dataframe val ny= sc.textFile("data/new_york/")val header=ny.firstval filterNY ...

  8. 大数据入门到精通11-spark dataframe 基础操作

    // dataframe is the topic 一.获得基础数据.先通过rdd的方式获得数据 val ny= sc.textFile("data/new_york/")val ...

  9. 大数据入门到精通10--spark rdd groupbykey的使用

    //groupbykey 一.准备数据val flights=sc.textFile("data/Flights/flights.csv")val sampleFlights=sc ...

随机推荐

  1. Coprime Sequence (HDU 6025)前缀和与后缀和的应用

    题意:给出一串数列,这串数列的gcd为1,要求取出一个数使取出后的数列gcd最大. 题解:可以通过对数列进行预处理,求出从下标为1开始的数对于前面的数的gcd(数组从下标0开始),称为前缀gcd,再以 ...

  2. PTA——蠕虫爬井

    PTA 7-46 爬动的蠕虫 #include<stdio.h> int main() { ; scanf("%d%d%d",&N,&U,&D) ...

  3. 3.python集合

    1.集合1.不同元素组成2.无序排列的可hash值3.集合中元素必须是不可变类型(数字,字符串,元祖) 2.集合创建:(1)定义可变类型集合set:把里面元素一个一个进行for循环往大括号里放 set ...

  4. 基于tensorflow的简单线性回归模型

    #!/usr/local/bin/python3 ##ljj [1] ##linear regression model import tensorflow as tf import matplotl ...

  5. url集合

    restful方面 Java后台框架篇--Spring与Restful风格API接口开发 https://blog.csdn.net/hello_worldee/article/details/781 ...

  6. spring中@Value("${key}")值原样输出${key}分析与解决

    问题: 最近发现一个项目中,在类中通过@Value("${key}")获取配置文件中变量值突然不行了,直接输出${key},示例代码如下: java类中: import org.s ...

  7. DataTable的详细用法

    在项目中经常用到DataTable,如果DataTable使用得当,不仅能使程序简洁实用,而且能够提高性能,达到事半功倍的效果,现对DataTable的使用技巧进行一下总结. 一.DataTable简 ...

  8. Linux之ls

    命令功能: ls是list的简写,列出目录下的内容 命令格式: ls [OPTION]... [FILE]... 命令参数: -a,--all    不忽略以“.”开头的隐藏文件 -A, --almo ...

  9. 基于MATLAB System Generator 搭建Display Enhancement模型

    基于MATLAB System Generator 搭建Display Enhancement模型

  10. Elasticsearch -- Head插件安装

    安装Head插件 由于head插件本质上还是一个nodejs的工程,因此需要安装node,使用npm来安装依赖的包. <1>安装Node.js 下载解压 wget https://node ...