【spark】常用转换操作：reduceByKey和groupByKey

【Spark算子】：reduceByKey、groupByKey和combineByKey

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •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,groupByKey本身不能自定义…

【spark】常用转换操作：reduceByKey和groupByKey

1.reduceByKey(func) 功能: 使用 func 函数合并具有相同键的值. 示例: val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd = rdd.map((_,1)) pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println) 上例中,我们先…

【spark】常用转换操作：join

join就表示内连接. 对于内链接,对于给定的两个输入数据集(k,v1)和(k,v2) 根据相同的k进行连接,最终得到(k,(v1,v2))的数据集. 示例 val arr1 = Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",2),("hadoop",5)) val pairRdd1 = sc.parallelize(arr1) val arr2 = Array(("spark&qu…

【spark】常用转换操作：keys 、values和mapValues

1.keys 功能: 返回所有键值对的key 示例 val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd = rdd.map(x => (x,1)) pairRdd.keys.collect.foreach(println) 结果 hadoop spark hive spark list: L…

【spark】常用转换操作：sortByKey()和sortBy()

1.sortByKey() 功能: 返回一个根据键排序的RDD 示例 val list = List(("a",3),("b",2),("c",1)) val pairRdd = sc.parallelize(list) pairRdd.sortByKey().collect.foreach(println) 结果 (a,3) (b,2) (c,1) 如果我们想逆向排序,就在后边加上false参数. pairRdd.sortByKey(false…

java实现spark常用算子之ReduceByKey

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.T…

Spark常用RDD操作总结

aggregate 函数原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相当于Map combOp相当于Reduce zeroValue是seqOp每一个partion的初始值,是一个元组,默认为0. 计算列表中总数: sc.parallelize( [[123],[4,5,6],[7,8,9]] )\ .aggregate(0, lambda: x,y: sum(y)+x, lambda x,y: x+y) # [('world', 1), ('hell…

iOS中NSDate常用转换操作整合

//当前时间格式化, 例:YYYY-MM-dd-EEEE-HH:mm:ss + (NSString *)getCurrentDataWithDateFormate:(NSString *)formate { NSDate *now = [NSDate date]; return [self dateFormattingWithDate:now toFormate:formate]; } //任意NSDate格式化 + (NSString *)dateFormattingWithDate:(NSD…

【spark】RDD操作

RDD操作分为转换操作和行动操作. 对于RDD而言,每一次的转化操作都会产生不同的RDD,供一个操作使用. 我们每次转换得到的RDD是惰性求值的也就是说,整个转换过程并不是会真正的去计算,而是只记录了转换的轨迹. 当遇到行动操作的时候,才会发生真正的计算,从DAG图的源头开始进行“从头到尾”的计算. 常见的操作操作类型函数名作用转化操作 map() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,返回值是新的RDD flatMap() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,将元素数据进行拆分…

Spark常用函数讲解之键值RDD转换

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—RDD编程常用转换算子代码实例

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] 将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf…

spark RDD，reduceByKey vs groupByKey

Spark中有两个类似的api,分别是reduceByKey和groupByKey.这两个的功能类似,但底层实现却有些不同,那么为什么要这样设计呢?我们来从源码的角度分析一下. 先看两者的调用顺序(都是使用默认的Partitioner,即defaultPartitioner) 所用spark版本:spark2.1.0 先看reduceByKey Step1 def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope { red…

python操作Spark常用命令

1. 获取SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 2. 获取SparkContext 1. 获取sparkSession: se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate()1. 获取sparkContext: sc = se.sparkContext2. 获取sqlContext: sq…

Spark Streaming之六：Transformations 普通的转换操作

与RDD类似,DStream也提供了自己的一系列操作方法,这些操作可以分成四类: Transformations 普通的转换操作 Window Operations 窗口转换操作 Join Operations 合并操作 Output Operations 输出操作 2.2.3.1 普通的转换操作普通的转换操作如下表所示: 转换描述 map(func) 源 DStream的每个元素通过函数func返回一个新的DStream. flatMap(func) 类似与map操作,不同的是每个输入元素…

spark:reducebykey与groupbykey的区别

从源码看: reduceBykey与groupbykey: 都调用函数combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)reduceBykey的map端进行聚合combine操作mapSideCombine = true groupbykey的mapSideCombine = false…

spark RDD 常见操作

fold 操作区别与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with…

08、Spark常用RDD变换

08.Spark常用RDD变换 8.1 概述 Spark RDD内部提供了很多变换操作,可以使用对数据的各种处理.同时,针对KV类型的操作,对应的方法封装在PairRDDFunctions trait中,KV类的RDD可以被隐式转换成PairRDDFunctions类型.其中很多的操作,和传统的SQL语句中的操作是对应的,只是底层换成Spark的MR计算. 8.2 常用变换操作解释 map 变换,将输入的每个元素进行响应操作,生成新的元素 flatMap 压扁,取出具有可迭代性质的组件中每个…

spark 常用函数介绍（python）

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…

reduceByKey和groupByKey区别与用法

在spark中,我们知道一切的操作都是基于RDD的.在使用中,RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD,即RDD的每一行是(key, value)的格式.这种格式很像Python的字典类型,便于针对key进行一些处理. 针对pair RDD这样的特殊形式,spark中定义了许多方便的操作,今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey,因为在接下来讲解<在spark中如何实现SQL中的group_concat功能?>时会用到这两个operations.…

spark 常用技巧总结

解析url scala> import java.net.URLimport java.net.URL scala> val urlstr="http://www.baidu.com:8899/getUsername?userid=110&sysId=552" urlstr: String = http://www.baidu.com:8899/getUsername?userid=110&sysId=552 scala> val aa=new URL…

DStream 转换操作----无状态转换

DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换. 无状态转换:每个批次的处理不依赖于之前批次的数据. 有状态转换:当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果.有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey). DStream无状态转换操作包括: map(func) :对源DStream的每个元素,采用func函数进行转换,得到一个新的DStream: * flatMap(func): 与map相似,但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项: *…

Spark Dataset DataFrame 操作

Spark Dataset DataFrame 操作相关博文参考 sparksql中dataframe的用法一.Spark2 Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 1.1 显示前10条数据 1.2 删除所有列的空值和NaN 1.3 删除某列的空值和NaN 1.4 删除某列的非空且非NaN的低于10的 1.5 填充所有空值的列 1.6 对指定的列空值填充 1.7 查询空值列 1.8 查询非空列二.Dataset行列操作和执行计划 2.1 常用包 2.2 创建Spa…

Spark常用函数（源码阅读六）

源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数,从而能更好的应用于工作中. 连接Hbase,读取hbase的过程,首先代码如下: def tableInitByTime(sc : SparkContext,tableName : String,columns : String,fromdate: Date,todate : Date) : RDD[(ImmutableBytesWritable,Result)] = { val configuration = HBaseConfigura…

SNMP常用数据操作

SNMP常用数据操作 snmp编程中常见的数据类型基本上就是integer32/oct_str(字节数组)/counter64/timeticks/dateAndTime这些.很多其它的比如TruthValue这样的数据在编程的时候一般都比较少用,而且一般都有对应的替代. Counter32类型 Counter32其实对应C语言中的32位无符号整型(0~2^32-1).在snmpv1中它的解释是:“计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后归零”. 对counter32的操作,在32位机器上,…

转载-reduceByKey和groupByKey的区别

原文链接-https://www.cnblogs.com/0xcafedaddy/p/7625358.html 先来看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源码 /** * Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform * the merging locally on each mapper bef…