网友收藏 文章浏览阅读603次。RDD转换算子之Key-Value类型文章目录RDD转换算子之Key-Value类型1. partitionBy(partitioner)2. reduceByKey(func, [numTasks])3. groupByKey()4. aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, comOp, [numTasks])5. foldByKey(zeroValue)(func)6. combineByKey[C]7. sortByKey8. mapVa......
2024-01-23 16:35 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读293次。1） joindef join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))]def join[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int): RDD[(K, (V, W))]def join[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, W)..._rdd left join...
2024-01-24 06:14 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读3.3k次。1. 究竟是怎么运行的？很多的博客里大量的讲了什么是RDD, Dependency, Shuffle... 但是究竟那些Executor是怎么运行你提交的代码段的？下面是一个日志分析的例子，来自Spark的example def main(args: Array[String]) { val spa......
2024-01-24 05:05 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读173次。countReturn the number of elements in the RDD.这个算子就是来算一下所有分区有多少条数据,因为底层调用了runJob方法,所以是一个Action方法package com.doit.spark.day05import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Count { def main(arg......
2024-01-23 20:02 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读408次。2.4 Action2.4.1 reduce(func)案例1. 作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。2. 需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果（1）创建一个RDD[Int]scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to ......
2024-01-23 13:12 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读260次。前言本文主要是记录在学习spark core 中的一些核心概念以及用法，对spark core 中的东西做出自己的总结。文章中可能会有一些错误，但鉴于是作者结合官网做出总结，仅做参考，涉及到不对以及不清楚的地方......
2024-01-24 00:42 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读251次。1.需求:在给定的订单数据，根据订单的分类ID进行聚合，然后按照订单分类名称，统计出某一天商品各个分类的成交金额,然后在结合商品分类表匹配上对应的商品分类字段,然后将计算结果保存到mysql中,要求......
2024-01-22 15:52 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读106次。Transformation转换算子RDD整体上可以分为三种类型：Value类型双Value类型Key-Value类型1.Value类型Map算子进去一行，出来一行将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。有多少个输入分区，......
2024-01-23 09:43 阅读
阅读全文 网友收藏 文章浏览阅读374次。目录3.6 Action3.7 Key-Value RDD操作3.7.1 创建Pair RDD3.7.2 Transformation操作 1、类似 map 操作 2、聚合操作【重要、难点】 3、排序操作 4、join操作3.7.3 Action操作3.8 输入与输出3.8.1 文件输入与输出 1、文本......
2023-11-11 18:10 阅读
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