一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD 2.将文本分割成单词 words 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分数 1. 分解出字 ...
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2021-04-06 15:20:05
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分 ...
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2021-04-06 15:15:03
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什么是Shuffle 在RDD中，将每个相同key的value聚合起来。相同key的value可能在不同partition，也可能在不同节点。因此shuffle操作会影响多个节点。 常见的shuffle操作有：groupByKey(),reduceBykey()等。 Shuffle Write和Re ...
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2020-07-16 10:12:36
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distinct的底层使用reducebykey巧妙实现去重逻辑 //使用reduceByKey或者groupbykey的shuffle去重思想rdd.map(key=>(key,null)).reduceByKey((key,value)=>key) .map(_._1) ...
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2020-05-17 19:29:13
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比如两个rdd 两个分区合并去他们的并集 intersection 去数据的交集 subtract去差集 mappartition与map像是遍历的单位是每个pation分区的数据进来的是iterrter是迭代器 distinct去重(map+reducebykey+map) cogroup 作用在 ...
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2020-01-19 11:04:30
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RDD编程初级实践 函数名 目的 示例 结果reduceByKey(f) 合并具有相同key的值 rdd.reduceByKey( ( x,y) => x+y ) { (1,2) , (3,10) }groupByKey() 对具有相同key的值分组 rdd.groupByKey() { (1,2) ...
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2020-01-17 22:55:25
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1.原始数据 Key value Transformations(example: ((1, 2), (3, 4), (3, 6))) 2. flatMap测试示例 执行结果： 3.distinct、reducebykey、groupbykey 4.combineByKey(create Combi ...
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2020-01-16 19:01:28
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spark的RDD操作 在上一节Spark经典的单词统计中，了解了几个RDD操作，包括flatMap，map，reduceByKey，以及后面简化的方案，countByValue。那么这一节将介绍更多常用的RDD操作，并且为每一种RDD我们分解来看其运作的情况。 spark的flatMap flat ...
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2020-01-12 10:08:52
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reduce和reduceByKey的区别 reduce和reduceByKey是spark中使用地非常频繁的，在字数统计中，可以看到reduceByKey的经典使用。那么reduce和reduceBykey的区别在哪呢？reduce处理数据时有着一对一的特性，而reduceByKey则有着多对一的 ...
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2020-01-12 09:23:23
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还是以经典案例Wordcount为例： 逻辑思路： 1.先把文本按空格切分成每个单词 flatMap() 2.将每个单词都转换成Tuple2类型(hello ,1) map() 3.将key相同的次数相加(hello , 5) reduceByKey() 4.将(hello , 5) 反转成(5 , ...
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2019-11-12 00:47:45
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