11、countByValue(),countBykey() countByValue() 是返回里面每个值的个数 countBykey()里面是map的形式,返回的是key的个数。 12、flatMap, flatMapvalues 就是把一个list里面的内容压扁打平。flatMapValues()则是把key-value形式的数据打平。 13、fullOuterJoin(other,numPartitions=None) 看代码即可 >>>...
pyspark_flatMap和countByValue的理解,pyspark_flatMap和countByValue的理解参考这个博客:https://b
9.foreach() 10.countByValue() 11.fold(zeroValue, func) 12.aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 前言 提示:本篇博客讲的是RDD的操作中的行动操作,即 RDD Action 主要参考链接: 1.PySpark RDD Actions with examples 2.Apache spark python api 一、PySpark RDD 行动操作简介 PySpark RDD...
# 前面(fields[3],1)创建(各职业,1),后面reduceByKey形成key-value,相同职业数目相加 count_by_occupation = user_fields.map(lambda fields: (fields[3],1)).reduceByKey(lambda x,y:x+y).collect() print(count_by_occupation) x_axis1 = np.array([c[0] for c in count_by_occupation]) y_a...
countByKey()# 返回每个key对应的元素数量 返回: 返回的结果是一个Dict Copy rdd = sc.parallelize([("a",1), ("b",1), ("a",1)])print(rdd.countByKey())# defaultdict(<class 'int'>, {'a': 2, 'b': 1}) countByValue()#
countByValue() 将此RDD 中每个唯一值的计数作为 (value, count) 对的字典返回.sorted(sc.parallelize([1, 2, 1, 2, 2], 2).countByValue().items())[(1, 2), (2, 3)] aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 使用给定的函数和初始值,对每个分区的聚合进行聚合,然后对聚合的结果进行聚合seqOp 能...
Return an RDD created by piping elements to a forked external process. Parameters: checkCode – whether or not to check the return value of the shell command. rdd = sc.parallelize(['wills', 'kris', 'april']) rdd2 = rdd.pipe('grep -i "r"') ...
count() # RDD 中的元素个数 >>> rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) >>> rdd.count() 4 countByValue() # 各元素在RDD 中出现的次 >>> rdd = sc.parallelize([2, 2, 3, 4, 5, 5]) >>> rdd.countByValue() defaultdict(<class 'int'>, {2: 2, 3: 1, 4: 1, 5: 2})...
countByKey/countByValue: rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)]) print(sorted(rdd.countByKey().items())) print(sorted(rdd.countByValue().items())) # [('a', 2), ('b', 1)] # [(('a', 1), 2), (('b', 1), 1)] # 6. take: 相当于取几个...
2.countByKey 3.sample 4.distinct 5.zipWithIndex 6.SortBy 7.sortByKey 8.groupByKey 七、多个rdd操作 1.substract 2.union 3.cartesian 4.zip 5.join 6.leftOuterJoin和rightOuterJoin 7.cogroup 8.subtractByKey 八、aggregate算子 1.aggregate ...