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...
countByValue():各元素在rdd中出现的个数,用字典格式包装,如一个"panda"数据,会是这样:defaultdict(<class 'int'>, {"panda":1,其它数据}),和后面countByKey()不同的是,这个Value就是这一条数据,一个元素,如一个("panda",1)数据,会是这样:defaultdict(<class 'int'>, {('panid', 1): 1,其它数据...
sortByKey print(key2.map(lambda x: (x[1], x[0])).sortByKey(False).collect())#[(5, ‘b’), (1, ‘c’), (1, ‘a’)] countByKey print(rdd3.countByValue())#defaultdict(<class ‘int’>, {(‘a’, 1): 1, (‘b’, 2): 1, (‘c’, 1): 1, (‘b’, 3): 1})...
注意:使用collect()要求数据不是很大,所有数据都必须能一同放入单台机器的内存中,常用于单元测试中。 4、count() :RDD 中的元素个数 5、countByValue():各元素在RDD 中出现的次数 实验得知,python返回的是一个字典,通过键可以获取对应次数。 6、take(num) :从RDD中返回num个元素 7、top(num) :从RDD中返回...
10、count() 返回RDD中的元素数。 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...
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...
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()#
在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量中。 我们可以修改上述命令,简单地添加.count(),如下所示: text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")).count() ...
92.pyspark.sql.functions.when(condition, value) 93.pyspark.sql.functions.udf(f, returnType=StringType) 参考链接 github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 公众号:数学建模与人工智能 RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和Stre...
算子:分布式集合对象上的API称之为算子。 RDD的算子分为两类: Transformation:转换算子; Action:动作(行动)算子。 Transformation算子 1 值类型valueType map: map(func): 将func函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的RDD返回。 >>>rdd1=sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9],3)>>>rdd2=rdd...