返回一个新键值对RDD,该RDD根据键(key)将原始Pari-RDD进行排序,默认是升序,可以指定新RDD的分区数,以及使用匿名函数指定排序规则 (可能导致重新分区或数据混洗) pyspark.RDD.sortByKey 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print("sortByKey_test\n",RDD.sortByKey(True, 1, keyfunc = lambda...
sortByKey(assscending=True) 把键值对RDD根据键进行排序,默认是升序这是转化操作 连接操作 描述 连接操作对应SQL编程中常见的JOIN操作,在SQL中一般使用 on 来确定condition,在这里,因为是针对PairRDD的操作,所以就是根据 键 来确定condition join(<otherRDD>) 执行的是内连接操作 leftOuterJoin(<ohterRDD>) 返回...
def sortBy(self, keyfunc, ascending=True, numPartitions=None): return self.keyBy(keyfunc).sortByKey(ascending, numPartitions).values() 1. 2. 2、sortBy的实现过程: Stage 0:Sample。创建 RangePartitioner,先对输入的数据的key做sampling来估算key的分布情况,然后按指定的排序切分出range,尽可能让每个par...
==sortBykey===") print(resultRDD.map(lambda x: (x[1], x[0])).collect()) # [(2, 'Spark'), (1, 'Flink'), (3, 'hello'), (1, 'you'), (1, 'me'), (1, 'she')] print(resultRDD.map(lambda x: (x[1], x[0])).sortByKey(False).take(3)) #[(3, 'hello'), ...
3.foldByKey 四、foreach类算子 共享变量 1.foreach 2.foreachPartition 五、分区算子 1. coalesce 2.repartition 3.partitionBy 六、操作类算子 1.count 2.countByKey 3.sample 4.distinct 5.zipWithIndex 6.SortBy 7.sortByKey 8.groupByKey
sortByKey: tmp = [('a', 1), ('b', 2), ('1', 3), ('d', 4), ('2', 5)] print(sc.parallelize(tmp).sortByKey(True, 1).collect()) # [('1', 3), ('2', 5), ('a', 1), ('b', 2), ('d', 4)] # 16. join: x = sc.parallelize([("a", 1), ("b", ...
| | sortByKey([ascending], [numTasks]) | 按Key排序。通过第一个参数True/False指定是升序还是降序。 | | join(otherDataset, [numTasks]) | 类似SQL中的连接(内连接),即(K, V) and (K, W) => (K, (V, W)),返回所有连接对。外连接通过:leftOUterJoin(左出现右无匹配为空)、rightOuterJoin...
第七章《转换和操作》介绍了 Spark 转换以推迟计算,然后考虑应避免的转换。我们还将使用reduce和reduceByKey方法对数据集进行计算。 第八章《不可变设计》解释了如何使用 DataFrame 操作进行转换,以讨论高度并发环境中的不可变性。 第九章《避免洗牌和减少运营成本》涵盖了洗牌和应该使用的 Spark API 操作。然后我们将...
|key|+---+| 2|| 0|| 1|| 2|| 1|| 2|| 2|| 1|| 2|+---+# 列为key,中值为0取样10%,值为2取样10%dataset.sampleBy("key", fractions={0: 0.1,2:0.1}, seed=0).show()+---+|key|+---+| 2|| 0|| 2|| 2|| 2|| 2|+---+ schema 显示dataframe结构 将此DataFrame的...
>>> temp = res.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1])) //按课程名聚合课程总分和选课人数。格式如('ComputerNetwork', (7370, 142)) >>> avg = temp.map(lambda x:(x[0], round(x[1][0]/x[1][1],2)))//课程总分/选课人数 = 平均分,并利用round(x,2)保留两位小数 ...