在单词统计中,我们采用的就是reduceByKey,对于每一个单词我们设置成一个键值对(key,value),我们把单词作为key,即key=word,而value=1,因为遍历过程中,每个单词的出现一次,则标注1。那么reduceByKey则会把key相同的进行归并,然后根据我们定义的归并方法即对value进行累加处理,最后得到每个单词出现的次数。而reduce则没...
reduceByKey(binary_function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作,因此,Key相同的多个元素的值被reduce为一个值,然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。 那么讲到这里,差不多函数功能已经明了了,而reduceByKey的是如何运行的呢?下面这张图就清楚了揭示了其原...
Spark中reduce和reducebykey 首先我们先讲讲两个函数在功能上的作用与区别是什么,然后我们再深入讨论两个函数在内部机理有什么不同。reduce(binary_function)reduce将RDD中元素前两个传给输入函数,产生一个新的return值,新产生的return值与RDD中下一个元素(第三个元素)组成两个元素,再被传给输入函数,直到最后只有一...
reduceByKey是作用在键值对RDD上的,返回的也是一个键值对RDD 2、其次,他们是不同类型的算子 reduce是一个行动(action) 行动的作用是运行计算后返回一个值给驱动程序(driver program) reduceByKey是一个转换(transformation) 转换的作用是创建一个新的数据集; Spark中,所有转换都是惰性的,不会马上计算结果,而是由...
那么reduceByKey则会把key相同的进⾏归并，然后根据我们定义的归并⽅法即对value进⾏累加处理，最后得到每个单词出现的次数。⽽reduce则没有相同Key归并的操作，⽽是将所有值统⼀归并，⼀并处理。spark的reduce 我们采⽤scala来求得⼀个数据集中所有数值的平均值。该数据集包含5000个数值，数据集以及...
Spark API 详解/大白话解释 之 reduce、reduceByKey reduce(binary_function) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数,产生一个新的return值,新产生的return值与RDD中下一个元素(第三个元素)组成两个元素,再被传给输入函数,直到最后只有一个值为止。 val c = sc.parallelize(1 to 10)...
在进行Spark开发算法时,最有用的一个函数就是reduceByKey。 reduceByKey的作用对像是(key, value)形式的rdd,而reduce有减少、压缩之意,reduceByKey的作用就是对相同key的数据进行处理,最终每个key只保留一条记录。 保留一条记录通常有两种结果。一种是只保留我们希望的信息,比如每个key出现的次数。第二种是把valu...
Spark API 详解/大白话解释 之 reduce、reduceByKey - 郭同jet · 静心 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/50555671 reduce(binary_function) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数,产生一个新的return值,新产生的return值与RDD中下一个元素(第三个元素)组成两个元素...
reduceByKey和groupByKey的区别 1. reduceByKey:按照key进行聚合,在shuffle之前有combine(预聚合)操作,返回结果是RDD[k,v]. 2. groupByKey:按照key进行分组,直接进行shuffle。 3. 开发指导:reduceByKey比groupByKey,建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。
reduceByKey((x: Int, y: Int) => { x + y }) newRDD.collect().foreach(println) sc.stop() } 结果: (a,6) (b,4) 实例2 做聚合乘法运算 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object reduceByKey { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new ...