out.println(map); } } 结果是{odd=[1, 5, 3], even=[10, 6]} 参数里的算法就是判断奇数偶数。 cogroup 这个是groupByKey的升级版,groupByKey是对一个RDD里key相同的value进行组合成一个集合。 cogroup则是对多个RDD里key相同的,合并成集合的集合,例如RDD1.cogroup(RDD2,RDD3,…RDDN), 可以得到(key,...
Current Map Version 1.0 For C++, there is STL to use, and so we have map to use. But for c, We have to implement ourselves. So I implement a C map, I used rb_tree to implement this. The map sort by the key, and get the value in O(logn). Usage I grab rb_tree from linux...
data.add(new Tuple2<>("C", 5)); data.add(new Tuple2<>("B", 3)); JavaPairRDD<String, Integer> originRDD = javaSparkContext.parallelizePairs(data); //true为升序,false为倒序 System.out.println(originRDD.sortByKey(true).collect()); System.out.println(originRDD.sortByKey(false).collec...
importjava.util.*;publicclassSortMapByKey{publicstaticvoidmain(String[]args){Map<String,Integer>map=newHashMap<>();map.put("C",3);map.put("A",1);map.put("B",2);TreeMap<String,Integer>sortedMap=newTreeMap<>(map);for(Stringkey:sortedMap.keySet()){System.out.println(key+": "+s...
pairRdd.sortByKey().collect.foreach(println) 结果 1 2 3 (a,3) (b,2) (c,1) 如果我们想逆向排序,就在后边加上false参数。 1 pairRdd.sortByKey(false).collect.foreach(println) 2.sortBy() 功能: 返回根据提供的参数进行排序的RDD
}).combineByKey( value => (value,1), (x:(Int,Int),y)=>(x._1+y,x._2+1), (x:(Int,Int),y:(Int,Int))=>(x._1+y._1,x._2+y._2) ).map(x=>(x._1,x._2._1/x._2._2)).foreach(println) } } scala运行结果 ...
sortMapByKeyAsc(map))); 返回: { null: 1345, "a": 123, "b": 8, "c": 345 } 3.2 sortMapByKeyDesc(Map<K, V>) 按照key desc 倒序排序. 注意: 原map 的顺序不变 该方法使用了 PropertyComparator,允许 null key,null key排在最后面 示例: Map<String, Comparable> map = new HashMap<>(...
成立于 2017 年,以开源高质量的运维工具、日常分享技术干货内容、持续的全国性的社区活动为社区己任;目前开源的产品有:SQL审核工具 SQLE,分布式中间件 DBLE、数据传输组件DTLE。 « 上一篇 第01期:MySQL 数据类型的艺术 下一篇 » 第06问:内部临时表何时使用磁盘?
–Shuffle Write:上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中,可能会写入多个不同的分区文件中。 –Shuffle Read:reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件,这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚...
Map端的数据,可以理解为Shuffle的第一个RDD,MapPartitionsRDD 每个ResultTask拉取过来的数据,其实会组成一个内部的RDD,叫ShuffledRDD,优先放入内存,如果内存不够,那么写入磁盘 然后每个ResultTask针对数据进行聚合,最后生成MapPartitionsRDD,就是我们执行reduceByKey等操作希望获得的那个RDD ...