1. 创建键值对RDD 你可以使用map操作将普通RDD转换为键值对RDD,如下所示: rdd = sc.parallelize([(1, "apple"), (2, "banana"), (3, "cherry")]) key_value_rdd = rdd.map(lambda x: (x[0], x[1])) 1. 2. 2. 键值对RDD转换操作 a.reduceByKey(func) reduceByKey操作用于按键对值进行归...
第一步:先重整个RDD中抽取出样本数据,将样本数据排序,计算出每个分区的最大key值,形成一个Array[KEY]类型的数组变量rangeBounds; 第二步:判断key在rangeBounds中所处的范围,给出该key值在下一个RDD中的分区id下标;该分区器要求RDD中的KEY类型必须是可以排序的。 4.自定义分区 要实现自定义的分区器,你需要继承...
键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口。创建Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括文件读取时直接返回键值对RDD 通过List创建键值对RDD在Scala中,可通过Map函数生成二元组...
//假设有键值对集合(rdd = {(1,2),(3,4),(3,6)} ,others = {(3,9)} //subtractByKey 删掉RDD中键与other RDD中的键相同的元素 rdd.subtractByKey(others) //{(1,2)} //join 对两个RDD进行内连接 rdd.join(others) //{(3,(4,9)),(3,(6,9))} //rightOuterJoin 对两个RDD进行连接...
1.PairRDD介绍 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为PairRDD。PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD。
1)从文件中加载 可以采用多种方式创建键值对RDD,其中一种主要方式是使用map()函数来实现。示例代码如下: >>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/pairrdd/word.txt") >>> pairRDD = lines.flatMap(lambda line:line.split(" ")).map(lambda word:(word,1)) ...
* 包含了仅适用于键值对RDD的操作,比如`groupByKey`和`join`; * [[org.apache.spark.rdd.DoubleRDDFunctions]]包含了仅适用于Double类型RDD的操作;而 * [[org.apache.spark.rdd.SequenceFileRDDFunctions]]包含了可以保存为SequenceFiles的RDD的操作。 * 所有这些操作在正确类型的RDD上都会自动可用(例如,RDD[(Int...
对键值对RDD中的每个value都应用一个函数。但是,key不会发生变化 (Hadoop,1) (Spark,1) (Hive,1) (Spark,1) pairRDD.mapValues(x=>x+1).foreach(println)//结果(Hadoop,2)(Spark,2)(Hive,2)(Spark,2) join join表示内连接。对于内连接,对于给定的两个输入数据集(k,v1)和(k,v2),只有在两个数...
在spark之中键值对的RDD称为pairRDD,spark提供join方法来两个RDD之中键相同的元素组合到一起,合并成一个RDD,reduceByKey操作规约每个键对应的值 二、创建pairRDD 普通RDD可以使用map操作来转化为pairRDD,java可以使用Tuple2这个类创建RDD之中的二元组 三、PaireRDD的转化操作 ...