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第五章_Spark核心编程_Rdd_转换算子_keyValue型_combineByKey
1. 定义 /* * 1. 定义 * def combineByKey[C](createCombiner: V => C, * mergeValue: (C, V) => C, * mergeCombiners: (C, C) => C, * numPartitions: Int): RDD[(K, C)] * *foldByKey和combineByKey
函数签名 def foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] 函数说明 当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为 foldByKey val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3))) val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKeSpark优化_代码优化_Map端预聚合算子-＞combineByKey
package other import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer /** * @Author yqq * @Date 2021/12/24 19:37 * @Version 1.0 */ object CombineByKeyTest { def main(args: Arrapyspark-combineByKey详解
最近学习Spark，我主要使用pyspark api进行编程， 网络上中文的解释不是很多，api官方文档也不是很容易明白，我结合自己的理解记录下来，方便别人参考，也方便自己回顾吧 本文介绍的是pyspark.RDD.combineByKey combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, numPartitions=N04-键值对操作(pair RDD)
前言 键值对(pair RDD)是Spark的一部分，与普通RDD具有相同的特性，却又拥有不同于普通RDD的一些特性和操作。 简单来pair RDD就是以key-value形式的RDD。 1 创建pair RDD 根据文本内容，以第一个单词作为键为例： map()函数需要设置key-value参数，如该例中：key=x.split(" ")[0], valuereduceByKey、groupByKey和combineByKey
在spark中，reduceByKey、groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多，结合使用过程中的体会简单总结： •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义； •groupByKey 也是对每