spark reducebykey计算多个value的值?如图 [问题点数:40分]

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Spark根据key,按照一定条件对数据去重
使用groupByKey和reduceByKey,将数据按照某一特定条件去重
spark算子调优reduceByKey本地聚合
reduceByKey,相较于普通的shuffle操作,它的一个特点就是说,会进行map端的本地聚合。 对map端给下个stage每个task创建输出文件中,写数据之前,就会进行本地的combiner操作,也就是说对每一个key对应的<em>value</em>s都会执行你的算子函数   用reduceByKey对性能的提升: 1. 在本地进行聚合以后,在map端的数据量就变少了,减少磁盘io.而且可以减少...
spark 使用aggregateByKey 代替groupbyKey
性能调优中有个方案, 叫使用 aggregateBykey 代替 groupbykey, 为啥呢? 应为aggregateByKe,使用map-side预聚合的shuffle操作, 相当于再map端进行了聚合的操作,相当于mapreduce 中进行combiner        介绍一下aggregateBykey这个方法 这里面一共传了三个 参数,这里用到了柯里化 ,  我分别做一下...
spark aggregateByKey函数使用问题
aggregateByKey 样例代码 val conf = new SparkConf().setAppName("SparkTest").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val data = sc.parallelize(List((1, 3), (1, 2), (1, 4), (2, 3))) def s
Spark 两个RDD按key合并(join算子和cogroup算子)
在工作中经常遇到需要合并RDD的情况,记录下处理情况。join和cogroup算子都能达到要求,按key合并,只是当rdd存在<em>多个</em>相同的key时候,最终的输出结果不一样。网上找到了处理情况,自己也测试了,代码如下: object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val <em>spark</em> = SparkSession.buil...
Spark取出(Key,Value)型数据中Value值为前n条数据
Spark对(Key,Value)型数据进行排序,并取出Value值为前n的数据
Spark reduce task数目设置,解决小任务过多slave挂掉
<em>spark</em>.default.parallelism=8
Spark中MapValues算子(可以将value的值加起来,相当于reducebykey;也可以将value的个数加起来,相当于countbykey)
package com.bjsxt; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaSparkContext;...
spark 按照key 分组 然后统计每个key对应的最大、最小、平均值思路——使用groupby,或者reduceby...
What you're getting back is an object which allows you to iterate over the results. You can turn the results of groupByKey into a list by calling list() on the <em>value</em>s, e.g. example = sc.parallelize(...
Spark部分:Java版Wordcount(包括flatmap切割,maptopair转换,reducebykey排序,foreach遍历输出)【Java版纯代码】
package com.bjsxt.scala; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaSparkContext;...
【Spark系列2】reduceByKey和groupByKey区别与用法
在<em>spark</em>中,我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中,RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD,即RDD的每一行是(key, <em>value</em>)的格式。这种格式很像Python的字典类型,便于针对key进行一些处理。 针对pair RDD这样的特殊形式,<em>spark</em>中定义了许多方便的操作,今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey,因为在接下来
Spark中groupByKey与reduceByKey算子之间的区别
Spark程序中的shuffle操作非常耗时,在<em>spark</em>程序优化过程中会专门针对shuffle问题进行优化,从而减少不必要的shuffle操作,提高运行效率;但程序中有些逻辑操作必须有shuffle操作才能完成,常见的如groupByKey、reduceByKey操作等。上述两个算子是Spark处理(key,<em>value</em>)类型数据最常用到的函数,那么这两个算子有什么区别,在使用时该如何选择?下面从p
spark这样的计算累加如何更简单的做?
val lines = rdd.map(_._2) .map(line => { ... ... }) .reduceByKey((a, b) => a.merge(b)) .map { case((
spark dataframe dataset reducebykey用法
case class Record(ts: Long, id: Int, <em>value</em>: Int)如果是rdd,我们经常会用<em>reducebykey</em>获取到最新时间戳的一条记录,用下面的方法def findLatest(records: RDD[Record])(implicit <em>spark</em>: SparkSession) = { records.keyBy(_.id).reduceByKey{
用JAVA简单实现Spark转换算子实例(reduceByKey,sortByKey,join,cogroup)
package day05; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.function.Function2; ...
Spark Map/MapPair/reduceByKey 使用Demo
package com.; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaSparkContext; import org.a...
Spark性能优化:提高并行度、使用reduceByKey
一、提高并行度 实际上Spark集群的资源并不一定会被充分利用到,所以要尽量设置合理的并行度,来充分地利用集群的资源。才能充分提高Spark应用程序的性能。 Spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度,依据其大小,比如HDFS,就会给每一个block创建一个partition,也依据这个设置并行度。对于reduceByKey等会发生shuffle的操作,就使用并行度最大的父RDD的并行度...
通过 “由对象V到对象C的转换” 来说明 Spark_Streaming api中 reduceByKey 与 combineByKey 注意事项
今年以来一直在学习通过Spark Streaming 来处理公司大数据相关的业务需求。去重\汇总 在大数据统计中是很常见的。而reduceByKey、combineByKey 在 Spark Streaming 中做合并操作时(由对象V到对象C的转换)很重要的两个api .  网上的事例大部分太过简单,或者讲解过于皮毛。 先对比下二者的函数签名: class PairRDDFun
【菜鸟系列】spark常用算子总结(scala、java)--groupByKey,reduceByKey
groupByKey和reduceByKey是常用的聚合函数,作用的数据集为PairRDD scala reduceByKey函数原型 def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) =&amp;amp;gt; V): RDD[(K, V)] = self.withScope { combineByKeyWithClassTa...
scala中reducebykey使用时的坑
先上代码 def artList(dataFrame: DataFrame) = { //dataFrame.repartition(80) //创建变量 //处理数据 val artData: RDD[(String, util.List[lang.String])] = dataFrame .repartition(180) .rdd.mapPa...
spark从入门到放弃二十六:Spark 性能优化(9)reduceByKey和groupByKey
文章地址:http://www.haha174.top/article/details/259354 举个例子 val counts=pairs.reduceByKey(_+_) val counts=pairs.groupByKey().map(wordcounts=&amp;gt;(wordcounts._1,wordcounts_2.sum)) 如果能用reduceByKey那就用reduce...
spark 大型项目实战(四十三):算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
下面给出一个图解: map端的task是不断的输出数据的,数据量可能是很大的。 但是,其实reduce端的task,并不是等到map端task将属于自己的那份数据全部写入磁盘文件之后,再去拉取的。map端写一点数据,reduce端task就会拉取一小部分数据,立即进行后面的聚合、算子函数的应用。 每次reduece能够拉取多少数据,就由buffer来决定。因为拉取过来的数据,都是先放在b...
spark ReduceByKey操作
执行reduceByKey算子         // reduceByKey,接收的参数是Function2类型,它有三个泛型参数,实际上代表了三个值         // 第一个泛型类型和第二个泛型类型,代表了原始RDD中的元素的<em>value</em>的类型             // 因此对每个key进行reduce,都会依次将第一个、第二个<em>value</em>传入,将值再与第三个<em>value</em>传入     
Apache Spark之 reduceByKey() 函数
[b][size=medium]一、背景知识[/size][/b] [b]RDD[/b] : Resilient Distributed DataSet 回弹性 分布式 数据集合 什么是 Resilient /rɪˈzɪliənt/ ? 英文解释是这样的: able to recoil or spr...
JavaSpark-键值对操作(PairRDD)
键值对 RDD 通常用来进行聚合<em>计算</em>。先通过一些初始 ETL(抽取、转 化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口 让用户控制键值对 RDD 在各节点上分布情况的高级特性:分区。 使用可控的分区方式把常被一起访问的数据放到同一个节点上,可以大大减少应用的通信 开销。这会带来明显的性能提升。动机 Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作
Spark部分:groupbykey,reducebykey,sortbykey,congroup,join的区别【文字说明+代码示例】
1.reduceByKey(func, numPartitions=None) Merge the <em>value</em>s for each key using an associative reduce function. This will also perform the merginglocally on each mapper before sending results to a reducer...
ReduceByKey算子理解
前言 最近经常使用到reduceByKey这个算子,想着结合*ByKey算子和stage划分一起总结一下,所以沉下心来仔细过了一遍相关的博客和帖子,在此整体过一遍这个算子,那么我们开始: 国外的大牛一上来给出这么一句话,个人感觉高度概括了reduceByKey的功能:Spark RDD reduceByKey function merges the <em>value</em>s for each key usi
Spark学习1: 基础函数功能解读
Spark已经定义好了一些基本的transformation 和 action的操作,下面我们yitanjiuji
《深入理解Spark》之 reduceByKey
 XML Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 3...
scala交互式操作 reduceByKey mapValues
scala> val c = sc.parallelize(List("aaa","b","b","c")) c: org.apache.<em>spark</em>.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at :21 //做一个映射 scala> c.map(x => (x,x.length)) res7: org.ap
尽量使用reduceByKey代替groupByKey
val words = Array(&quot;one&quot;, &quot;two&quot;, &quot;two&quot;, &quot;three&quot;, &quot;three&quot;, &quot;three&quot;)val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word =&amp;gt; (word, 1)) val wordCountsWithReduce = wordPairsRDD  .reduceByKey(_ + _)
常用PySpark API(一): parallelize, collect, map, reduce等API的简单用法
参考:1. https://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5506822.html2. https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/782281170. RDD数据类型RDD(Resilient Distributed DataSet)是一种弹性分布式数据集,是Spark的核心,其可以有由稳定存储中的数据通过转换...
pyspark RDD reduce、reduceByKey、reduceByKeyLocally用法
一、reduce Reduces the elements of this RDD using the specified commutative and associative binary operator. Currently reduces partitions locally. a=sc.parallelize([1,2,3,4,5],2).reduce(add) print(a) ...
数据算法(TopN) :Spark+Spark(takeOrdered)实现(非键唯一情况)
package cn.weida.Spark.TopNNonUnique; import java.util.Collections; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; imp...
spark重点:join操作之昂贵,先reduceByKey
总之,join通常是你在使用Spark时最昂贵的操作,需要在join之前应尽可能的先缩小你的数据。假设,你有一个RDD存着(熊猫id,分数),另外一个RDD存着(熊猫id,邮箱地址)。若你想给每只可爱的熊猫的邮箱发送她所得的最高的分数,你可以将RDD根据id进行join,然后<em>计算</em>最高的分数,如下:def joinScoresWithAddress1( scoreRDD : RDD[(Long, D...
reduceByKeyAndWindow基于滑动窗口的热点搜索词实时统计(Scala版本)
package SparkStreaming import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf import org.apache.<em>spark</em>.streaming.{Seconds, StreamingContext} /**   *   * 基于滑动窗口的热点搜索词实时统计   * 每隔5秒钟,统计最近20秒钟的搜索词的搜索频次,   * 并打印出
spark 大型项目实战(四十二):算子调优之reduceByKey本地聚合介绍
下面看一段简单的world count val lines = sc.textFile(&amp;quot;hdfs://&amp;quot;) val words = lines.flatMap(_.split(&amp;quot; &amp;quot;)) val pairs = words.map((_, 1)) val counts = pairs.reduceByKey(_ + _) counts.collect() reduceByKey,相较于...
[pyspark] 尽量用reduceByKey而不用groupByKey
最近工作的时候写了一段python操作<em>spark</em>的代码,![这里写图片描述](http://img.blog.csdn.net/20170605202125612?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2ZfemhhbmcyNg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
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) c.reduce((x, y) => x + y)//结果55具体过程,RDD有1 2 3 4 5 6
pySpark记录
1、combineByKey使用 x = sc.parallelize([('B',1),('B',2),('A',3),('A',4),('A',5)]) createCombiner = (lambda el:str(el)) mergeVal = (lambda aggr,el:aggr+";"+el) mergeComb = (lambda agg1,agg2 : agg1+";"
reduceByKey和groupByKey区别与用法
在Spark中,我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中,RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD,即RDD的每一行是(key, <em>value</em>)的格式。这种格式很像Python的字典类型,便于针对key进行一些处理。 针对pair RDD这样的特殊形式,<em>spark</em>中定义了许多方便的操作,今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey,
请教Spark 中 combinebyKey 和 reduceByKey的传入函数参数的区别?
请教Spark 中 combinebyKey 和 reduceByKey的传入函数参数的区别? 代码如下 val testData = sc.parallelize(Seq(("t1", 1), ("t1", 2), ("t1", 3), ("t2", 2), ("t2", 5))) val testDataCombine = testData.combineByKey(x=>x
解决数据倾斜一:RDD执行reduceByKey或则Spark SQL中使用group by语句导致的数据倾斜
一:概述 有的时候,我们可能会遇到大数据<em>计算</em>中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。 二、产生原因 **方案适用场景:**对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时,比较适用这种方案。 方案实现思...
数据倾斜是多么痛?spark作业调优秘籍
数据倾斜是多么痛?<em>spark</em>作业调优秘籍 不鸡道叫啥2016/11/09          有的时候,我们可能会遇到大数据<em>计算</em>中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。 数据倾斜是多么痛?!!! 数据倾斜如果能够解决的话,代表对spar
spark键值对操作(一)
键值对RDD也叫做Pair RDD1. 创建Pair RDD把一个普通 RDD转换为pair RDD的时候使用map()函数来实现#使用第一个单词作为一个键,创建一个pair RDD pairs=lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.Pair RDD转化操作2.1针对单个pairRDD的转换操作reduceByKey(func) 合并具有相同键的值rd
Spark 性能调优 Rdd 之 reduceByKey 本地聚合(也就是map端聚合算子)
简单代码 val lines = sc.textFile(&amp;amp;amp;quot;hdfs://&amp;amp;amp;quot;) val words = lines.flatMap(_.split(&amp;amp;amp;quot; &amp;amp;amp;quot;)) val pairs = words.map((_, 1)) val counts = pairs.reduceByKey(_ + _) counts.collect() 示意图
spark python初学(一)对于reduceByKey的理解
对<em>spark</em>中rdd的reduceByKey函数的理解
pyspark-combineByKey详解
最近学习Spark,我主要使用py<em>spark</em> 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py<em>spark</em>.RDD.combineByKey combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, numPartitions
Spark源码学习笔记(随笔)-groupByKey()是宽依赖吗
最近从源码角度温习之前学的Spark的基础,在RDD的Dependency这一节中,关于一些Transition操作是Narrow Dependency还是Shuffle Dependency。对于map/filter等操作我们能很清晰的知道它是窄依赖,对于一些复杂的或者不是那么明确的转换操作就不太能区分是什么依赖,如groupByKey()。较多博客直接说这个转换操作是宽依赖,真的是宽依赖吗?我们
Spark部分:算子去重操作(包含利用distinct关键字和利用Wordcount的方式.maptopair,.reducebykey,.map,.foreache)【Java版纯代码】
package com.bjsxt.<em>spark</em>; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.SparkContext; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; impor...
“戏”说Spark-Spark核心-Stage划分及Pipline的计算模式
在<em>spark</em>中,会根据RDD之间的依赖关系将DAG图划分为不同的阶段,对于窄依赖,由于partition依赖关系的确定性,partition的转换处理就可以在同一个线程里完成,窄依赖就被<em>spark</em>划分到同一个stage中,而对于宽依赖,只能等父RDD shuffle处理完成后,下一个stage才能开始接下来的<em>计算</em>。 因此<em>spark</em>划分stage的整体思路是:从后往前推,遇到宽依赖就断开,划分为一个stage;遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。因此在图2中RDD C,RDD D,RDD E,RDDF
sparkRDD高级算子 combineByKey函数详解
combineByKey
java8实现spark wordcount并且按照value排序输出
最近在学习<em>spark</em>,本来应该是使用scala编程,但是无奈scala没接触过,还得学,就先使用java的<em>spark</em> api练练手,其实发现java8的函数式编程跟scala很多地方异曲同工啊,搞定<em>spark</em>的java api后面学scala应该事半功倍! 最开始当然是万年不变的wordcount,加了个排序输出,具体看注释.
reduceByKey与groupByKey的区别
在Spark中,我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中,RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD,即RDD的每一行是(key, <em>value</em>)的格式。这种格式很像Python的字典类型,便于针对key进行一些处理。 针对pair RDD这样的特殊形式,<em>spark</em>中定义了许多方便的操作,今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey,
pyspark中combineByKey的两种理解方法
Spark 1.6 以前一直模模糊糊的,现在搞一下比较清楚 combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, numPartitions=None, partitionFunc=&amp;amp;lt;function portable_hash at 0x7f1ac7340578&amp;amp;gt;) 它是一个泛型函数,主要完成聚合操作,将输入RDD[(K,V)]转化为
pyspark map,reduce接收参数
查看<em>spark</em>官方档,发现map, reduce的方法都指定只能代如固定一个参数(map)或者两个参数(reduce) 现在工作发现,想要多把代入参数到map,和reduce的方法里面. 查了下,发现以下方法。 先定义一个函数: def func(a, extra_para): k = a + extra_para return k 然后map 的时候: rd
DataFrame数据中的重复行,利用groupby累加合并
       pandas读取一组数据,可能存在重复索引,虽然可以利用drop_duplicate直接删除,但是会删除重要信息。比如同一ID用户,多次登录学习时间。要<em>计算</em>该用户总共‘’学习时间‘’,就要把重复的ID的‘’学习时间‘’累加。可以结合groupby和sum函数完成该操作。实例如下:       新建一个DataFrame,<em>计算</em>每个 id 的总共学习时间。其中 id 为one/two的存...
scala 两个map合并,key相同时value相加
转载请务必注明原创地址为:http://dongkelun.com/2018/04/01/scalaMapAdd/ 1、先看一下map自带的合并操作的效果 val map1 = Map(&amp;amp;quot;key1&amp;amp;quot; -&amp;amp;amp;gt; 1, &amp;amp;quot;key2&amp;amp;quot; -&amp;amp;amp;gt; 3, &amp;amp;quot;key3&amp;amp;quot; -&amp;amp;amp;gt;
键值对的算子讲解 PairRDDFunctions
1:groupByKeydef groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])]根据key进行聚集,<em>value</em>组成一个列表,没有进行聚集,所以在有shuffle操作时候避免使用概算子,会增大通信数据量。需要考虑进行一个本地的Combiner,所以可以直接使用reduceByKeycala&amp;gt; p.collect res15: Array[(Int, Int)] = Arr...
数据倾斜解决方案之三:使用随机Key实现双重聚合
数据倾斜解决方案之三:使用随机Key实现双重聚合本节讲解使用随机Key实现双重聚合,首先讲解什么是随机Key双重聚合;接下来讲解使用随机Key实现双重聚合解决数据倾斜的适用场景、原理分析、案例实战以及使用随机Key实现双重聚合解决数据倾斜注意事项等内容。30.4.1 什么是随机Key双重聚合?随机Key双重聚合是指:Spark分布式<em>计算</em>对RDD调用reduceByKey各算子进行<em>计算</em>,使用对Key
SparkStreaming部分:读取Socket端口数据(flatMap,maptopair,reducebykey)【Java版纯代码】
SparkStreaming读取Socket端口数据         1.代码:             SparkConf conf = new SparkConf().setMaster(&quot;local[2]&quot;).setAppName(&quot;WordCountOnline&quot;);             JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingConte...
Spark离线计算优化——增量小数据集更新全量大数据集
有两个k-v格式的RDD需要union之后再进行reduceByKey操作(如:要将每日增量几十万的数据更新到全量几亿的数据) 优化方案:先将两个RDD公共部分提取出来,然后将公共部分先union再进行reduceByKey,最后将结果和前面没有交集的RDD相加(union) 具体做法:将较小的RDD1的key放入set并广播broadcast,然后将大的RDD2过滤filter出含该key较...
零基础入门大数据之spark中的几种key-value操作
今天记录一下<em>spark</em>里面的一些key-<em>value</em>对的相关算子。 key-<em>value</em>对可以简单理解为是一种认为构造的数据结构方式,比如一个字符串&quot;hello&quot;,单看&quot;hello&quot;的话,它是一个字符串类型,现在假设我想把它在一个文本中出现的次数n作为一个值和&quot;hello&quot;一起操作,那么可以构造一种键值对(key-<em>value</em>)的结构来表示,也就是(hello,n)这样的结构,那么可能会问为什么要这么构...
Spark求平均值的三种方法
方法一: 利用groupByKey //求平均 方法一: groupByKey textFile.mapToPair(line -&amp;gt; new Tuple2&amp;lt;&amp;gt;(line.split(&quot; &quot;)[0], Integer.parseInt(line.split(&quot; &quot;)[1]))) .groupByKey() ...
Spark 基础 —— 元组(tuple)
Scala 中的元组同 Python,由()标识:val t = (1, 2, 3)从元组中获取某个字段的值,可以用下标函数,注意是从 _1 开始,或者用 productElement 方法(它是从 0 开始计数的)t._1 # 1 t.productElement(0) # 1使用 productArity 方法获得元组的大小:t.productArity # 3...
SparkStreaming项目(实时统计每个品类被点击的次数)
1、项目的流程:2、需求实时统计每个品类被点击的次数(用饼状图展示):3、分析设计项目新建一个Maven项目:pom文件:&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt; &amp;lt;project xmlns=&quot;http://maven.apache.org/POM/4.0.0&quot; xmlns:xsi=&quot;http://www.w3.org/20...
30分钟概览Spark Streaming 实时计算
本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时<em>计算</em>? Spark实时<em>计算</em>原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时<em>计算</em>框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时<em>计算</em>框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容。1、什么是Spark Streaming?与其他大数据框架Storm、Flink一样,S
2 Spark入门reduce、reduceByKey的操作
上一篇是讲map,map的主要作用就是替换。reduce的主要作用就是<em>计算</em>。package reduce; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaSparkContext; import...
【Spark问题记录】Scala中reduceBykey(func: (V, V) => V)时遇到的漏数据问题
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spark【例子】同类合并、计算2
例子描述: 大概意思为,统计用户使用app的次数排名 原始数据: 000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:34,F8:E7:1E:1E:62:20,15097003,,2016/6/8 17:10,2016/6/8 17:10,690,6218,11=0|12=200,2016/7/5 11:11  000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:3
SparkStreaming部分:ReduceByKeyAndWindow算子(一边出一边进的模式,一般用于实时统计,里边可以实时操作)【Java版纯代码】
1).     window length:窗口长度     slide length:滑动间隔 2).普通:     i).代码:         JavaPairDStream&amp;lt;String, Integer&amp;gt; searchWordCountsDStream =              searchWordPairDStream.reduceByKeyAndWindow(new ...
reduceByKeyAndWindow实现基于滑动窗口的热点搜索词实时统计(Java版本)
package gh.<em>spark</em>.SparkStreaming; import java.util.List; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.function.Function; im
Scala中的流程(包括:sc.textfile=>flatmap=>map=>reduceByKey等阶段,以及输出分区的个数)【Scala纯代码】
package com.bjsxt.<em>spark</em> import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf import org.apache.<em>spark</em>.SparkContext object map {   def main(args: Array[String]): Unit = {     val conf = new SparkConf().setAppName(&quot;test&quot;...
reduceByKey
例子一按key求和 val rdd = sc.parallelize(List((“a”,2),(“b”,3),(“a”,3)))合并key<em>计算</em> val r1 = rdd.reduceByKey((x,y) => x + y)输出结果如下(a,5) (b,3)例子二若有一些<em>spark</em>书和Hadoop的书, 要求两本书各自销量的平均值 数据如下("<em>spark</em>",10) ("<em>spark</em>",20)
Scala学习(二)groupByKey和reduceByKey
大数据处理中有一个典型的例子WordCount,类似与Hello World的作用,map阶段主要是将单词转换为(word,1)的形式,在reduce阶段则是将Key值相同的1累加求和,最终得到的结果就是单词的count数。假设map的结果为(word,(m,n))如果按照key值将对应的列累加起来呢?比如经过map的数据集是这样的(&quot;happy&quot;,1,3),(&quot;hello&quot;,2,6),(&quot;hap...
reduce、reduceByKey详解
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) c.reduce((x, y) =&amp;gt; x + y)//结果55 1 2 具体过程,RDD有...
groupByKey 和reduceByKey 的区别
他们都是要经过shuffle的,groupByKey在方法shuffle之间不会合并原样进行shuffle,。reduceByKey进行shuffle之前会先做合并,这样就减少了shuffle的io传送,所以效率高一点。 案例: object GroupyKeyAndReduceByKeyDemo { def main(args: Array[String]): Unit = {
1. spark源码学习分享:reduceByKey
前置  (已经了解的看官可以跳过第0章) <em>spark</em>的rdd支持两种类型的操作,分别是transformation和action操作。简单来说,transformation操作就是通过现有的rdd作一些变换之后得到一个新的rdd(例如map操作);action操作则是在rdd上作一些<em>计算</em>,然后将结果返回给drvier(例如reduce操作)。具体哪些操作属于transformation,哪些操作
Spark离线计算优化——leftOuterJoin优化
两个k-v格式的RDD进行leftOuterJoin操作如果数据量较大复杂度较高的话<em>计算</em>可能会消耗大量时间。可以通过两种方式进行优化:1、leftOuterJoin操作前,两个RDD自身进行reduceByKey操作(保证key唯一);2、两个RDD先map成结果k-v格式,再将两个RDD进行reduceByKey操作(避免使用leftOuterJoin操作),示例:RDD1:(a, a1)RDD...
六、Spark-shell执行计算
本章节通过<em>spark</em>-shell进入我们的单机<em>spark</em>的终端进行一些简单的运算。  本节内容如下 新建RDD 进行乘法操作 新建RDD 进行过滤操作 编写wordCount小例子 union的使用 groupByKey join reduce lookup 首先安装和启动<em>spark</em>,此部分请参照 mac 单机版 <em>spark</em> 安装 启动后进入<em>spark</em> 的bin 目录运行spa...
spark数据倾斜解决方案(三) 提高shuffle操作reduce并行度
数据倾斜解决方案  提高shuffle操作reduce并行度 当我们设置<em>spark</em>.default.parallelism,100 我们假设Map端有100个task,然后reduce端有100个task 然后此时发生数据倾斜了,一个task有10万数据,其他task都只有10条数据 假设第一个方案和第二个方案都不适合做! 第三个方案,提高shuffle操作的reduce
“互联网女皇”Mary Meeker 2015互联网趋势报告下载
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上海交通大学08年研究生复试机试题下载
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