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本版专家分：0结帖率 80% -
数据如下
a,1,3
a,2,4
b,1,1
我想根据第一列统计出
a,3,7
b,1,1
用 rdd实现![]()
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本版专家分：0
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mark!!!
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本版专家分：0
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mark!!!
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本版专家分：0
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asdasdasd
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版主本版专家分：5
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data.flatMap(_.split("\t").map((_,1))).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)
类似这种
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本版专家分：50
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import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object RDDTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("RDDTest").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf);
val input = sc.parallelize(List(
List("a", 1, 3),
List("a", 2, 4),
List("b", 1, 1)), 3)
// 根据数据数据类型,转化为(key, (value1, value2))形式的键值对
val maped: RDD[(String, (Int, Int))] = input.map {
x => {
val key = x(0).toString;
val v1 = x(1).toString.toInt;
val v2 = x(2).toString.toInt;
(key, (v1, v2))
}
}
// 根据key进行合并, value1与value1合并, value2与value2合并
val reduced: RDD[(String, (Int, Int))] = maped.reduceByKey(
(lastValue, thisValue) => {
(lastValue._1 + thisValue._1, lastValue._2 + thisValue._2)
}
)
// 转换成原来的形式
val result: RDD[List[Any]] = reduced.map(x => List(x._1, x._2._1, x._2._2))
// 收集打印
result.collect().foreach(println)
/**
* List(a, 3, 7)
* List(b, 1, 1)
*/
}
}
过程很详细,你可以把List形式的装换成别的.
希望可以帮到你.![]()
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本版专家分：0
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我把测试数据放在/home下名为text.txt，步骤如下你可以参考
val rdd = sc.textFile("file:///home/text.txt")
case class Aoo(name:String,num1:Int,num2:Int)
val df = rdd.map(_.split(" ")).map(aoo => Aoo(aoo(0),aoo(1).trim.toInt,aoo(2).trim.toInt)).toDF()
df.show
df.createOrReplaceTempView(aoo)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
sqlContext.sql("from(select name,sum(num1) as sum from aoo group by name)num1 join (select name,sum(num2) as sum from aoo group by name)num2 on num1.name=num2.name select num1.name,num1.sum,num2.sum order by name").show
测试结果如下
我再做测试数据的时候写成了b,1,3,见谅见谅
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本版专家分：0
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上面三行生成三个RDD，然后map(a->{a.split(",")[0],a.split(",")[1]+a.split(",")[2]})映射成以第0个为主的元组,出来三个元组的RDD，再进行join，在里面进行累加后map输入格式，进行合并相加就出现外面的数据了。
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- pyspark里面RDD的操作
- RDD类型: 1. 并行集合(Parallelized Collections): 来自于分布式化的数据对象,比如用户自己键入的数据 2. 文件系统数据集: Hadoop Datasets 或文本文件,比如通过SparkContext.textFile()读取的数据因为RDD的俩种不同类型,所以我们使用文件有不同方式 1. 并行化集合是通过调用SparkContext的paral...
- spark RDD算子（四）之创建键值对RDD mapToPair flatMapToPair
- mapToPair举例，在F:\<em>spark</em>test\sample.txt 文件的内容如下 aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee ff aa bb zks ee kks ee zz zks将每一行的第一个单词作为键，1 作为value创建pairRDD scala版本 scala是没有mapToPair函数的，scala版本只需要map就可以了 sca
- spark2.3 RDD之 map 源码解析
- <em>spark</em> map源码/** * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD. */ def map[U: ClassTag](f: T =&gt; U): RDD[U] = withScope { val cleanF = sc.clean(f) new MapPartit...
- RDD之flatMap与Map对比
- 定义首先我们列出flatMap与Map的定义，可参考RDD API def map[U](f: (T) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD. def flatMap[U](f: (T) ⇒ Trave
- Spark Rdd map和mapPartitions效率问题
- 当map和mapPartitions参数中的方法并没有额外开销时，比如创建数据库连接，申请其他资源时，使用map比mapPartitions的效率要高，但如果有比较耗时但又可以在整个Partition中的元素中复用的对象或操作时，那么使用mapPartitions并且只创建一次可复用资源的效率更高。map中只是简单的通过Gson将字符串转换为HashMap对象： // 16 9 6 ...
- spark mapPartition方法与map方法的区别
- <em>rdd</em>的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。 两者的主要区别是调用的粒度不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。 假设一个<em>rdd</em>有10个元素，分成3个分区。如果使用map方法，map中的输入函数会被调用10次；而使用mapPartitions方法的话，其输入函...
- spark，scala并行求和
- scala> val text=sc.textFile("/home/sc/Desktop/data.txt") 16/08/08 02:57:19 INFO MemoryStore: Block broadcast_4 stored as values in memory (estimated size 38.8 KB, free 124.7 KB) 16/08/08 02:
- 远程数据传输下载
- Socket基本知识 Socket API Client/Server模式程序设计 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/fans636/3767216?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fans636/3767216?utm_source=bbsseo[/url]
- Android JNI 调用演示代码下载
- 演示JNI中几种不同的调用方法 1. 在应用的JAVA代码中调用NDK中C/C++实现的函数。 2. 在NDK开发中的C/C++代码调用应用中JAVA类的静态函数。 3. 在NDK开发中的C/C++代码调用应用中JAVA类当前传入NDK中的实例的函数。 4. 在NDK开发中的C/C++代码调用应用中JAVA类新建实例的函数。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/seniorwizard/4394466?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/seniorwizard/4394466?utm_source=bbsseo[/url]
- 旅游网站压缩包下载
- 旅游网站压缩包 图片俱全 动静态网页 只要自己转换图片就可为己用。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/halouxiaobei/7233453?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/halouxiaobei/7233453?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的