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spArk 用RDD怎么合并连续相同的kEy

如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[In...

spark join key要相同类型 三任务布 project.json 四主要部(根据项目类型我Frameworks dependencies合并功能重叠): Version version 属性所要构建组件元数据其元数据包括name,titledescription copyright 等 name 选项默认情况使用父文件夹名...

reduceByKey等一些***ByKey的算子,算子里传入自定义函数,即可使用你的函数内部实现合并你的数据

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可以将val rdd1map = rdd1.collectAsMap,然后在rdd2的map中,0.5*(rdd1map.get(k.apply(0)).getOrElse(0) + rdd1map.get(k.apply(1)).getOrElse(0)) 大体是这个思路,我也在学习过程中,不能给予完善的解答,抱歉。

这个应该没有限制吧

val res: RDD[String] = rdd.map(_.split(" ")(1)) map算子: 对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。

如果 equals 和 hashCode 实现符合预期语义的话就不应该有 bug。如果有 bug,说明这两个函数实现本身就有问题。即便在 reduceByKey 里不出问题,迟早也在别的地方出问题。

val count = sc.accumulator(0) rdd.map(_._1).take(n).map(v => { val c = count.get count.add(1) (c, v) })saveAsTextfile("hdfs://.....")

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同? 说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能。

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