PySpark reduceByKey只有一个密钥

PySpark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了对Apache Spark的Python API。reduceByKey是PySpark中的一个操作，它用于对具有相同键的值进行聚合操作。

具体来说，reduceByKey操作将键值对RDD中具有相同键的值进行合并，并返回一个新的键值对RDD。合并操作是通过用户定义的函数来完成的，该函数接受两个参数，并返回一个合并后的结果。

reduceByKey的优势在于它能够高效地对大规模数据进行聚合操作，尤其适用于需要按键进行分组和聚合的场景。通过将相同键的值合并在一起，可以减少数据的传输量，提高计算效率。

reduceByKey的应用场景包括但不限于：

单词计数：将文本数据按单词进行拆分，并统计每个单词的出现次数。
数据分析：对大规模数据进行分组和聚合操作，如按地区统计销售额。
图计算：在图计算中，reduceByKey可以用于合并具有相同节点的值。

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PySpark reduceByKey只有一个密钥

python、python-3.x、apache-spark、pyspark

我有一个这样的rdddata = [('23', '98', 34), ('像这样我尝试了reduceByKey，但它给了我每种组合的最大值，这不是我想要的。来自max_by_g

浏览 1提问于2018-08-23得票数 1

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当reduceByKey运行时会发生什么？

apache-spark

(a，1) (a，1) (b，1) private static final Function2<Integer, Integer, Integer

浏览 1提问于2015-02-11得票数 0

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在Spark中使用reduceByKey的正确方法是什么

python、numpy、apache-spark、pyspark、pyhdf

reduceByKey(lambda x，y: y)返回最后一个元组的第一个值，但是reduceByKey(lambda x，y: x)抛出异常。代码片段：from pyspark import StorageLevelfrom pyspark.sql.type

浏览 4提问于2015-09-24得票数 0

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获取RDD中每个键的最大值和最小值

python、apache-spark、pyspark、rdd、dstream

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()ssc = StreamingContext(sc , 10)rdd.take(1)[['0.02703300', '1.30900000'], ['0.02704600', '3.9

浏览 6提问于2021-01-02得票数 1

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火花误差ReduceByKey

apache-spark、mapreduce、pyspark、key-value、reduce

我的reduceByKey()有问题。我不显示结果..。我有钥匙价值..。但不可能使用reduceByKey..。")[8].encode("utf-8").replace('"','').replace("'",''), 1)).filter(lambda x: x[0].startswith('Ru'))#.reduceByKeyxe2\x80\xa6ska', 'Ru

浏览 1提问于2017-01-03得票数 0

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python中的ReduceByKey

python、pyspark

Python语言中有没有一个函数和Spark (PySpark)中的reduceByKey完全一样：例如： a = [(1, ['a']),

浏览 1提问于2016-02-26得票数 2

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对reducedByKey的对表示使用(，)和[，]的区别

python、lambda、row、pyspark

我正在应用一个映射，然后使用pyspark在RDD上应用reduceByKey转换。my_rdd_out = my_rdd.map(lambda r: [r['my_id'], [[r['my_value']]]])\

浏览 0提问于2016-09-26得票数 0

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pyspark reduceByKey每个键只有1个值

python、apache-spark、pyspark

从多个csv文件中，平均每行有150个属性，我需要在pyspark中满足这个SQL请求：我使用了一个map函数，它接受每一行，过滤并输出所需的字段： #maxDecl

浏览 0提问于2016-11-11得票数 0

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Spark计算用户发推文的次数

python、apache-spark、pyspark

我必须计算一个用户发tweeted的次数，数据在一个JSON文件中。我尝试了groupByKey和reduceByKey，但输出是用户id和tweet本身，而不是tweet的数量。代码：from pyspark.sql import SQLContext df = sqlc.read.json("file.j

浏览 0提问于2017-12-05得票数 0

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Pyspark RDD ReduceByKey多功能

python、apache-spark、pyspark、reduce

我有一个名为DF的PySpark DataFrame，它有(K，V)对。我想在ReduceByKey中应用多个函数。sumFunc(a,b): return a+b 当我只应用一个函数时，例如，，执行以下三项工作：DF.reduceByKey(maxFunc) #works DF.<

浏览 0提问于2016-02-24得票数 2

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Spark中groupBy的替代方案

scala、apache-spark、grouping、shuffle、window-functions

我有一个包含下一步信息的Dataframe df：1 {a: "1", b: "2"} 1 {a: "1",b: "4"}2 {a: "1", b: "6"}id json_data 1

浏览 0提问于2018-06-05得票数 3

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带字典的PySpark约简键

python、apache-spark、pyspark、rdd、reduce

sc.parallelize([{'k1': 1}, {'k2': 2}, {'k1': -2}, {'k3': 4}, {'k2': -5}, {'k1': 4}]) at java.lang.Thread.run(Thread.jav

浏览 0提问于2018-01-18得票数 1

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如何将csv文件转换或保存为txt文件

python、pyspark

我正在学习Pyspark，我不知道如何将RDD值的和保存到文件中。rdd.flatMap(lambda line: line.split(",")) \ .reduceByKeysaveAsTextFile("out/out_1_2a.txt") sc.parallelize(counts.values().sum()).saveAsTextFile('out/out_1_3.

浏览 1提问于2022-03-11得票数 0

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Cloudera spark，RDD为空

apache-spark、pyspark、hive

回溯(最近一次调用)：文件"/home/cloudera/Desktop/TwitterSentimentAnalysis/SentimentAnalysis.py"，行98，在.reduceByKey(lambda a，b: a+b) \文件"/usr/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/context.py"

浏览 3提问于2017-04-28得票数 0

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何时使用countByValue，何时使用map().reduceByKey()

scala、apache-spark、rdd、word-count

我对scala很陌生，我正在编写一个简单的wordCount示例。lines.flatMap(x => x.split("\\W+")).map(x => x.toLowerCase()) val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey

浏览 0提问于2018-10-21得票数 5

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我试图在格式为reduceByKey的(([a,b,c], 1), ([a,b,c], 1), ([a,d,b,e], 1), ...数据上调用pyspark的(([a,b,c], 1), ([a,b,通过简单地应用.reduceByKey(add)，pyspark似乎不会接受数组作为普通键的键，即值约简。是否有一种方法可以使pyspark使用数组作为键，或者使用另一个函数快速地将字符串转换回数组？下面是相关的错误代码 File "/home/jan&#

浏览 3提问于2015-07-14得票数 8

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