Scala Spark RDD聚合行为怪异_Spark: DataFrame聚合(Scala)_Spark 2.0 Scala - RDD.toDF() - 腾讯云开发者社区

:A Resilient Distributed Dataset (RDD) //弹性分布式数据集,我们可以把它理解为一个分布式的集合 //Spark对于Scala集合的封装...//3.3按照单词进行聚合 //reduceByKey是Spark提供的API,Scala没有,如果是Scala得先groupBy,再对Value进行操作 //reduceByKey...即根据key进行reduce(聚合) //_+_ //第1个_表示之前聚合的历史值 //第2个_表示当前这一次操作的值 //RDD[(hello...:A Resilient Distributed Dataset (RDD) //弹性分布式数据集,我们可以把它理解为一个分布式的集合 //Spark对于Scala集合的封装...//reduceByKey是Spark提供的API,Scala没有,如果是Scala得先groupBy,再对Value进行操作 //reduceByKey即根据key进行reduce(聚合

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Spark Core快速入门系列(4) | ＜Action＞行动算子转换算子

RDD的 Action 操作 1. reduce(func) 1.作用: 通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。 2....案例：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果。...[85] at makeRDD at :24 // 2.聚合RDD[Int]所有元素 scala> rdd1.reduce(_+_) res50: Int = 55 // 3.创建一个...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at :24 // 4.聚合RDD[String]所有数据 scala>...案例：创建一个RDD，统计该RDD的条数 // 1.创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD

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Spark：超越Hadoop MapReduce

Spark 使用简洁且表达力较好的 Scala 作为原生编程语言，写 Hadoop Map/Reduce 的 Java 代码行数与写 Spark 的 Scala 的代码行的数量比一般是 10:1。...虽然本书主要使用 Scala，但是你对 Scala 不熟悉也不用担心，我们在第 3 章提供了快速入门，包括怪异、晦涩和简练的 Scala 语法。...Reduce 是多对一的操作，聚合 Map 阶段的输出。Hadoop 和 Spark 都用到了 MapReduce 范式。）...对于 Reduce 聚合操作，Map 的结果被传输到多个 Reduce 节点上做 reduce 操作（称之为 shufﬂing）。...Spark 的关键好处在于交互式查询和迭代处理过程中在内存中缓存 RDD。缓存起来的 RDD 可以避免每次重新处理父 RDD 链，而只需要直接返回父 RDD 计算后的缓存结果。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No3)——《Action行动算子》

Action 4.1 reduce(func) 案例 1.作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。 2.需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果。...[85] at makeRDD at :24 2）聚合RDD[Int]所有元素 scala> rdd1.reduce(_+_) res50: Int = 55 3）创建一个RDD[String...] scala> val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("a",1),("a",3),("c",3),("d",5))) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at :24 4）聚合RDD[String]所有数据 scala> rdd2...2.需求：创建一个RDD，对每个元素进行打印 1）创建一个RDD scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 5,2) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

而reduceByKey会在局部先聚合，聚合再shuffle，这样涉及的网络传输更少，效率更高。...#aggregate 【先局部聚合再全局聚合】是Action，只能对一个个元素操作，而不能对(K,V)操作 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9...> val sum = rdd1.aggregate(0)(_ + _, _ + _) #先在分区内局部聚合,再全局聚合 sum: Int = 45 总共有两个分区：分区1为1,2,3,4 分区...全局聚合是无序的 scala> val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","e","f"),2) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD...同理分区2字符串长度最小值为0，聚合后的结果则为10或01。

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RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

键值对概述 “键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。...,thank you) 普通RDD转Pair RDD主要采用的主要方式是使用map()函数来实现 scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive","Scala...") list: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive, Scala) scala> val rdd = sc.parallelize(list) rdd:...(func) 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数func中进行聚合后的结果。...scala> val rdd = sc.parallelize(Array(("spark",2),("hadoop",5),("spark",4),("hadoop",7))) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD

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Spark 系列教程（1）Word Count

spark-shell 在运行的时候，依赖于 Java 和 Scala 语言环境。因此，为了保证 spark-shell 的成功启动，需要在本地预装 Java 与 Scala。...// 以行为单位做分词 val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line => line.split(" ")) 首先使用空格作为分隔符，将 lineRDD...第 3 步：分组计数在 RDD 的开发框架下，聚合类操作，如计数、求和、求均值，需要依赖键值对（key value pair）类型的数据元素。...因此，在调用聚合算子做分组计数之前，我们要先把 RDD 元素转换为（key，value）的形式，也就是把 RDD[String] 映射成 RDD[(String, Int)]。...[String] = spark.sparkContext.textFile(file) //第 2 步：分词 // 以行为单位做分词 val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

此时，Spark 分发计算任务到不同的机器上运行，每台机器都运行在 map 的一部分并本地运行 reduce，仅仅返回它聚合后的结果给驱动程序....示例考虑一个简单的 RDD 元素求和，以下行为可能不同，具体取决于是否在同一个 JVM 中执行....Spark 没有规定或保证突变的行为，以从封闭件的外侧引用的对象。一些代码，这可能以本地模式运行，但是这只是偶然和这样的代码如预期在分布式模式下不会表现。...为了准备 shuffle 操作的数据，Spark 启动了一系列的任务，map 任务组织数据，reduce 完成数据的聚合。...详细的说明请看 Spark 配置指南中的 “Shuffle 行为” 部分。

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BigData--大数据分析引擎Spark

Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。 Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。...Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。...reduceByKey和groupByKey的区别 reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]....，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的RDD 三、Action（行动算子） 1）reduce(func) 通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据...RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

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Spark的常用算子大总结

源码如下： Action算子 1、 reduce(func)案例 1.作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。...2.需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果（1）创建一个RDD[Int] scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...[Int] = ParallelCollectionRDD[85] at makeRDD at :24 （2）聚合RDD[Int]所有元素 scala> rdd1.reduce(+) res50:...: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at :24 （4）聚合RDD[String...2.需求：创建一个RDD，对每个元素进行打印（1）创建一个RDD scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 5,2) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD

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使用IDEA编写Spark程序（4）

blog.csdn.net/lisheng19870305/article/details/88300951 2、本地运行 package cn.itcast.sparkhello import org.apache.spark.rdd.RDD...//3.2每个单词记为1 val wordAndOneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1)) //3.3根据key进行聚合,统计每个单词的数量...) result.foreach(println) } } 3、集群运行 ●修改代码 package cn.itcast.sparkhello import org.apache.spark.rdd.RDD...每个单词记为1 val wordAndOneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1)) //3.3根据key进行聚合,统计每个单词的数量...System.out.println(t)); wordAndCount.collect().forEach(System.out::println); //函数式编程的核心思想:行为参数化

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Spark的常用算子大总结

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Spark shuffle读操作

计算或者读取RDD org.apache.spark.rdd.RDD#iterator源码如下，它是一个final方法，只在此有实现，子类不允许重实现这个方法： ?...思路：如果是已经缓存下来了，则调用 org.apache.spark.rdd.RDD#getOrCompute 方法，通过底层的存储系统或者重新计算来获取父RDD的map数据。...我们逐一来看其依赖方法： org.apache.spark.rdd.RDD#getOrCompute 源码如下： ? 首先先通过Spark底层的存储系统获取 block。...比较简单，使用委托模式，将迭代下一个行为委托给受委托类。下面我们逐一来看三种获取数据的实现细节。通过spark 底层的存储系统其核心源码如下： ?...其中，核心方法 scala.collection.Iterator#map 源码如下： ? 又是一个新的迭代器处理环节被加到责任链中。数据聚合数据聚合其实也很简单。其核心源码如下： ?

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Spark Core 学习笔记

scala> val rdd1 = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9000/input/words") rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String...) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[7] at parallelize at :24 scala>...scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[13... 存在两次聚合： 1）：局部聚合 2）：全局聚合柯里化方法 ...scala> val rdd3 = sc.parallelize(List(("a", "1 2"), ("b", "3 4"))) rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD

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如何在IDEA上编写Spark程序?(本地+集群+java三种模式书写代码)

import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....// 3.2 每个单词记为1 val wordAndOneRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map((_,1)) // 3.3 根据key进行聚合，统计每个单词的数量...集群上运行 package com.czxy.scala import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....Java8版[了解] Spark是用Scala实现的，而scala作为基于JVM的语言，与Java有着良好集成关系。用Java语言来写前面的案例同样非常简单，只不过会有点冗长。...System.out.println(t)); wordAndCount.collect().forEach(System.out::println); //函数式编程的核心思想:行为参数化

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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

(Option.scala:121) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250) at org.apache.spark.SparkContext.runJob...map at :26 // 2.将相同key对应值聚合到一个sequence中 scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey() group...和groupByKey的区别 reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]。...案例：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个元组。...案例：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No2)——《Transformation转换算子》

:26 2）将相同key对应值聚合到一个sequence中 scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey() group: org.apache.spark.rdd.RDD...将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。...，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]。...上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD 2.需求：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个元组。...2.需求：创建两个pairRDD，并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

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键值对操作

表 4-1 和表 4-2 总结了对 pair RDD 的一些转化操作：（1）聚合操作当数据集以键值对形式组织的时候,聚合具有相同键的元素进行一些统计是很常见的操作。...更泛化的combineByKey() 接口可以让你自定义合并的行为。...在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...如：rdd.reduceByKey((x, y) => x + y, 10)。在除分组操作和聚合操作之外的操作中也能改变 RDD 的分区。Spark 提供了 repartition() 函数。...获取 RDD 的分区方式: scala> val pairs = sc.parallelize(List((1, 1), (2, 2), (3, 3))) pairs: spark.RDD[(Int,

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BigData--大数据技术之SparkSQL

一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...spark.implicits._ // 创建RDD val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "michong", 20), (2, "qjzxzxd...(row.getString(1)) }) //释放资源 spark.stop 4、RDD和DataSet之间相互转换 scala //设置配置 val sparkConf = new SparkConf...spark.implicits._ // 创建RDD val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "michong", 20), (2, "qjzxzxd...T`. val rdd1 = userDS.rdd rdd1.foreach(println) //释放资源 spark.stop 5、用户自定义聚合函数方式一 scala object hello4

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Spark2.0学习（二）--------RDD详解

RDD:---------------- 是spark的基本数据结构，是不可变数据集。...RDD中的数据集进行逻辑分区，每个分区可以单独在集群节点进行计算。可以包含任何java,scala，python和自定义类型。 RDD是只读的记录分区集合。RDD具有容错机制。...groupByKey() //(K,V) => (K,Iterable) reduceByKey(*) //按key聚合。...count() //统计rdd元素的个数 reduce() //聚合,返回一个值。...所有work节点 3.启动spark集群 4.启动spark-shell,连接spark集群上 $>spark-shell --master spark://s201:7077 $scala

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2021年大数据Spark（十一）：应用开发基于IDEA集成环境

Spark Core快速入门系列(4) | ＜Action＞行动算子转换算子

Spark：超越Hadoop MapReduce

Spark之【RDD编程】详细讲解(No3)——《Action行动算子》

Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

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Spark的常用算子大总结

使用IDEA编写Spark程序（4）

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Spark shuffle读操作

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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

Spark之【RDD编程】详细讲解(No2)——《Transformation转换算子》

键值对操作

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