(7) groupBy 返回按一定规则分组后的 RDD。 每个组由一个键和映射到该键的一系列元素组成。 不能保证每个组中元素的顺序，甚至在每次计算结果 RDD 时都可能不同。...(3) groupByKey(partitioner: Partitioner) 将 RDD 中每个键的值组合成一个单独的序列，并可以通过传递一个 Partitioner 控制生成的键值对 RDD 的分区方式...(7) join(otherDataset, [numPartitions]) 返回一个包含this和other中具有匹配键的所有元素对的RDD。...(9) mapValues 对键值对RDD中的每个值应用映射函数，而不改变键；同时保留原始RDD的分区方式。...返回一个包含每个键的计数的（K，Int）对的哈希映射。 (9) foreach(func) 对数据集中的每个元素运行函数func。通常用于具有副作用的操作，比如更新累加器或与外部存储系统进行交互。
= 0 } 1.4 KeyBy DataStream → KeyedStream 逻辑上将一个流分成不相交的分区，每个分区包含相同键的元素。在内部，这是通过哈希分区实现的。...value2; } }); Scala版本: keyedStream.reduce { _ + _ } 1.6 Fold KeyedStream → DataStream 在具有初始值的键控数据流上...窗口根据某些特性（例如，在最近5秒内到达的数据）对每个键的数据进行分组。请参阅窗口以获取窗口的详细说明。...2.1 Custom partitioning DataStream → DataStream 使用用户自定义的分区器为每个元素选择指定的任务。...这非常有用，如果你想要在管道中使用，例如，从一个数据源的每个并行实例中输出到几个映射器的子集上来分配负载，但不希望发生 rebalance() 的完全重新平衡。
返回为一个单机的scala Array数组。...将分区中的每10个元素组成一个Array，然后将这个Array序列化，映射为（Null，BytesWritable（Y））的元素，写入HDFS为SequenceFile的格式。...(func) 合并具有相同键的值 Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function....RDDscala.Tuple2scala.collection.Iterable>> groupByKey(Partitioner partitioner) 对具有相同键的值进行分组Group..., scala.Function2 mergeCombiners,int numPartitions) 使用不同的的返回类型合并具有相同键的值 Simplified version of
返回为一个单机的scala Array数组。...将分区中的每10个元素组成一个Array，然后将这个Array序列化，映射为（Null，BytesWritable（Y））的元素，写入HDFS为SequenceFile的格式。...(func) 合并具有相同键的值 Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function....RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...() 对每个键对应的元素分别计数 collectAsMap() 将结果以映射表的形式返回，以便查询 lookup(key) 返回给定键对应的所有值 4. reduceByKey、groupByKey、
版本：Flink 1.10.0 语言：Scala 以下实现都使用了Scala语言，有需要Java版本的，可以直接官网查看 下面包含三部分，分别为 a....= 0 } KeyBy DataStream → KeyedStream 在逻辑上将流划分为不相交的分区，每个分区都包含同一键的元素。在内部，这是通过哈希分区实现的。...折叠函数，应用于序列（1,2,3,4,5）时，会发出序列“ start-1”，“ start-1-2”，“ start-1-2-3”，...根据相同的Key进行不断的折叠，新的key会进行新的折叠 val...Windows根据某些特征将每个键中的数据分组（例如，最近5秒钟内到达的数据）. dataStream.keyBy(0).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds...如果您希望拥有管道，例如，从源的每个并行实例散开到几个映射器的子集以分配负载，但又不希望 rebalance() 引起完全的重新平衡，则这很有用。
，将单词映射为元组； reduceByKey(+)：按照key将值进行聚合，相加； collect：将数据收集到Driver端展示。...4）flatMap(func) 类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） scala val config = new SparkConf...创建一个pairRDD，取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加 scala val config = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName...参数描述： （1）createCombiner: combineByKey() 会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。...，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并 （3）mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的， 因此对于同一个键可以有多个累加器。
简单计算函数 高级计算函数 WordCount案例 二、队列 三、并行集合 ---- 在上一篇集合的分享中，讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作，本次住要分享Scala中集合更高级的操作...Map操作： 过滤 filter(过滤条件)：遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合 映射map(自定义映射函数)：将集合中的每一个元素映射到某一个函数 扁平化flatten 将集合中集合元素拆开...相当于先进行 map 操作，在进行 flatten 操作 分组 groupBy(分组规则) 按照指定的规则对集合的元素进行分组 Reduce操作： 简化/规约 reduce 对所有数据做一个处理，规约得到一个结果...操作，把每一个元素做一个转化得到新的集合，相当于集合的映射关系 // 每个元素✖️2 list.map(elem => elem * 2) // 扁平化 val newList...", 4), ("hello scala spark", 7), ("hello scala spark flink",5) ) // 解法一：直接展开为普通版本
batchSize - 表示为单个Java对象的Python对象的数量。设置1以禁用批处理，设置0以根据对象大小自动选择批处理大小，或设置为-1以使用无限批处理大小。...serializer- RDD序列化器。 Conf - L {SparkConf}的一个对象，用于设置所有Spark属性。 gateway - 使用现有网关和JVM，否则初始化新JVM。...在下面的示例中，我们形成一个键值对，并将每个字符串映射为值1 # map.py from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "...说白了和Python的reduce一样：假如有一组整数[x1,x2,x3]，利用reduce执行加法操作add，对第一个元素执行add后，结果为sum=x1,然后再将sum和x2执行add，sum=x1...= None) 它返回RDD，其中包含一对带有匹配键的元素以及该特定键的所有值。
例如，我们可以意识到通过 map 创建的数据集将在 reduce 中使用，并且仅将 reduce 的结果返回给驱动程序，而不是更大的映射数据集。...最后，我们运行reduce，这是一个动作。 此时，Spark 将计算分解为在不同机器上运行的任务，每台机器都运行它的映射部分和本地归约，只将其答案返回给驱动程序。...闭包是那些必须对执行程序可见的变量和方法，以便在 RDD 上执行其计算（在本例中为 foreach()）。 这个闭包被序列化并发送给每个执行器。...reduceByKey 操作生成一个新的 RDD，其中单个键的所有值组合成一个元组 – 键以及针对与该键关联的所有值执行 reduce 函数的结果。...Spark 自动广播每个阶段内任务所需的公共数据。 以这种方式广播的数据以序列化形式缓存，并在运行每个任务之前进行反序列化。
映射 Map可以称之为映射。它是由键值对组成的集合。在scala中，Map也分为不可变Map和可变Map。...因为使用foreach去迭代列表，而列表中的每个元素类型是确定的 scala可以自动来推断出来集合中每个元素参数的类型 创建函数时，可以省略其参数列表的类型 示例 有一个列表，包含以下元素1,2,3,4...key放在一组中 返回值 Map[K, List[A]] 返回一个映射，K为分组字段，List为这个分组字段对应的一组数据 groupBy执行过程分析 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...A1类型参数为：当前聚合后的变量第二个A1类型参数为：当前要进行聚合的元素 返回值 A1 列表最终聚合为一个元素 reduce执行流程分析 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...> a.fold(0)(_ + _) res4: Int = 155 | | 返回值 | Map[K, List[A]] | 返回一个映射，K为分组字段，List为这个分组字段对应的一组数据 | groupBy
Collectors.toMap方法：方法有两个函数引元，用来产生映射表的键和值。...构建一个映射表，存储了所有可用Locale中的每种语言，它在默认Locale中的名字为键，而其本地化的名字为值。...下游收集器 groupingBy方法会产生一个映射表，它的每个值都是一个列表。如果想要处理这些列表，需要提供一个“下游收集器”。...因此，我们不能使用reduce，因为每个部分都需要以其自己的空集开始，并且reduce只能让我们提供一个幺元值。...具有返回总和、平均数、最大值和最小值的sum、average、max和min方法。
每个程序包含相同的基本部分： 获得执行环境， 加载/创建初始数据， 指定此数据的转换， 指定放置计算结果的位置， 触发程序执行 Scala版本 我们现在将概述每个步骤 Scala DataSet API...因此，无需将数据集类型物理打包到键和值中。 键是“虚拟的”：它们被定义为实际数据上的函数，以指导分组操作符。 注意：在下面的讨论中，将使用DataStream API和keyBy。...（0）将使系统使用完整的Tuple2作为键（以Integer和Float为键）。...版本 Scala case类（和Scala元组是case类的特例）是包含固定数量的具有各种类型的字段的复合类型。...它们不是通过通用序列化框架，而是通过使用读取和写入方法实现org.apache.flinktypes.Value接口来为这些操作提供自定义代码。当通用序列化效率非常低时，使用值类型是合理的。
Option[T] 是一个类型为 T 的可选值的容器： 如果值存在， Option[T] 就是一个 Some[T] ，如果不存在， Option[T] 就是对象 None 。...Sequence、set，映射map，所有其他集合都是这三种集合的子类 序列sequence：元素有特定的顺序，可以通过下标访问元素 数组Array：元素可修改，数组长度不可变 val arr = Array...什么都不返回，就像数据库中函数和存储过程的关系 val words = "Scala is fun".split(" ") words.foreach(println) reduce：压缩、简化 val...product = xs reduce {(x,y) => x * y} val max = xs reduce {(x,y) => if (x > y) x else y} 一个独立的scala程序...} } MapReduce的map和reduce都参考了函数式编程中的map和reduce的思想，scala本身支持函数式编程，所以也包含map和reduce
案例需求：下面的代码会将数据流中传感器id为sensor_1的数据过滤出来。...在上一个代码片段中，如果看不懂的小伙伴可以参考一下这个代码的实现的目标是什么？没错是实现maxBy的功能，因此reduce算子reduce结果是可以传递的，具有传递性。...3、归约操作： 对于键控流中的每个键，Flink 会在该键对应的所有元素上调用 ReduceFunction 的 reduce 方法。...这个过程是 迭代进行的，直到每个键对应的元素被归约成一个元素。 ·首先，对于每个键的第一个和第二个元素，reduce 方法会被调用。...每个键的归约操作 都会在其对应的任务中执行，这样可以实现并行处理，提高处理效率。 5、结果输出： 归约操作完成后，每个键的归约结果会被发送到下游操作。
Scala混入特质 package com.jmy import java.util import scala.io.StdIn object ObjectDemo01 { def main(args...取出集合头元素有别take(1) arr.last // 取出集合尾元素有别takeRight(1) val arr1 = Array(,,,,,) val r1 = arr1.max // 取出最大值...方法归约方法，底层多次迭代 val r30 = a11.reduce((a,b) => a+b) // 操作a11 求阶乘结果 val r31 = a11.reduce((a,b) => a*b) val...a12 = Array(,,,,) // 使用reduce返回a12的最大值 val r32 = a11.reduce((a,b) => if (a>b) a else b) // 排序 val...str.split(" ")()).take()).map(str => str.split(" ")().toInt) .sum/ val a14 = Array(,,,) // 将集合中所有元素返回为一个字符串
概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。...当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。...、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有以下特点。...易用性好：Spark不仅支持Scala编写应用程序，而且支持Java和Python等语言进行编写，特别是Scala是一种高效、可拓展的语言，能够用简洁的代码处理较为复杂的处理工作。...随处运行：Spark具有很强的适应性，能够读取HDFS、Cassandra、HBase、S3和Techyon为持久层读写原生数据，能够以Mesos、YARN和自身携带的Standalone作为资源管理器调度
Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop...MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce...默认每个Block保存3个副本，64M为1个Block。将Block按照key-value映射到内存当中。...MapReduce实现最开始是映射map，将操作映射到集合中的每个文档，然后按照产生的键进行分组，并将产生的键值组成列表放到对应的键中。...化简（reduce）则是把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后再次进行键分组，直到每个键的列表只有一个值为止。
举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值） scala> val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) scala> val b = a.flatMap...flatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的...每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。...9.reduceByKey 顾名思义，reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD...saveAsHadoopFileTextOutputFormat[NullWritable, Text] 将 RDD 中的每个元素映射转变为 (null， x.toString)，然后再将其写入 HDFS
Grafana 7 在配置表的时候出现按时间取值显示，表格中无需展示时间轴采集的数据情况，只需显示采集数据的最小值，最大值，当前值。 ? 通过配置Transformations 实现 ?...转换类型如下： Reduce 减少 使用max，min，mean或last等函数将所有行或数据点减少为单个值。...模式可以是包含性或排他性的。 Filter data by query 按查询筛选数据 通过查询过滤数据。如果要共享来自具有许多查询的另一个面板的结果，并且只想在该面板中可视化该结果的子集。...Labels to fields 标签到字段 按时间分组序列，并将标签或标签作为字段返回。对于在表格中显示带有标签的时间序列很有用，其中每个标签键都变成一个单独的列。...选项参数 Panel：面板选项 Field ：整个图表的全局属性 如长度、宽度、阀值、字符大小、单位、映射等等， Overrides ：覆盖全局图表属性，它可以独立生成对于某列的额外属性，以便自定义脱离全局属性
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