reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止...*/ val rdd07 = sc.parallelize(1 to 10) val sum = rdd07.reduce((x, y) => x + y) println("sum
spark 中的 reduce 非常的好用，reduce 可以对 dataframe 中的元素进行计算、拼接等等。....setMaster(masterUrl) .setAppName(appName) .set("spark.port.maxRetries", "100") val Spark...: Unit = { val spark = getSparkSession() val sentenceDataFrame = spark.createDataFrame(Seq(...sentence FROM BIGDATA") val a: RDD[String] = sqlresult.rdd.map(_.getAs[String]("sentence")) val b = a.reduce...List[String]] = sqlresult.rdd.map{ row=>List(row.getAs[String]("sentence"))} val d: List[String] = c.reduce
[源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 0x00 摘要 Groupby和reduce是大数据领域常见的算子，但是很多同学应该对其背后机制不甚了解。...本文将从源码入手，为大家解析Flink中Groupby和reduce的原理，看看他们在背后做了什么。...0x01 问题和概括 1.1 问题 探究的原因是想到了几个问题 ： groupby的算子会对数据进行排序嘛。 groupby和reduce过程中究竟有几次排序。...groupby和reduce过程中至少有三次排序： combine sort + merge reduce 这样之前的疑问就基本得到了解释。...我们目前使用的Flink，Spark都出自于MapReduce，所以我们有必有追根溯源，看看MapReduce是如何区分各个阶段的。
2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致？ 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致？ spark用的Scala编写的。...因此这里的map和reduce，也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数，而且很方便。这里想写下map和reduce函数，也是看到一篇帖子，感觉Scala非常有意思。...与hadoop中map函数比较 hadoop的map函数，与Scala中map函数没有太大的关系。hadoop的map函数，主要用来分割数据。至于如何分割可以指定分隔符。...reduce函数 Scala中，reduce是传递两个元素，到函数中，然后返回值与下一个元素，一起作为参数传入。Scala有意思的地方在这里，难懂的地方也在这里。...如下面语句 val result = rdd.reduce((x,y) => (if(x._2 < y._2) y else x)) x和y在我们传统的函数中，它是固定的。但是Scala中，就不是了。
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，请使用foreach方法遍历打印每个元素 使用类型推断简化函数定义...如果方法参数是函数，如果出现了下划线，scala编译器会自动将代码封装到一个函数中 参数列表也是由scala编译器自动处理 ---- 映射|map 集合的映射操作是将来在编写Spark/Flink...案例 有一个数字列表，元素为：1,2,3,4,5,6,7,8,9 请过滤出所有的偶数 参考代码 ? 排序 在scala集合中，可以使用以下几种方式来进行排序。...---- 分组 | groupBy 我们如果要将数据按照分组来进行统计分析，就需要使用到分组方法。 定义 groupBy表示按照函数将列表分成不同的组。...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 ?
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...，去掉里层集合，放到外层中来....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...", "hello scala spark", "hello scala spark flink" ) // 对字符串进行拆分 val wordList...", 4), ("hello scala spark", 7), ("hello scala spark flink",5) ) // 解法一：直接展开为普通版本
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...我们如果要将数据按照分组来进行统计分析，就需要使用到分组方法 定义 groupBy表示按照函数将列表分成不同的组 方法签名 def groupBy[K](f: (A) ⇒ K): Map[K, List...这种操作经常用来统计分析中 17.9.1 聚合 | reduce reduce表示将列表，传入一个函数进行聚合计算 定义 ---- 方法签名 def reduce[A1 >: A](op: (A1, A1...为这个分组字段对应的一组数据 | groupBy执行过程分析 [外链图片转存中…(img-oDKTvb6Y-1617760368257)] 示例 步骤 定义一个元组列表来保存学生姓名和性别 按照性别进行分组...这种操作经常用来统计分析中 17.9.1 聚合 | reduce reduce表示将列表，传入一个函数进行聚合计算 定义 ---- 方法签名 def reduce[A1 >: A](op: (A1, A1
Scala的列表结构可以理解为一个样例类，因为它不需要使用new方法，例如： scala> val a = List("a","b","c") a: List[String] = List(a, b,...并且列表元素必须要是同样的类型，如果列表里混用其它类型，那么它们的类型默认为Any类。所有类型的父类。...: List[Int] = List(2, 3) scala> a.isEmpty res2: Boolean = false Scala的列表可以利用模式匹配实现和Python一样的解包 scala>...Int = 2 rest: List[Int] = List(3, 4) 下面聊下Scala列表的初阶方法和高阶方法，两者的区别仅在于初阶方法不接受函数作为参数传入，高阶可以。...对应head和tail方法，还用init和last方法 init方法返回除末尾元素外的列表，last返回最后一个元素，显然对于链表结构，它们的运算量都是O(n)级别的 scala> a.init res3
上一篇是讲map，map的主要作用就是替换。reduce的主要作用就是计算。...package reduce; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...对普通List的reduce操作 JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext...((a, b) -> a + b); System.out.println(sum); //reduceByKey，按照相同的key进行reduce操作...reduce顺序是1+2，得到3，然后3+3，得到6，然后6+4，依次进行。 第二个是reduceByKey，就是将key相同的键值对，按照Function进行计算。
这些对RDD的操作大致可以分为两种方式： 转换：将这种类型的操作应用于一个RDD后可以得到一个新的RDD，例如：Filter, groupBy, map等。...计算：将这种类型的操作应用于一个RDD后，它可以指示Spark执行计算并将计算结果返回。 为了在PySpark中执行相关操作，我们需要首先创建一个RDD对象。...words = sc.parallelize ( ["scala", "java", "hadoop", "spark", "akka", "spark vs...elements in RDD -> %i" % (counts) # Number of elements in RDD -> 8 collect()函数 collect()函数将RDD中所有元素存入列表中并返回该列表...(function)函数 reduce函数接收一些特殊的运算符，通过将原有RDD中的所有元素按照指定运算符进行计算，并返回计算结果。
用 bash spark-submit 在spark上跑代码的时候出现错误： ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 416.0...(TID 18363) java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 发现其原因竟然是运行的时候默认的内存不足以支撑海量数据，可以用 bash spark-submit...--help 中查看到自己代码的运行内存，即： --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M...) 本机默认为1G的内存运行程序，所以我改成8G内存运行： bash spark-submit --driver-memory 8G --class MF字段 你的jar名字.jar 具体运行请看： scala...打包jar并在Linux下运行 查看 Linux 的内存命令为： cat /proc/meminfo |grep MemTotal or top
是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的paritioner接口，控制Key分到哪个reduce。...在spark中可以通过toDebugString可以产线RDD的依赖关系线。...就像族谱中的排名，往往在最前面或最后的，都是时间关系线很久的先辈。 序号为0表示最顶级的RDD依赖。...---- 依赖关系 依赖关系: 是指两个RDD的关系 spark RDD依赖关系分为两种: 宽依赖：有shuffle的称之为宽依赖 【如果父RDD一个分区的数据被子RDD多个分区所使用】 窄依赖：...: 一个job中rdd先后顺序的链条 如何查看血统: rdd.toDebugString 依赖: 两个RDD的关系 查了两个RDD的依赖关系: rdd.dependencys RDD的依赖关系分为两种:
: Array[Int] = Array(3, 4, 1, 2) 7、 groupBy(func)案例 1.作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。...[65] at parallelize at :24 （2）按照元素模以2的值进行分组 scala> val group = rdd.groupBy(_%2) group: org.apache.spark.rdd.RDD...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。...[0] at parallelize at :24 （2）统计该RDD的条数 scala> rdd.count res1: Long = 10 7、 first()案例 1.作用：返回RDD中的第一个元素...2.需求：创建一个RDD，返回该RDD中的第一个元素 （1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD
写在前面：之前我对于groupby一直都小看了，而且感觉理解得不彻底，虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法，但是这篇文章想着重地分析一下，并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...(mapping2,axis=1).mean() 无论solution1还是2，本质上，都是找index（Series）或者key（字典）与数据表本身的行或者列之间的对应关系，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个...group的操作，聚合函数操作完之后，再将其合并到一个DataFrame中，每一个group最后都变成了一列（或者一行）。...另外一个我容易忽略的点就是，在groupby之后，可以接很多很有意思的函数，apply/transform/其他统计函数等等，都要用起来！
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
empDF.select(avg("sal")).show() 1.9 数学函数 Spark SQL 中还支持多种数学聚合函数，用于通常的数学计算，以下是一些常用的例子： // 1.计算总体方差、均方差..., job: String, mgr: scala.Option[Long], sal: Double) // 2.定义聚合操作的中间输出类型 case class SumAndCount(var sum...def zero: SumAndCount = SumAndCount(0, 0) // 5.同一分区中的 reduce 操作 override def reduce(avg...: SumAndCount = { avg.sum += emp.sal avg.count += 1 avg } // 6.不同分区中的...average 函数 : " + avg) } } 自定义聚合函数需要实现的方法比较多，这里以绘图的方式来演示其执行流程，以及每个方法的作用： 关于 zero,reduce,merge,finish
- Spark 1.6.x版本 推荐的scala 2.10.x版本 - Spark 2.x版本 推荐的Scala 2.11.x版本 *...void 块表达式 在scala中{}中课包含一系列表达式，块中最后一个表达式的值就是块的值 *）scala的循环 For 循环 ...1）概念：柯里化是将方法或者函数中一个带有多个参数的列表拆分成多个小的参数列表（一个或者多个参数）的过程，并且将参数应用前面参数列表时返回新的函数 scala> def sum...res17: Int = 6 #将sum写成柯里化的sum,前面方法使用一个参数列表，“柯里化”把方法或者函数定义成多个参数列表（且第一个参数只有一个参数，剩余的参数可以放在一个参数列表中...#简单写法 scala> arr.reduce(_+_) res8: Int = 25 scala> arr.reduce(_
而且Array、List对象拥有的许多操作RDD对象也有，比如flatMap、map、filter、reduce、groupBy等。 其次，RDD是分布存储的。...比如groupBy，在做groupBy之前完全不知道每个key的分布，必须遍历RDD的所有数据块，将具有相同key的元素汇聚在一起，这样RDD的分布就完全重组，而且数量也可能发生变化。...一个分区列表，每个分区里是RDD的部分数据（或称数据块）。 一个依赖列表，存储依赖的其他RDD。 一个名为compute的计算函数，用于计算RDD各分区的值。...从第一个开源版本0.3-scala-2.8开始，到目前最新的1.4.1，RDD一直使用这5个核心属性，没有增加，也没减少。...可以说，这就是Spark计算的基因。 Spark调度和计算都基于这5个属性，各种RDD都有自己实现的计算，用户也可以方便地实现自己的RDD，比如从一个新的存储系统中读取数据。
1．格式 [private/protected] def 函数名(参数列表):返回值声明 = {函数体} 2．函数的返回值 1）函数体中return关键字往往可以省略掉，一旦省略掉，函数将会返回整个函数体中最后一行表达式的值... Scala中的函数分为成员函数、本地函数(内嵌在函数内的函数)、函数值(匿名函数)、高阶函数。...另外在Spark的源码中有大量运用scala柯里化技术的情况，需要掌握好该技术才能看得懂相关的源代码。 在scala柯里化中，闭包也发挥着重要的作用。...l4.reduce{_+_} //> res6: Int = 15 6．groupBy 按指定规则做聚合，最后将结果返回到一个map映射里。 按照指定原则做分组，返回的是Map类型。...((hello,5), (hadoop,2)) 上一篇：Scala语法介绍 下一篇：Scala中的集合类型
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
