pyspark中基于rdd的操作中键值的最大值
在pyspark中，基于RDD的操作中，可以使用reduceByKey函数来获取键值的最大值。
reduceByKey函数是一种按键对值进行聚合的转换操作。它将RDD中具有相同键的值进行聚合，并返回一个新的RDD，其中每个键对应一个聚合后的值。
要获取键值的最大值，可以使用reduceByKey结合max函数来实现。max函数用于获取一组值中的最大值。
下面是一个示例代码：
# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext()
# 创建一个包含键值对的RDD
rdd = sc.parallelize([(1, 10), (2, 20), (1, 30), (2, 40), (3, 50)])
# 使用reduceByKey和max函数获取键值的最大值
max_values = rdd.reduceByKey(max)
# 打印结果
for key, value in max_values.collect():
print("键:", key, "最大值:", value)输出结果为：
键: 1 最大值: 30
键: 2 最大值: 40
键: 3 最大值: 50在这个例子中，我们创建了一个包含键值对的RDD，并使用reduceByKey和max函数获取每个键对应的最大值。
对于pyspark中基于RDD的操作，可以使用reduceByKey函数来进行键值的聚合操作，结合其他函数（如max、min、sum等）可以实现不同的需求。这种操作适用于大规模数据处理、分布式计算等场景。
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2回答
我是新的火花和偶然发现以下(可能很简单)问题。
我有一个带有键值元素的RDD，每个值都是(字符串、数字)对。例如，键值对是('A'，('02'，43)).
我希望通过保持元素(键和整体值)在共享相同的键时具有最大数量来减少这种关系。
reduceByKey()似乎是相关的，我使用了这个MWE。
sc= spark.sparkContext
rdd = sc.parallelize([
('A', ('02', 43)),
('A', ('02', 36)),
('B', (&#
浏览 2提问于2019-10-11得票数 0
1回答
我想要找到这个查询的每月最大值，以获得每月最繁忙的机场。 在不使用SQL命令的情况下，是否有一个pyspark函数可以获得最大值并将RDD减少到只有12行(每月一行)？ from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from operator import add
sc = SparkContext.getOrCreate()
sqlContext = SQLContext(sc)
rows = sc.textFile("data.csv")
data = rows.map(lamb
浏览 36提问于2020-06-17得票数 0
回答已采纳
给出以下代码
case class Contact(name: String, phone: String)
case class Person(name: String, ts:Long, contacts: Seq[Contact])
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
import sqlContext.implicits._
val people = sqlContext.read.format("orc").load("people")
用它的时间戳来降低用户的
浏览 2提问于2017-03-22得票数 1
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spark中的reduceByKey函数具有以下定义：
def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]
据我所知，reduceByKey接受参数函数，将其应用于键的值。我想了解的是如何读取这个定义，其中函数以2个值作为输入，即(V, V) => V。它不应该是V => V，就像将函数应用于值V的mapValues函数那样，从而产生相同或不同类型的值U：
def mapValues[U](f: (V) ⇒ U): RDD[(K, U)]
这是因为reduceByKey同时应用于所有值(对于相同的键)，而mapValues应用于每个
浏览 4提问于2017-03-25得票数 3
回答已采纳
我的rdd中的每个值都是一个元组：
temp = clustering.map(lambda x: (x[0][0], (1,1)))
temp.take(10)
[(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(6, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(7, (1, 1)),
(0, (1, 1))]
然后尝试通过key减少它：
temp.reduceByKey(lambda a,b: (a[1]+b[1])).collect()
并得到了这个错误：
浏览 0提问于2019-09-19得票数 0
3回答
我在某处读到，对于作用于单个RDD的操作，例如reduceByKey()，在预分区的RDD上运行将导致在单个机器上本地计算每个键的所有值，只需要从每个工作节点将最终的、本地减少的值发送回主节点。这意味着我必须声明一个分区，如下所示：
val sc = new SparkContext(...)
val userData = sc.sequenceFile[UserID, UserInfo]("hdfs://...")
.partitionBy(new HashPartitioner(100)) // Create 100 partitions
浏览 0提问于2015-11-24得票数 1
2回答
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
ssc = StreamingContext(sc , 10)
rdd = ssc.sparkContext.parallelize(pd_binance)
rdd.take(1)
以下是结果的一小部分：
[['0.02703300', '1.30900000'],
['0.02703300', '0.61800000'],
['0.02704600', '3.9
浏览 6提问于2021-01-02得票数 1
我只想找出与特定键关联的所有值的平均值，下面是我的程序：
from pyspark import SparkContext,SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("averages").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
file_rdd = sc.textFile("C:\spark_programs\python programs\input")
vals_rdd = file_rdd.map(lambda x:(x.split(
浏览 1提问于2017-10-01得票数 0
如果我们没有提到reduceByKey操作的任何分区程序，那么在还原之前它是否在内部执行hashPartitioning呢？例如，我的测试代码如下：
val rdd = sc.parallelize(Seq((5, 1), (10, 2), (15, 3), (5, 4), (5, 1), (5,3), (5,9), (5,6)), 5)
val newRdd = rdd.reduceByKey((a,b) => (a+b))
在这里，reduceByKey操作是否将所有具有相同密钥的记录带到同一个分区并执行还原(对于上面的代码，当没有提到分区时)？由于我的用例扭曲了数据(所有数据都有相
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
回答已采纳
1回答
查找键值对的相交
、、、
请你帮助我实现以下目标：
考虑一个i/p，它是键值对的列表，其中key是元组，值是list。如果i/p中存在两个相同的键，那么值应该是。相交。如果没有找到另一个密钥对，则应在o/p中忽略该键。
示例：
>>> data = [((1, 2), [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]), ((1, 2), [1, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 11])]
>>> rdd = sc.parallelize(data)
>>> rdd.reduceByKey(lambda x,y : li
浏览 4提问于2016-02-17得票数 0
我正在尝试找出sql语句产生的每个字段的最小值和最大值，并将其写入csv文件。我试着在下面的时尚中得到结果。你能帮帮我吗。我已经用python编写了代码，但现在正在尝试将其转换为pyspark，以便直接在hadoop集群中运行。
from pyspark.sql.functions import max, min, mean, stddev
from pyspark import SparkContext
sc =SparkContext()
from pyspark.sql import HiveContext
hive_context = HiveContext(sc)
#ban
浏览 2提问于2018-11-20得票数 1
2回答
这里我使用pyspark做了一个简单的字数统计，我使用了cache方法，但似乎没有在第二次运行代码时加速：
from pyspark import SparkContext
from time import time
if __name__=='__main__':
sc=SparkContext()
rdd=sc.textFile("shakespear.txt")
rdd.cache()
t1=time()
rdd.flatMap(lambda r:r.split(" "))\
.map(
浏览 0提问于2017-07-23得票数 0
1回答
我正在编写一个大型PySpark程序，最近在RDD上使用reduceByKey时遇到了麻烦。我用一个简单的测试程序重新创建了这个问题。守则是：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
APP_NAME = 'Test App'
def main(sc):
test = [(0, [i]) for i in xrange(100)]
test = sc.parallelize(test)
test = test.reduceByKey(method)
print test.collect()
d
浏览 0提问于2015-10-10得票数 2
回答已采纳
我是Spark (使用1.1版本)和Scala的新手。我正在转换我现有的Hadoop MapReduce代码，以火花MR使用Scala和位丢失。
我希望映射的RDD按键分组。当我在网上读到的时候，有人建议我们应该避免使用groupByKey，而使用reducedByKey。但是，当我应用reduceBykey时，我并没有像我的代码=>Ex所期望的那样，得到给定键的值列表。
val rdd = sc.parallelize(List(("k1", "v11"), ("k1", "v21"), ("k2", &#
浏览 1提问于2016-01-18得票数 1
我们的reduceByKey操作的结果导致了一个非常扭曲的RDD，在一个或两个分区中有大量数据。为了在reduceByKey之后增加处理的并行性，我们进行了repartition，这将强制进行混洗。
rdd.reduceByKey(_+_).repartition(64)
我知道将分区程序传递到reduceByKey操作是可能的。但是(除了创建一个自定义的)，我认为选项是HashPartioner和RangePartitioner。我认为这两种情况都会导致数据在分区后被扭曲，因为键是非常唯一的。
有没有可能在reduceByKey中均匀地混洗输出RDD，而不需要额外的repartition调用
浏览 5提问于2016-11-03得票数 1
2回答
我正在学习星火，但是我不知道理解API的好方法。例如，非常经典的单词计数示例：
val input = sc.textFile("README.md")
val words = input.flatMap(x => x.split(" "))
val result = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey((x, y) => x + y)
当我阅读reduceByKey API时，我看到：
def reduceByKey(func: (V, V) ⇒ V): RDD[(K, V)]
API声明:使用关联约简函数合
浏览 2提问于2015-05-04得票数 0
回答已采纳
我有一个(键，值)元素的RDD。键是NumPy数组。NumPy数组是不可理解的，当我尝试执行reduceByKey操作时，这会导致问题。
有没有一种方法可以用我的手动散列函数来提供星火上下文？或者有没有其他方法来解决这个问题(除了实际散列数组“离线”和传递给Spark仅仅是散列键)？
下面是一个示例：
import numpy as np
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext()
data = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,3],[4,5,6]])
rd = sc.parallelize(dat
浏览 2提问于2016-09-21得票数 2
回答已采纳
我的lambda函数通过boto3 glue.start_job_run触发胶水作业。
这是我的胶水作业脚本
from awsglue.utils import getResolvedOptions
import sys
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from operator import add
from pyspark.sql.functions import col, regexp_extract, max
conf = SparkConf().setA
浏览 3提问于2022-03-20得票数 3
回答已采纳
嗨，我正在跟随frank kane关于python的apachespark的课程。在这里，我试图计算不同客户的总花费。我已经提到了错误below.Kindly帮助。以下是我的代码： from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("MaxTemperatures")
sc = SparkContext(conf = conf)
def parseline(lines):
fields=lines.split(
浏览 17提问于2020-04-14得票数 0
1回答
我正在尝试让我的reduceByKey函数的输出，使用pyspark，作为相对于键传递的整数的范围。
我试着做一个定制的功能：
def _range(x,y):
return [max(x,y), min(x,y)]
data2 = data_.map(lambda x: (x[u'driverId'] + ',' + x[u'afh'], int(x['timestamp'])))
.reduceByKey(lambda x,y: _range(x,y))
当然，输出结果是列表中的列表。
我知道解决办
浏览 3提问于2016-07-15得票数 2
回答已采纳
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