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转化算子行动算子转化算子
以键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}为例
RDD[U,T]注意下面的函数,对应U和T
reduceByKey(f:(T,T) => T):RDD[U,T]
合并具有相同值的键
rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y)
>>(1,2)(3,10)
groupByKey():RDD[Tuple(T, Iterable [U])]
对具有相同键的值进行分组
rdd.groupByKey()
>> {(1,[2]),(3,[4,6])}
输出为元组
combineByKey(createCombiner :T => C, mergeValue :(C,T)=>C, mergeCombiners :(C,C)=>C, numPartitions : Int):RDD[Tuple[K, C]]
和aggregate()函数相似:
zeroValue:C--------createCombiner :T => C,SepOp(C,T)=>C--------mergeValue :(C,T)=>C,comOp:(C,C)=>C--------mergeCombiners :(C,C)=>C
createCombiner: T => C ,这个函数把当前的值作为参数,此时我们可以对其做些附加操作(类型转换)并把它返回 (这一步类似于初始化操作)
mergeValue: (C,T)=>C,该函数把元素T合并到之前的元素C(createCombiner)上 (这个操作在每个分区内进行)
mergeCombiners: (C, C) => C,该函数把2个元素C合并 (这个操作在不同分区间进行)
type Ctype=(Int,Int)val s=bineByKey(x=>(x,1),(c:Ctype, x)=>(c._1+x,c._2+1),(c:Ctype,d:Ctype)=>(c._1+d._1,c._2+d._2))s.foreach(println(_))>>>(1,(2,1))(3,(10,2))
mapValues(f:T => K):RDD[U,K]
对RDD的每个值T应用一个函数,不改变键。
rdd.mapValues(x => x+1)
>>{(1,3),(3,5),(3,7)}
flatMapValues(f:T => K):RDD[U,K]
与mapValues不同的是,传入的函数返回的是迭代器。
rdd.flatMapValues(x=>(x to 5))
>>{(1,2),(3,4),(1,3),(3,5),(1,4),(1,5)}
以两个键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}和{(3,9)}为例
以RDD[U,T]为初始RDD.
subtractByKey(other:RDD[U,K]):RDD[U,T]
删掉两个rdd里键相同的元素(不管值是否相同,也不管值的类型是否相同)。
rdd.subtractByKey(rdd2)
>>{(1,2)}
join(other:RDD[U,K]):RDD[U,Tuple(T,K)]
合并两个rdd里键相同的元素(不管值是否相同,也不管值的类型是否相同)。
rdd.join(rdd2)
>>{(3,(4,9)),(3,(6,9))}
rightOuterJoin(other:RDD[U,K]):RDD[U,(option(T),K)]
右外连接操作(不管值是否相同,也不管值的类型是否相同)。
rdd.rightOuterJoin(rdd2)
>>{(3,(Some(4),9)),(3,(Some(6),9))}
leftOuterJoin(other:RDD[U,K]):RDD[U,(T, option(K))]
左外连接操作(不管值是否相同,也不管值的类型是否相同)。
rdd. leftOuterJoin(rdd2)
>>{(1,(2,None)),(3,(4,Some(9))),(3,(6,Some(9)))}
cogroup(other:RDD[U,K]):RDD[U,(Iterable(T),Iterable(K))]
按键数据分组。
rdd.cogroup(rdd2)
>>(1,(CompactBuffer(2),CompactBuffer()))(3,(CompactBuffer(4, 6),CompactBuffer(9)))
行动算子
以键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}为例
RDD[U,T]注意下面的函数,对应U和T
countByValue():Map[U,Long]
按键来计数。
rdd.countByKey()
>>(1,1),(3,2)
collectAsMap():Map(U,T)
键结果以映射表的形式返回,以便查询。
lookup(key:U):Seq[T]
返回给定的键所对应的所有值。
rdd.lookup(3)
>>4,6
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