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文檔簡(jiǎn)介

reduceByKey算子

引言reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例/01引言

引言轉(zhuǎn)換算子行動(dòng)算子算子reduceByKey算子/02reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例reduceByKey屬于Transformation算子

在一個(gè)（K，V)對(duì)的數(shù)據(jù)集上使用，返回一個(gè)（K，V）對(duì)的數(shù)據(jù)集，key相同的值，都被使用指定的reduce函數(shù)聚合到一起。

和groupbykey類似，任務(wù)的個(gè)數(shù)是可以通過第二個(gè)可選參數(shù)來配置的。scala>valrdd0=sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)),3)scala>valrdd6=rdd0.reduceByKey((x,y)=>x+y)rdd6:org.apache.spark.rdd.RDD[(Int,Int)]=ShuffledRDD[3]atreduceByKeyat:25scala>rdd6.collectres9:Array[(Int,Int)]=Array((1,6),(2,6))例子一按key求和

valrdd=sc.parallelize(List((“a”,2),(“b”,3),(“a”,3)))合并key計(jì)算

valr1=rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y)輸出結(jié)果如下

reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例

若有一些spark書和Hadoop的書，要求兩本書各自銷量的平均值數(shù)據(jù)如下先創(chuàng)建一個(gè)rdd分析下數(shù)據(jù)，要想求平均值，必須算出總的價(jià)格，要對(duì)不同書進(jìn)行分組，求每組書的數(shù)量reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例

）因?yàn)閙apValues是對(duì)值的操作,不操作key，打印結(jié)果如下接著需要按key進(jìn)行reduce，讓key合并reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例

變量說明：

當(dāng)將spark進(jìn)行reduce后

這里的(x,y)表示的是(10,1)(20,1)

x._1表示10，x._2表示1

y._1表示20，y._2表示1

這樣通過計(jì)算得到的就是如下結(jié)果reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例

接著要對(duì)value進(jìn)行操作，用mapValues()就可以打印結(jié)果如下reduceByKey算子應(yīng)用分析與示例

Hive數(shù)據(jù)庫介紹

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