本文主要是介绍【pyspark速成专家】4_Spark之RDD编程2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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四，常用PairRDD的转换操作
五，缓存操作
四，常用PairRDD的转换操作
PairRDD指的是数据为长度为2的tuple类似(k,v)结构的数据类型的RDD,其每个数据的第一个元素被当做key，第二个元素被当做value.
reduceByKey
#reduceByKey对相同的key对应的values应用二元归并操作
rdd = sc.parallelize([("hello",1),("world",2),("hello",3),("world",5)])
rdd.reduceByKey(lambda x,y:x+y).collect()[('hello', 4), ('world', 7)]groupByKey
#groupByKey将相同的key对应的values收集成一个Iterator
rdd = sc.parallelize([("hello",1),("world",2),("hello",3),("world",5)])
rdd.groupByKey().collect()[('hello', <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x119c6ae48>),('world', <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x119c6a860>)]sortByKey
#sortByKey按照key排序,可以指定是否降序
rdd = sc.parallelize([("hello",1),("world",2),("China",3),("Beijing",5)])
rdd.sortByKey(False).collect()[('world', 2), ('hello', 1), ('China', 3), ('Beijing', 5)]join
#join相当于根据key进行内连接
age = sc.parallelize([("LiLei",18),("HanMeiMei",16),("Jim",20)])
gender = sc.parallelize([("LiLei","male"),("HanMeiMei","female"),("Lucy","female")])
age.join(gender).collect()[('LiLei', (18, 'male')), ('HanMeiMei', (16, 'female'))]leftOuterJoin和rightOuterJoin
#leftOuterJoin相当于关系表的左连接age = sc.parallelize([("LiLei",18),("HanMeiMei",16)])
gender = sc.parallelize([("LiLei","male"),("HanMeiMei","female"),("Lucy","female")])
age.leftOuterJoin(gender).collect()[('LiLei', (18, 'male')), ('HanMeiMei', (16, 'female'))]#rightOuterJoin相当于关系表的右连接
age = sc.parallelize([("LiLei",18),("HanMeiMei",16),("Jim",20)])
gender = sc.parallelize([("LiLei","male"),("HanMeiMei","female")])
age.rightOuterJoin(gender).collect()[('LiLei', (18, 'male')), ('HanMeiMei', (16, 'female'))]cogroup
#cogroup相当于对两个输入分别goupByKey然后再对结果进行groupByKeyx = sc.parallelize([("a",1),("b",2),("a",3)])
y = sc.parallelize([("a",2),("b",3),("b",5)])result = x.cogroup(y).collect()
print(result)
print(list(result[0][1][0]))[('a', (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x119c6acc0>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x119c6aba8>)), ('b', (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x119c6a978>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x119c6a940>))]
[1, 3]subtractByKey
#subtractByKey去除x中那些key也在y中的元素x = sc.parallelize([("a",1),("b",2),("c",3)])
y = sc.parallelize([("a",2),("b",(1,2))])x.subtractByKey(y).collect()[('c', 3)]foldByKey
#foldByKey的操作和reduceByKey类似，但是要提供一个初始值
x = sc.parallelize([("a",1),("b",2),("a",3),("b",5)],1)
x.foldByKey(1,lambda x,y:x*y).collect()[('a', 3), ('b', 10)]五，缓存操作
如果一个rdd被多个任务用作中间量，那么对其进行cache缓存到内存中对加快计算会非常有帮助。
声明对一个rdd进行cache后，该rdd不会被立即缓存，而是等到它第一次被计算出来时才进行缓存。
可以使用persist明确指定存储级别，常用的存储级别是MEMORY_ONLY和EMORY_AND_DISK。
如果一个RDD后面不再用到，可以用unpersist释放缓存，unpersist是立即执行的。
缓存数据不会切断血缘依赖关系，这是因为缓存数据某些分区所在的节点有可能会有故障，例如内存溢出或者节点损坏。
这时候可以根据血缘关系重新计算这个分区的数据。
#cache缓存到内存中，使用存储级别 MEMORY_ONLY。
#MEMORY_ONLY意味着如果内存存储不下，放弃存储其余部分，需要时重新计算。
a = sc.parallelize(range(10000),5)
a.cache()
sum_a = a.reduce(lambda x,y:x+y)
cnt_a = a.count()
mean_a = sum_a/cnt_aprint(mean_a)#persist缓存到内存或磁盘中，默认使用存储级别MEMORY_AND_DISK
#MEMORY_AND_DISK意味着如果内存存储不下，其余部分存储到磁盘中。
#persist可以指定其它存储级别，cache相当于persist(MEMORY_ONLY)
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
a = sc.parallelize(range(10000),5)
a.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
sum_a = a.reduce(lambda x,y:x+y)
cnt_a = a.count()
mean_a = sum_a/cnt_aa.unpersist() #立即释放缓存
print(mean_a)这篇关于【pyspark速成专家】4_Spark之RDD编程2的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
