本文主要是介绍Spark算子:RDD行动Action操作(3)–aggregate、fold、lookup,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!
aggregatedef aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): U
aggregate用户聚合RDD中的元素,先使用seqOp将RDD中每个分区中的T类型元素聚合成U类型,再使用combOp将之前每个分区聚合后的U类型聚合成U类型,特别注意seqOp和combOp都会使用zeroValue的值,zeroValue的类型为U。
var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1.mapPartitionsWithIndex{(partIdx,iter) => {var part_map = scala.collection.mutable.Map[String,List[Int]]()while(iter.hasNext){var part_name = "part_" + partIdx;var elem = iter.next()if(part_map.contains(part_name)) {var elems = part_map(part_name)elems ::= elempart_map(part_name) = elems} else {part_map(part_name) = List[Int]{elem}}}part_map.iterator}}.collect
res16: Array[(String, List[Int])] = Array((part_0,List(5, 4, 3, 2, 1)), (part_1,List(10, 9, 8, 7, 6)))
##第一个分区中包含5,4,3,2,1
##第二个分区中包含10,9,8,7,6
scala> rdd1.aggregate(1)(| {(x : Int,y : Int) => x + y}, | {(a : Int,b : Int) => a + b}| )
res17: Int = 58
结果为什么是58,看下面的计算过程:
##先在每个分区中迭代执行 (x : Int,y : Int) => x + y 并且使用zeroValue的值1
##即:part_0中 zeroValue+5+4+3+2+1 = 1+5+4+3+2+1 = 16
## part_1中 zeroValue+10+9+8+7+6 = 1+10+9+8+7+6 = 41
##再将两个分区的结果合并(a : Int,b : Int) => a + b ,并且使用zeroValue的值1
##即:zeroValue+part_0+part_1 = 1 + 16 + 41 = 58
再比如:
scala> rdd1.aggregate(2)(| {(x : Int,y : Int) => x + y}, | {(a : Int,b : Int) => a * b}| )
res18: Int = 1428
##这次zeroValue=2
##part_0中 zeroValue+5+4+3+2+1 = 2+5+4+3+2+1 = 17
##part_1中 zeroValue+10+9+8+7+6 = 2+10+9+8+7+6 = 42
##最后:zeroValue*part_0*part_1 = 2 * 17 * 42 = 1428
因此,zeroValue即确定了U的类型,也会对结果产生至关重要的影响,使用时候要特别注意。
fold
def fold(zeroValue: T)(op: (T, T) ⇒ T): T
fold是aggregate的简化,将aggregate中的seqOp和combOp使用同一个函数op。
scala> rdd1.fold(1)(| (x,y) => x + y | )
res19: Int = 58##结果同上面使用aggregate的第一个例子一样,即:
scala> rdd1.aggregate(1)(| {(x,y) => x + y}, | {(a,b) => a + b}| )
res20: Int = 58
lookup
def lookup(key: K): Seq[V]
lookup用于(K,V)类型的RDD,指定K值,返回RDD中该K对应的所有V值。
scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at :21scala> rdd1.lookup("A")
res0: Seq[Int] = WrappedArray(0, 2)scala> rdd1.lookup("B")
res1: Seq[Int] = WrappedArray(1, 2)
这篇关于Spark算子:RDD行动Action操作(3)–aggregate、fold、lookup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!