Scala|Spark对键值对的处理Key-Value

2024-08-23 06:38
文章标签 处理 key scala value 键值 spark

本文主要是介绍Scala|Spark对键值对的处理Key-Value,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!

虽然大多数Spark操作都适用于包含任何类型对象的RDD,但一些特殊操作仅适用于键值对的RDD。 

最常见的是分布式“shuffle”操作,例如通过key对元素进行grouping或aggregating。

 

在Scala中,这些操作在包含Tuple2对象的RDD上自动可用(语言中的内置Tuple,通过简单编写(a,b)创建)。

 PairRDDFunctions类中提供了键值对操作,它自动包装元组的RDD。

例如,以下代码对键值对使用reduceByKey操作来计算文件中每行文本出现的次数:

// 再加数据val lines = sc.textFile("data.txt")// 将数据打平val pairs = lines.map(s => (s, 1))// 根据key计算key出现的次数val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)

 

例如,我们也可以使用counts.sortByKey()来按字母顺序对这些对进行排序,最后使用counts.collect()将它们作为对象数组返回到程序。

 

注意:在键值对操作中使用自定义对象作为键时,必须确保自定义equals()方法附带了匹配的hashCode()方法。

 

这篇关于Scala|Spark对键值对的处理Key-Value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!



http://www.chinasem.cn/article/1098635

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