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！
