Spark每日半小时（11）——PairRDD的行动操作

最新推荐文章于 2026-01-03 17:13:44 发布
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本文详细介绍了PairRDD的行动操作，如countByKey()、collectAsMap()和lookup(key)，并以键值对集合为例，展示了如何利用这些操作充分挖掘数据的键值特性，进行高效的数据处理。

和转化操作一样，所有基础RDD支持的传统行动操作也都在pairRDD上可用。PairRDD提供了一些额外的行动操作，可以让我们充分利用数据的键值对特性。这些操作列在下表。

PairRDD的行动操作（以键值对集合｛（1，2），（3，4），（3，6）｝为例）
函数描述示例结果
countByKey()对每个键对应的元素分别计数rdd.countByKey(){(1, 1),(3, 2)}
collectAsMap()将结果以映射表的形式返回，以便查询rdd.collectAsMap()Map{(1,2),(3,4),(3,6)}
lookup(key)返回给定键对应的所有值rdd.lookup(3)[4,6]

 

Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防视频监控系统中的视频内容理解与智能预警升级（401）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
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本文基于 6 个场景实战，详解 Java 大数据在智能安防视频监控中的应用。通过 “接入 - 解析 - 理解 - 预警 - 联动” 五阶架构，用 Kafka 接流、Flink 抽帧、Spark 析行为，破解传统系统 “看不全、看不懂、反应慢” 痛点。某商圈应用后，盗窃案降 91.7%，预警响应缩 85%。含完整 Java 代码、跨场景案例，为安防升级提供可操作方案。
数据分析大数据面试题大杂烩01
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03-09 2062
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东) 电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据 政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人 订单 订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐 点击流数据 通过埋点进行用户点击行为分析 FLINK一般用来做实时 SPARK一般用来做离线 原理胜过代码 List 与set 的区别? List特点:元素有放入顺序,元素可重复 ,
Pair RDD行动操作
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1、countByKey: 对每个键对应的元素分别计数。scala> val a = Seq((1,2),(3,4),(3,6)) a: Seq[(Int, Int)] = List((1,2), (3,4), (3,6))scala> rdd.countByKey() res10: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(1 -> 1, 3 -> 2)2、coll
【Spark】键值对操作，pair RDD的行动操作
晚风中的自由
11-06 216
一、概述 和转化操作一样，所有基础RDD 支持的传统行动操作也都在pair RDD 上可用。Pair RDD提供了一些额外的行动操作，可以让我们充分利用数据的键值对特性。 二、详解 1、countByKey() 对每个键对应的元素分别计数 示例： val rdd = sc.parallelize(List((1, 2), (3, 4), (3, 6))) rdd....
Spark中PairRDD的基本行动操作
weixin_30825199的博客
07-04 134
转载于:https://www.cnblogs.com/reedom1991/p/7115262.html
一起学spark（8） -- 针对两个pair rdd 的连接操作以及pair RDD 的行动操作
ouprince
02-02 1391
针对两个pair RDD的连接转化操作 （rdd = {(1,2),(3,4),(3,6)} other = {(3,9)}） rdd.subtractByKey(other) #删掉rdd中与other rdd 中的键相同的元素 {(1,2)} rdd.join(other) #对两个rdd内连接 {(3,(4,9)),(3,(6,9))} rdd.leftO...
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列出了Pair RDD常用的创建操作、转换操作、行动操作和缓存操作，并给出了代码示例
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本文分享了大数据分析与应用的学习实践心得。文章首先指出大数据分析的核心价值在于业务应用，而非单纯的数据规模或技术复杂度。随后详细介绍了大数据分析的全流程，包括数据采集、预处理、存储、建模分析、可视化及落地执行。在技术层面，作者总结了Python生态、Hadoop/Spark分布式框架及可视化工具的使用技巧，并通过电商用户复购预测项目展示了从需求对接、特征工程到模型优化、精准营销的完整案例。最后强调大数据分析不仅是技术能力的提升，更是数据驱动决策思维方式的转变，需要建立"采集-分析-落地-复盘&qu
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需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
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spark——pairRDD的简单操作（一）
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DK_ing的博客
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向Spark传递参数 Spark的大部分转化操作和一部分行动操作，都需要依赖用户传递的函数来计算。在我们支持的三种主要语言中，向Spark传递函数的方式略有区别。这里主要写Java 在Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。根据不同的返回来行，我们定义了一些不懂的接口。我们把最基本的一些函数接...
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