Spark学习三：Pair RDD的创建、转化、行动和缓存操作

最新推荐文章于 2025-10-11 15:13:24 发布
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#Spark #Pair RDD

本文介绍Spark中PairRDD的概念及其创建方式，并详细解析了PairRDD特有的转换操作、行动操作及缓存操作。通过代码示例帮助读者更好地理解PairRDD的应用。

Pair RDD是指中每一个元素都是(key,value)形式，通常用来进行聚合运算。非Pair RDD一般通过ETL（抽取、转换、加载）将数据转为Pair RDD形式。

1. 创建Pair RDD

常用的函数如下：
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2. 转化操作

Spark学习二：RDD的创建、转换、求值和缓存操作中的转化操作针对Pair RDD都可用，只是在传递的函数中需要操作的参数是二元组而不是独立的参数，除此之外，还有如下函数：
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3. 行动操作

Spark学习二：RDD的创建、转换、求值和缓存操作中的行动操作针对Pair RDD都可用，Pair RDD专有的选择操作主要有如下函数：
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4. 缓存操作

Spark学习二：RDD的创建、转换、求值和缓存操作中的缓存操作针对Pair RDD都可用，Pair RDD专有的缓存操作主要包括如下函数：
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5.代码示例

请从SparkDemo下载未例代码，运行的环境搭建从参考Spark学习一：搭建基于Gradle和Scale的Spark工程，其中：

  • SparkUtils–创建RDD
  • PairRDDActionFunctions–行动操作
  • PairRDDTransformFunctions --转换操作
大数据之Spark（二）：Spark RDD
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Spark（二）：Spark的RDD Spark 程序，一般都包含一个Driver Program用于运行main函数，在该函数中执行着各种各样的并行操作。其中在Spark中有重要的概念RDD。该RDD是一个带有分区的分布式数据集，将数据分布存储在Spark集群的各个节点。当对RDD做任何操作，该操作都是并行的。 RDD特点 RDD Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in
Pair RDD行动操作
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【Spark】键值对操作，pair RDD的行动操作
晚风中的自由
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Spark每日半小时（11）——PairRDD的行动操作
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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...
Spark每日半小时（6）——创建PairRDD
DK_ing的博客
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转载于:https://www.cnblogs.com/reedom1991/p/7115262.html
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9、深入探索Spark API：Pair RDD操作与数据分区
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本文深入探讨了Spark中Pair RDD的核心操作与数据分区机制。通过实际案例，介绍了keys、values、countByKey、lookup等基本Pair RDD函数的应用，并详细解析了mapValues、flatMapValues、reduceByKey、foldByKey和aggregateByKey等转换操作。同时，文章分析了数据分区对性能的影响，比较了HashPartitioner和RangePartitioner的特点与适用场景，展示了自定义分区器的优势。最后总结了合理设置分区数量、选择合适
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    　　不多说，直接上干货！     创建Pair RDD     Python语言 pairs = lines.map(lambda x: (x.split(" ")[0], x))        scala语言 val pairs = lines.map(x => (x.split(" ")(0), x))       Java语言...
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weixin_30612769的博客
07-04 160
转载于:https://www.cnblogs.com/reedom1991/p/7115091.html
Spark学习之键值对（pair RDD）操作（3）
weixin_33701617的博客
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Spark学习之键值对（pair RDD）操作（3） 1. 我们通常从一个RDD中提取某些字段（如代表事件时间、用户ID或者其他标识符的字段），并使用这些字段为pair RDD操作中的键。 2. 创建pair RDD 1）读取本身就是键值对的数据 2）一个普通的RDD通过map()转为pair RDD，传递的函数需要返回键...
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一、Spark RDD 概述 Resilient Distributed Dataset(http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html) 回顾Spark 程序，一般都包含一个Driver Program用于运行main函数，在该函数中执行着各种各样的并行操作。其中在Spark中有重要的概念RDD。该RDD是一个带有分区的分布式数据集，将数据分布存储在Spark集群的各个节点。当对RDD做任何操作，该操作都是并行的。 RDD
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Pair RDD基本操作虽然大部分Spark的RDD操作都支持所有种类的对象，但是有少部分特殊的操作只能作用于键值对类型的RDD。这类操作中最常见的就是分布的shuffle操作，比如将元素通过键来分组或聚集计算。在Python中，这类操作一般都会使用Python内建的元组类型，比如(1, 2)。生成的键值对的RDD称为PairRDD。创建Pair RDD有很多种创建键值对的方式，很多存储键值对的数据
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