spark读书笔记(2)-键值对

本文介绍如何利用Spark中的键值对RDD进行数据转换与聚合计算,包括创建PairRDD、使用filter和mapValues等方法筛选及处理数据,以及通过reduceByKey、combineByKey等操作实现高效的键值对数据聚合。

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键值对RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。

1.创建Pair RDD

Spark 为包含键值对类型的RDD 提供了一些专有的操作,称之为Pair RDD。它们提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。
python使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD

pairs = lines.map(lambda x: (x.split(" ")[0], x))

当用Python 从一个内存中的数据集创建pair RDD 时,只需要对这个由二元组组成的集合调用SparkContext.parallelize() 方法。

2.Pair RDD的转化操作

拿上中的pair RDD,筛选掉长度超过20 个字符的行,

result = pairs.filter(lambda keyValue: len(keyValue[1]) < 20)

有时,我们只想访问pair RDD 的值部分,这时操作二元组很麻烦。由于这是一种常见的使用模式,因此Spark 提供了mapValues(func) 函数,功能类似于map{case (x, y): (x,func(y))}。可以在很多例子中使用这个函数。

聚合操作

pair RDD上有相应的针对键的转化操作,可以组合具有相同键的值。这些
操作返回RDD,因此它们是转化操作而不是行动操作。
reduceByKey(),接收函数,并根据函数对值进行合并。对数据的每个键进行并行归约操作,返回RDD。
在Python 中使用reduceByKey() 和mapValues() 计算每个键对应的平均值

rdd.mapValues(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))

调用reduceByKey() 和foldByKey() 会在为每个键计算全局的总结果之前先自动在每台机器上进行本地合并。
用Python 实现单词计数

rdd = sc.textFile("s3://...")
words = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
result = words.map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

事实上,我们可以对第一个RDD 使用countByValue() 函数,以更快地实现单词计数:input.flatMap(x => x.split(” “)).countByValue()。
combineByKey()基于键进行聚合的函数。
实现过程:遍历分区中的所有元素,因此每个元素的键要么还没有遇到过,要么就和之前的某个元素的键相同。如果这是一个新的元素,combineByKey() 会使用一个叫作createCombiner() 的函数来创建那个键对应的累加器的初始值。(这一过程会在每个分区中第一次出现各个键时发生,而不是在整个RDD 中第一次出现一个键时发生)。如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键,它会使用mergeValue() 方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。最后使用mergeCombiners() 方法将各个分区的结果进行合并。
在Python 中使用combineByKey() 求每个键对应的平均值

sumCount = nums.combineByKey((lambda x: (x,1)),
(lambda x, y: (x[0] + y, x[1] + 1)),
(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1])))
sumCount.map(lambda key, xy: (key, xy[0]/xy[1])).collectAsMap()

理解:第一行参数,createCombiner() 。x[0]保存value,x[1]保存个数,新键个数记 1。第二行,mergeValue(),x[0]累加,x[1]加一。第三行,mergeCombiners() 接收两个分区键值对,value与个数分别求和。

并行度调优

### 回答1: Spark SQL是Spark中用于处理结构化数据的模块。它提供了一种基于DataFrame和SQL的编程接口,可以方便地进行数据分析和处理。Spark SQL支持多种数据源,包括Hive、JSON、Parquet等,可以通过SQL语句或DataFrame API进行数据查询和操作。Spark SQL还支持用户自定义函数(UDF)和聚合函数(UDAF),可以满足更复杂的数据处理需求。Spark SQL的优势在于它可以与Spark的其他模块无缝集成,如Spark Streaming、MLlib等,可以构建完整的数据处理和分析流程。 ### 回答2: 本篇笔记主要是介绍Spark SQL的基本概念和编程模型。 Spark SQL是面向Spark计算引擎的一种高性能的分布式数据处理技术,它提供一种基本的高度抽象的编程模型,使得开发大规模的数据仓库和数据分析应用变得容易和高效。 Spark SQL最核心的概念就是DataFrames,DataFrame是RDD的超集,提供了更高层次的抽象和对数据的结构化的处理能力,在数据处理的过程中常常会用到一些基本的操作:过滤、选择、聚合、排序等等,而这些操作都可以一步一步地以DataFrame为基础完成。 在使用Spark SQL的过程中,可以通过DataFrame API和Spark SQL语言两种方式进行编程。DataFrame API是Spark SQL提供的一种编程API,它提供了常见的操作,如选择、过滤和聚合等。而Spark SQL语言则是一种基于SQL的编程语言,和传统的SQL查询语言类似,可以通过SQL查询语句来对数据进行查询和操作。Spark SQL可以支持多种数据源,包括JSON、Parquet、ORC、Hive、JDBC等等,因此可以轻松地读取和处理不同类型的数据源。 Spark SQL还提供了高级的功能,如User-Defined Functions(UDFs)、Window Functions和Structured Streaming等等。UDFs允许开发者自定义函数并在Spark SQL中使用,将SQL和代码结合起来,提高了处理数据的灵活性和可扩展性;Window Functions则是一种用来进行滑动窗口操作的函数,常常用于计算数据的局部或全局统计量;Structured Streaming提供了数据流处理的能力,并且实现了端到端的Exactly-Once语义。 总之,Spark SQL提供了很多的功能和便利,特别是在大数据处理和分析领域,它的优势尤为突出。结合Spark的强大计算能力和Spark SQL的抽象编程模型,在大规模的数据分析和仓库方面都具有非常高的可扩展性和灵活性。 ### 回答3: Spark SQL是Spark生态系统中的一个组件,它负责处理结构化数据。它提供了SQL查询和DataFrame API,可以从不同的数据源中读取和处理数据。Spark SQL能够理解SQL语言,这使得开发人员可以使用传统的SQL查询方式来处理数据,同时还可以利用Spark的优势,例如分布式计算和内存缓存。 Spark SQL支持许多不同类型的数据源,包括Hive表、传统的RDD、Parquet文件、JSON文件、CSV文件和JDBC数据源等。Spark SQL可以通过使用数据源API将这些数据源加载到Spark中,然后可以在Spark中处理和查询这些数据。 Spark SQL还支持特定于数据源的优化器和执行引擎,这允许Spark SQL针对不同的数据源执行优化操作。例如,使用Hive数据源时,Spark SQL会使用Hive的元数据来优化查询计划。当使用Parquet文件格式时,Spark SQL会使用Parquet文件中的元数据来优化查询计划。 在Spark SQL中,DataFrame是一种非常重要的概念。它是一种强类型的分布式数据集,可以使用DataFrame API进行操作。DataFrame API是一种更面向数据的API,例如过滤数据、聚合数据等。Spark SQL中的DataFrame可以看作是类似于表的对象,它可以和Spark SQL中的SQL查询混合使用。 除了DataFrame API和SQL查询,Spark SQL还支持UDF(用户自定义函数)。UDF允许用户在SQL查询或DataFrame API中定义自己的函数,以实现更复杂的数据操作。使用UDF时,用户可以使用累加器和广播变量等Spark的分布式计算功能,使得UDF具备高性能和可伸缩性。 总之,Spark SQL是大数据处理领域中一种非常方便和强大的处理结构化数据的工具。它可以方便地与其他Spark组件结合使用,例如Spark Streaming、Spark MLlib等。使用Spark SQL,开发人员可以在不同的数据源之间轻松地查询和转换数据,并利用Spark分布式计算的优势,实现高性能和可伸缩性的数据处理。
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