spark rdd根据某一列去重

最新推荐文章于 2025-06-22 16:18:01 发布
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本文介绍了一种使用RDD处理数据去重的方法。通过map和reduceByKey操作实现基于特定字段的记录去重，适用于处理大规模并行数据集。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

比如一个rdd有两列 name age

name有重复的，现在要根据name来去重

m = rdd.map(lambda r:(r[0],r))
r = m.reduceByKey(lambda x,y:x)
首先先生成一个以该列为标准去重的key,该行为value,然后调用reduceByKey就可以啦

Spark根据key，按照一定条件对数据去重
u012893747的博客
07-03 1万+
使用groupByKey和reduceByKey，将数据按照某一特定条件去重
Spark RDD案例（一）分组TopN
xiaohu21的博客
09-25 1291
Spark RDD案例（一）分组TopN 1. 背景 作为分布式数据处理引擎，Spark抽象出了很多算子，使得编程对比mapreduce更加遍历，实现需求时，也可以更加灵活，但也更容易出错。 本文是大数据常见场景分组TopN的简化案例，实际企业生产中也会相对频繁遇到类似需求 2. 案例 需求 以下数据是类似网站日志的记录，需要求出每个科目老师访问次数最多的那2个。 数据 http://bigdata.doit.cn/laozhang http://bigdata.doit.cn/laozhang h
Spark SQL 按照某个字段去重
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Spark教程2：RDD最全介绍
最新发布
Cachel Wood的博客
06-22 1359
Spark RDD（弹性分布式数据集）是Apache Spark的核心抽象，具备不可变、分布式、容错等特性。RDD可通过内存集合、外部存储或现有RDD转换创建，支持转换操作（如map、filter）和动作操作（如collect、count）。其依赖关系分为窄依赖和宽依赖，通过血统图实现容错恢复。RDD数据被分区存储，支持持久化缓存（如MEMORY_ONLY）和键值对操作（如reduceByKey）。相比DataFrame/Dataset，RDD更适合非结构化数据处理，但缺乏优化器支持。性能优化可通过减少Sh
用Spark做去重操作
weixin_30902675的博客
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#原理很简单：先是通过flatMap函数，把rdd进行扁平化操作，再用map函数得到(k,1)的样式，然后再用groupByKey函数，合并value值，就相当于对key进行去重操作，再用keys()函数，取出key 实验数据：delcp.txt 　　　　hello　　　　hello　　　　world　　　　world　　　　h　　　　h　　　　h　　　　g　　　　g　　　　g f...
spark 按某几列distinct去重、topN、窗口计算的应用
拉丁解牛技术专栏
08-30 8236
        在spark计算当中，我们日常有些简单需求，比如去重，比如有四列（appid、date、type、platform），我们只需要对appid，date进行去重，另外两列不关注。在spark中，distinct会对所有列执行去重操作，两行比较，只要有个一列有差异，就不算重复。         要解决，只对某几列进行去重，可以使用Top N 的思路，也就是先分组，分组后，我们只取ro...
基于Scala的RDD运算
我的笔记
08-01 1198
def addOne(x:Int):Int = { return (x+1) } //map运算：对RDD中每一个元素做一个转换操作，生成一个新的RDD println("使用具体的函数完成map运算："+intRDD.map(addOne).collect().mkString(",")) println("使用匿名函数完成map运算："+i...
Dataset根据指定列去重保留最后一条数据
木乃伊、L
08-04 3856
spark的API中可以使用dropDuplicate()方法根据指定列进行去重。但是根据此方法去重后默认保留的第一条数。有时候我们需要保留文档中的最后一条数据，这时候我们可以将指定列作为key，将源数据转换为一个mapPartionsRDD，然后再reduceByKey进行去重保留最后加入的数。
大数据之Spark（二）：Spark RDD
Oak_Komorebi的博客
08-11 732
五、Spark RDD 介绍 RDD（Resilient Distributed Dataset）：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表⼀个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩 性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用⼯作集，这极大地提升了查询速度。 RDD特性： # RDD源码中的说明 Internally, each RDD is characterized by fi
spark shell的词频统计，去重，排序及合并 （嚯啊嚯）
qq_43241439的博客
11-29 3255
Spark技术RDD算子spark-shell基础操作wordcount统计去重distinct排序sortByKey合并join RDD算子 RDD有两种类型的操作 ，分别是Transformation（返回一个新的RDD）和Action（返回values）。 1.Transformation：根据已有RDD创建新的RDD数据集build （1）map(func)：对调用map的RDD数据集中的...
Spark RDD 操作
hj1993的博客
01-31 2184
Spark Core RDD transform 和 action 操作
pyspark rdd去重
我的AI笔记
05-19 1761
对于pyspark中的rdd按照某一列进行去重的时候，可以使用reduceByKey()。需要将要去重的列作为key，其余作为value。 rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x)
RDD数据去重（时间连续变化，断面以及客流连续不变的只保留第一条记录）
charKim的博客
03-13 1595
先将RDD按断面分组，生成新的RDDrdd.groupBy(s => (s.station_fore,s.station_back)).map(s=> cleandata(s)).flatMap(s=>s)//flatMap将数组展开，每条数据生成一条记录def cleandata(data:((String,String),Iterable[sample])):Array[sa...
Spark RDD算子操作
weixin_57405709的博客
10-15 237
一.、RDD概述 - RDD 是 Spark提供的最重要的抽象概念，它是一种有容错机制的特殊数据集合，可以分布在集群的结点上，以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。 - RDD 是 Spark 的计算模型。RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性的分布式数据集合，是Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集。操作 RDD就像操作本地集合一样，有很多的方法可以调用，使用方便，而无需关心底层的调度细节。 二、R...
RDD转换操作算子 --- filter（过滤）、sample（取样）、distinct（去重）
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
11-17 5143
RDD转换操作算子 — filter、sample filter 可以过滤一部分的元素，达到数据清洗的效果 filter 中接受的函数，参数是每一个元素。如果函数返回的为true，就将该元素加入到新的RDD中，为false就会被过滤掉 @Test def filterTest: Unit ={ //创建数据集,利用filter清洗数据 --- 取奇数 val source = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)) //
dataset的去重计数 g2_Spark之RDD、Dataset和DataFrame
weixin_42513928的博客
12-30 366
names = people.map((Person p) -> p.name, Encoders.STRING));```#### 二、Encoder这里还介绍一个**Encoder**概念。Encoder是用来支持Dataset的领域对象的，我们知道，Dataset中的每一行可以当做一个Bean，这是需要`Encoder`来支撑的。它的作用是把领域对象`T`变成`Spark`内部的类型系...
Spark中实现精确的去重操作？
qq_33240556的博客
10-29 617
使用 DataFrame API 实现去重操作相对简单，适用于大多数场景。而使用 RDD API 实现去重则需要更多自定义逻辑，适用于需要更灵活去重的情况。在选择使用哪种方法时，请根据具体的需求和数据特征来决定。同时，注意性能和内存消耗等问题，以确保去重操作的有效性和高效性。
pyspark 去重操作总结
lily's world
01-28 1万+
pyspark 中去重操作 distinct rdd、dataframe 均可使用 按照某一列进行去重 1 使用reduceByKey rdd 使用 例子：对x[0] 进行去重，将x[0]作为key，其余作为value，（x[0],v）,使用 reduceByKey(lambda x,y:x) 即可 2 使用dropDuplicates（drop_duplicates） dat...
Scala语法对重复内容去除的方法（采用Map方法）
weixin_47789646的博客
05-30 334
通过关联会产生四条数据，但是我们只是想要广州的大帅锅，如果对sql进行distinct的操作就会剩余二条信息永远无法去除深圳的大帅锅，所以我们采用map方法实现一个id只有一条信息的操作。通过广播变量和getOrElse的方法实现一个人只对应一条信息可以避免出现重复的数据。当我们存在二张表分别为地方信息和个人信息的表想进行关联的时候会出现以下情况。我们如果通过spark sql进行关联的话会出现重复数据。
python语言，将一个pyspark dataframe的某列去重排序，生成一个list
10-22
在Python中，如果你正在使用PySpark处理DataFrame并需要从某一列去除重复值并按照特定顺序排列后转换为列表，可以按照以下步骤操作： 首先，确保已经导入了必要的库： ```python from pyspark.sql import SparkSession, functions as F ``` 然后，假设你有一个名为`df`的DataFrame，你想对名为`column_to_unique`的列进行操作： ```python # 创建SparkSession（如果尚未创建） spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 对指定列去重并按顺序排序 sorted_unique_list = df.select(F.distinct('column_to_unique')).orderBy('column_to_unique').rdd.map(tuple).collect() ``` 这里使用了`distinct()`函数获取唯一值，`orderBy()`进行排序，最后通过`rdd`（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）的`map()`函数将每个元素转换为元组以便存储，并用`collect()`收集到本地内存中形成列表。 请注意，由于Pandas DataFrame通常更适合本地处理，如果DataFrame较小并且不需要利用Spark的分布式计算能力，上述步骤可能不是最优选择，直接在本地Pandas DataFrame上操作可能会更简洁。
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