Scala|Spark对键值对的处理Key-Value

最新推荐文章于 2024-08-07 20:31:19 发布

杨鑫newlfe

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分类专栏： Scala 大数据挖掘与大数据应用案例文章标签： Scala Spark 键值对处理

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本文介绍了在Scala和Spark中如何处理键值对的RDD，特别是分布式shuffle操作，如grouping和aggregating。通过使用PairRDDFunctions类，可以方便地对Tuple2对象的RDD执行这些操作，例如reduceByKey用于计算每个键的值出现次数。同时强调，当使用自定义对象作为键时，必须正确实现equals和hashCode方法。

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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。