wang_ren3的博客

RDD的作用域也叫做closures，在RDD代码外部定义的对象，一旦放到RDD的closures里面，就会被以序列化的方式传输到工作机上，并且难以保证同步。var counter = 0var rdd = sc.parallelize(data)// Wrong: Don't do this!!rdd.foreach(x => counter += x)println("Counter value: " + counter)比如上述代码中，foreach的作用域是RDD的clo

val initialScores = Array(1,2,3,4,5)val nums = spark.sparkContext.parallelize(initialScores)val sum = nums.map(x=>(x,1)).reduce((x,y)=>(x._1+y._1,x._2+y._2))println(sum._1/sum._2)思路：通过map加一个用于计数的维度，然后通过reduce计算，求出和与数量，最后做商求平均值...

首先看定义。def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, partitioner: Partitioner, mapSideCombine: Boolean = true, serializer: Serializer = null)我是从https://blo...

做了实验输入val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Array("x 3y","x y","x y")).map(x=>(x.split(" ")(0),x.split(" ")(1))).reduceByKey((x,y) => x +y).foreach(println)输出：(x,3yyy)可知+是对第二个键值的运算，跟第一个键值对无关。如果第二个键值是字符串，+号是联接操作。如果第二个键值是数字 ，+ 是求和。...