spark数据分析(3)

本文深入探讨Spark数据分析中的`combineByKey`方法,解释了`createCombiner`、`mergeValue`和`mergeCombiners`的作用。此外,还介绍了键值配对RDD的几种关键变换,如内连接、右连接、左连接和减连接,并提到了`countByKey()`、`collectAsMap()`和`lookup()`等实用函数。

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combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners)

    createCombiner: combineByKey() 会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


    mergeValue: 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


    mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的, 因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更 
多的分区都有对应同一个键的累加器, 就需要使用用户提供的 mergeCombiners() 方法将各 

个分区的结果进行合并。



键值配对RDD有以下链接变换


内连接join:将有相同key的值连接组合



右连接rightOuterJoin:右边的rdd2里的key去连接rdd1中相同的key的值,并组合



右连接leftOuterJoin:左边边的rdd1里的key去连接rdd2中相同的key的值,并组合



减连接subtractByKey:左边rdd的key减去右边相同的key,但是不相同的key只会留下左边的,右边的不会留下



countByKey() 记录每一键组内的记录数,也就是每一个key出现的次数
collectAsMap()返回一个map形式的串形化结果
lookup()返回某键值下的所有值,即某个key的值



下面的一个网站用户的数据是:用户名,停留位置,进入时间,停留时间



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