Spark算子中aggregateByKey算子的理解【Java版纯代码】

最新推荐文章于 2022-05-07 10:47:42 发布

道法—自然

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本文详细探讨了Spark中的aggregateByKey算子，通过Java代码实例展示其使用方法。aggregateByKey允许对分区内的键值对进行聚合操作，先在每个分区内部进行局部聚合，然后跨分区进行全局合并，从而实现高效的数据处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

package com.bjsxt;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import scala.Tuple2;



public class aggregateByKey {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf conf=new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local");
		JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
		List<Tuple2<String, Integer>> list = Arrays.asList(
				new Tuple2<>("zhangsan",10),
				new Tuple2<>("lisi",11),
				new Tuple2<>("zhangsan",12),
				
				new Tuple2<>("zhangsan"