为什么我不能在Spark中使用combineByKey？
在Spark中，combineByKey是一个用于数据聚合的高级函数。它用于将具有相同key的数据项合并到一起，并且可以自定义合并的逻辑。然而，对于某些特殊情况，我们不能在Spark中使用combineByKey函数，主要有以下几个原因：
- 数据类型限制：
combineByKey要求输入的RDD数据类型为键值对（key-value pair），其中key和value可以是任何类型。然而，某些数据类型可能不适合进行聚合操作，例如复杂数据类型或自定义对象。 - 连接操作的需求：
combineByKey函数适用于具有树状结构的数据集合，其中不同的键可以具有不同的层级。但是，某些场景下，我们需要执行连接操作（join）而不仅仅是聚合。在这种情况下，combineByKey无法提供适当的解决方案。 - 代码复杂性：
combineByKey是一个相对复杂的函数，它需要用户提供三个参数：创建新的累加器的初始值、合并值的逻辑和合并不同分区间结果的逻辑。在某些情况下，使用combineByKey会增加代码的复杂性和维护成本。
尽管在某些情况下不能使用combineByKey函数，但是Spark提供了其他替代方案来满足不同的需求。例如，可以使用reduceByKey函数进行简单的聚合操作，使用groupByKey函数将具有相同key的数据项分组，使用join函数进行连接操作等。
另外，腾讯云提供了多个与Spark相关的云服务产品，可以帮助用户在云环境中更好地使用和管理Spark集群，如腾讯云的云服务器（CVM）、弹性MapReduce（EMR）等。这些产品可以提供高性能的计算和存储能力，帮助用户快速构建和部署大规模的Spark应用程序。
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我想拆分一个关于布尔列的DataFrame。
我想出了：
def partition(df: DataFrame, c: Column): (DataFrame, DataFrame) =
(df.filter(c === true), df.filter(c === false))
注意:在我的用例中，c是一个UDF。
有更好的办法吗？
我想：
避免扫描2次DataFrame
为了避免丑陋的布尔测试
以下是一个例子：
@ val df = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4)).toDF("i")
df: org.apache.spar
浏览 4提问于2016-10-18得票数 0
1回答
我有以下格式的Spark
RDD样本：
Array[(String, (String, Double))] = Array(
(2014-01-12 00:00:00.0,("XXX",829.95)),
(2013-08-28 00:00:00.0,("YYY",469.95000000000005)),
(2013-11-01 00:00:00.0,("ZZZ",129.99)),
(2013-07-25 00:00:00.0,("XYZ",879.85999999
浏览 1提问于2017-07-17得票数 1
我用Spark 2.4.5写了这段代码： df_join is a dataframe.
var comByKeyResult: Dataset[((String, String), (Double, Int))] = df_join
.map(x => ((x(1).toString, x(3).toString), (x(9).toString.toDouble, x(1).toString.toInt))) 当我尝试编写comByKeyResult.combineByKey,时，combineByKey方法不可用。为什么？ 我导入以下库:导入org.apac
浏览 12提问于2020-10-23得票数 0
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1回答
我正在使用Spark1.3.1，我很好奇为什么Spark不允许在地图端组合中使用数组键。combineByKey function片
if (keyClass.isArray) {
if (mapSideCombine) {
throw new SparkException("Cannot use map-side combining with array keys.")
}
}
浏览 3提问于2015-09-21得票数 7
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ReduceByKey和CombineByKey在Spark中的性能有什么不同吗？在这方面的任何帮助都将不胜感激。
浏览 8提问于2017-03-06得票数 0
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我正在尝试使用Spark的combineByKey来计算单词数。我不确定，但我猜merge和combiner的功能可能是相同的，因为合并器和reducer上的计数操作可以是相同的。如果我取平均值，这种情况就不会发生。如何对合并和合并使用相同的函数来实现此字数统计？ 另一件事是，为什么我的结果显示的值是我计算的值的两倍？如何实现只显示键和值的和一次的combineByKey？ import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apach
浏览 13提问于2020-07-03得票数 0
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我有一个RDD，想要根据多列分组数据。对于大型数据集spark无法使用combineByKey、groupByKey、reduceByKey和aggregateByKey工作，这些都会产生堆空间错误。你能给出另一种使用Scala的API解决这个问题的方法吗？
浏览 0提问于2015-12-07得票数 0
在Spark中，为什么CountbyKey()是作为动作而不是转换来实现的。我认为它的功能类似于Reducebykey或combinebykey。有没有什么特别的原因让它实现为Action..
浏览 1提问于2019-04-12得票数 2
1回答
对于，我有一个类似的问题，但是接受的解决方案并不能为我解决这个问题。
我试图在一个简单的RDD上应用combineByKey：
package foo
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext._
object HelloTest {
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppN
浏览 1提问于2015-06-19得票数 0
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3回答
在下面的字数统计示例中：
(Hello,1)
(Hello,1)
(Hello,1)
(Hello,1)
(Hello,1)
Hadoop的reducer函数将使用键"Hello“收集所有5个元素，然后在reducer函数中进行聚合。
然而，在Spark中，它实际上是每次减少2个元素。例如，它将第一个和第二个(Hello,1)组合为(Hello,2)，将第三个和第四个(Hello,1)组合为(Hello,2) ...等(当然，实际情况可能是不同的顺序)。
那么，有没有专门的术语来描述Spark中使用的这种计算方法呢？谢谢!
浏览 0提问于2016-01-07得票数 0
我正在为CCA175做准备，我使用的是spark最老的版本，Spark 1.3.0。
如下所示，我在映射时将元素转换为浮点数，但在减少它时显示了编译时错误。
scala> val revenuePerDay = ordersJoinOrderItems.map(x => (x._2._1, (x._1, (x._2._2).toFloat)))
revenuePerDay: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Int, Float))] =
MapPartitionsRDD[21] at map at <cons
浏览 0提问于2016-09-03得票数 1
2回答
我是Apache spark的新手，所以这个问题可能不适合问，但我不明白combinebykey和aggregatebykey之间的区别以及何时使用哪个操作。
浏览 0提问于2017-04-19得票数 7
我正试图学习Python中的Spark，并且一直使用combineByKey来平均键值对中的值。事实上，我的困惑不是combineByKey语法，而是随后发生的事情。典型的例子(来自O‘Rielly2015学习星火书)可以在网络上看到很多地方；。
问题在于sumCount.map(lambda (key, (totalSum, count)): (key, totalSum / count)).collectAsMap()语句。使用spark 2.0.1和iPython 3.5.2，这会引发语法错误异常。将其简化为一些应该能够工作的东西(这就是O‘’Reilly书中的内容)：sumCount.
浏览 3提问于2016-10-23得票数 1
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几天来，我一直在努力争取完成一项火花作业，但我终于能够完成这项工作，但仍然有大量的任务失败，执行者在执行任务时被以下消息杀死：
ExecutorLostFailure (执行器77因运行任务之一而退出)原因:由于超出内存限制而被纱线杀死的容器。使用了45.1 GB的44.9GB物理内存。考虑提高spark.yarn.executor.memoryOverhead
下面是我传递给集群的属性：
[
{
"classification": "spark-defaults",
"properties": {
浏览 1提问于2016-06-03得票数 2
在运行下面的代码时，遇到了"ValueError: too code to unpack“错误，目的是为每个键构建一个值的直方图：
%pyspark
import datetime
from pyspark.sql import SQLContext, Row
def featVecSms( x ):
sttm = datetime.datetime.strptime( x[1], '%Y%m%dT%H%M%S.%f' )
hourOfDay = int( sttm.strftime( '%H' ) )
dayOfWeek =
浏览 1提问于2015-12-31得票数 1
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我正在使用Apache Spark执行map-reduce工作，但是映射步骤会生成一个结构，这会占用大量内存。在将额外的映射对象添加到内存之前，我如何让它从内存中减少和删除映射？
我基本上是在做myrdd.map(f).reduce(r)。但是，f返回了一个非常大的对象，所以我需要运行缩减程序，然后在堆积太多对象之前从内存中删除映射的对象。我能以某种方式做到这一点吗？
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
对于下面的输入=> [('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4), ('A', 5)]，在使用combineByKey进行处理后，我期待下面的输出
预期输出=> [('A', [(3, 9), (4, 16), (5, 25)]), ('B', [(1, 1), (2, 4)])]
scala> val x = sc.parallelize(Array(('B',1),('B',2),('A&
浏览 2提问于2019-07-17得票数 0
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1回答
我正在复制并粘贴O‘’Reilly Spark教科书中的完全相同的代码，我收到了一个错误: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due failure 我试图理解这段代码在做什么，但我在理解它时遇到了麻烦，因为它不会运行： nums = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
sumCount = nums.combineByKey((lambda x: (x,1)),
(lambda x, y: (x[0] + y, x[1] + 1)),
(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[
浏览 14提问于2019-10-07得票数 1
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1回答
我有一个csv，如下所示：
T1,Data1,1278
T1,Data1,1279
T1,Data1,1280
T1,Data2,1283
T1,Data2,1284
T2,Data1,1278
T2,Data1,1290
我想将JavaPairRdd创建为地图，如下所示
T1,[(Data1, (1278,1279,1280)), (Data2, (1283,1284))]
T2,[(Data1, (1278,1290))]
我尝试使用组合键通过以下代码创建一个JavaPairRDD
JavaPairRDD<Timestamp,List<Tuple2<St
浏览 0提问于2018-01-25得票数 0
我们需要使用Spark来控制巨大的数据集。该控件包括按键对数据进行分组(我们使用的是：groupByKey())，然后对每个分组的数据进行循环，以检查它们之间的一致性。
例如，我们有以下csv文件包含要检查的列：
id;dateBegin;dateEnd;event;dateEvent
1;12/02/2015;30/05/2015;active;05/04/2015
1;12/06/2015;30/07/2015;dead;05/07/2015
2;12/02/2016;30/07/2016;dead;05/04/2015
我们使用了JavaRdd<String>.map().g
浏览 4提问于2018-10-10得票数 0
1回答
在spark mllib naive bayes代码中，它是如何做到这一点的？
c._2 += v.toBreeze
v: Vector是mergeValue函数的参数，不能重新赋值val。但是为什么在源代码中有c._2 += v.toBreeze呢？
以下是源代码：
mergeValue = (c: (Long, BDV[Double]), v: Vector) => {
requireNonnegativeValues(v)
(c._1 + 1L, c._2 += v.toBreeze)},
浏览 0提问于2015-10-16得票数 0
我想以下面的例子为例，根据collect_list收集的“状态”进行聚合。
示例代码：
states = sc.parallelize(["TX","TX","CA","TX","CA"])
states.map(lambda x:(x,1)).reduceByKey(operator.add).collect()
#printed output: [('TX', 3), ('CA', 2)]
我的代码：
from pyspark import SparkContext,SparkC
浏览 1提问于2017-11-23得票数 0
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我正在尝试使用以下配置在纱线集群中执行星火作业。
/usr/bin/spark-submit
--class com.example.DriverClass
--master yarn-cluster
app.jar
hdfs:///user/spark/file1.parquet
hdfs:///user/spark/file2.parquet
hdfs:///user/spark/output
20151217052915
--num-executors 20
--executor-memory 12288M
--executor-cores 5
--driver-m
浏览 2提问于2015-12-19得票数 2
我们需要高效地转换大的键/值对列表，如下所示：
val providedData = List(
(new Key("1"), new Val("one")),
(new Key("1"), new Val("un")),
(new Key("1"), new Val("ein")),
(new Key("2"), new Val("two")),
(new Key("2"
浏览 6提问于2015-06-20得票数 5
我正试图在countByKey和combineByKey中获得相同的结果。
scala> ordersMap.take(5).foreach(println)
(CLOSED,1)
(PENDING_PAYMENT,2)
(COMPLETE,3)
(CLOSED,4)
(COMPLETE,5)
这是我的输入，我想使用combineByKey获得countByKey的输出。
来自countByKey的输出(正确)
PAYMENT_REVIEW 729
CLOSED 7556
SUSPECTED_FRAUD 1558
PROCESSING 8275
COMPLETE 22899
PENDIN
浏览 3提问于2016-12-21得票数 3
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我无法在python3- spark 2.4中运行以下代码。请给我建议。
AGG_rdd = AGG.select('luid', array(varFreq_list).alias('p')) \
.rdd.map(lambda r: \
(r.luid, map(lambda x: min(x, 9999.999), \
np.dot(map(min, zip(r.p, cap_list_bc.value)), eqn_matrix_bc.value).tolist()
) ))
对不起，我不知道怎么改。我试过这个：
AGG_rdd
浏览 14提问于2019-10-28得票数 0
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我已经通过Kafka将数据按键排序到我的Spark流分区中，也就是说，在一个节点上找到的密钥在任何其他节点上都找不到。
我希望使用redis及其incrby (增量按)命令作为状态引擎，并减少发送给redis的请求数量，我希望通过单独对每个工作节点进行单词计数来部分减少我的数据。(关键是从word计数中获得我的功能的tag+timestamp )。我希望避免洗牌，让redis负责跨工作节点添加数据。
即使当我检查数据在工作节点之间被清晰地分割时，.reduce(_ + _) (Scala语法)也需要很长时间(对于映射任务需要几秒对子秒)，因为HashPartitioner似乎将我的数据洗牌到一
浏览 3提问于2016-09-29得票数 0
2回答
将自定义函数应用于星火数据访问组
、、、、
我有一个非常大的时间序列数据表，其中包含以下列：
时间戳
LicensePlate
UberRide#
速度
每一组许可板块/UberRide数据的收集都应考虑到整个数据集。换句话说，我不需要逐行处理数据，而是按(LicensePlate/UberRide)分组的所有行。
我计划在dataframe中使用spark，但我对如何对spark分组数据执行自定义计算感到困惑。
我需要做的是：
获取所有数据
按某些列分组
前火花数据组应用f(x)。返回自定义对象foreach组
通过应用g(x)并返回单个自定义对象来获得结果
我如何完成步骤3和步骤4？任
浏览 2提问于2016-09-20得票数 10
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使用combinebyKey时，得到类型不匹配错误如下所示
scala> rdd.map(x => (x._1, x._2))
.combineByKey( (x: Int) => x,
(acc: SortedSet[Int], x: Int) => (acc += x),
(acc1: SortedSet[Int], acc2: SortedSet[Int]) => (acc1 ++= acc2))
<console>:29
浏览 2提问于2019-04-01得票数 0
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我为Spark编写了这些代码，它编译和运行都很好，但是intellij在它上抱怨“lambda表达式中的错误返回类型”。
代码：
Map<String, List<Batch>> hubCode2BatchMap = wdBatchRdd.map(Batch::new)
.mapToPair(batch -> new Tuple2<>(batch.getHubCode(), batch))
.combineByKey(this::createCombiner, (list1, batch) -> {
浏览 1提问于2016-08-26得票数 0
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我正在寻找一种在Spark中打印流媒体应用程序的执行计划的方法。我知道这是可能的print the plan of a SQL Spark application。但是，我想展示流应用程序的逻辑和物理计划。下面是我的应用程序： package org.sense.spark.app
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf}
object TestStreamCombineByKey {
def ma
浏览 11提问于2019-09-30得票数 0
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我在RDD中有类元素(Int，(Int，Int，Int)。其目的是将具有相同键的元素限制在某个阈值t内。更简单的解决方案如下：
rdd.groupByKey().flatMapValues{iterable => {
iterable.take(t)
}}
我认为用combineByKey替换这段代码是有用的，可以通过组合器利用映射端的聚合，因为在单个分区中可能存在不止相同的键，导致如下结果：
val function_createCombiner = (x: (Int, Int, Int)) => {
ArrayBuffer[(Int, Int, Int)](x)
}
浏览 0提问于2017-10-19得票数 0
我试图使用Scala在Spark中创建一些简单的自定义聚合操作符。
我创建了一个简单的操作符层次结构，具有以下超类：
sealed abstract class Aggregator(val name: String) {
type Key = Row // org.apache.spark.sql.Row
type Value
...
}
我还有一个配套的对象，它每次构造适当的聚合器。注意每个操作符都可以指定它想要的值类型。
现在的问题是当我试图调用combineByKey
val agg = Aggregator("SUM")
val res = rdd
浏览 1提问于2018-05-13得票数 1
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我知道adobe文档并没有说flex和spark组件在Flash Lite4中是受支持的，但这仅仅是因为它们太重了吗？
在我看来，大多数spark组件应该在Flash Lite4中运行。
在我的公司，我处于一种奇怪的境地。我们有强大的计算机运行Flash Lite4，所以性能比移动设备好得多。
Flash Lite4支持很多Flash Player10的特性，所以我认为这是可行的。有没有人有一个很好的理由来解释为什么它能工作或者不能工作？
浏览 3提问于2011-10-13得票数 0
我们有一个支持spark.streaming.dynamicAllocation.enabled=true的带有mapWithState的spark 2.1流媒体应用程序。管道如下所示：
var rdd_out = ssc.textFileStream()
.map(convertToEvent(_))
.combineByKey(...., new HashPartitioner(partitions))
.mapWithState(stateSpec)
.map(s => sessionAnalysis(s))
.foreachRDD( rdd
浏览 0提问于2017-03-14得票数 2
Spark/Scala :仅使用RDD使用ReduceByKey创建嵌套结构
我希望只使用RDD创建嵌套结构。我能够使用groupBy函数来完成这个任务，这对于巨大的数据来说并不是很好。所以我想用reduceByKey来做它，但是我无法得到我想要的东西。任何帮助都将不胜感激。
输入数据：
val sales=sc.parallelize(List(
("West", "Apple", 2.0, 10),
("West", "Apple", 3.0, 15),
("West", "Ora
浏览 0提问于2017-08-29得票数 1
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1回答
我是Apache和Scala的新手，目前正在学习这个框架和用于大数据的编程语言。我有一个样例文件，我试图找出一个给定的字段，另一个字段的总数，它的计数和从另一个字段的值列表。我自己尝试了一下，似乎我没有用更好的方法编写seems rdd (作为开始)。
请查找以下示例数据(Customerid: Int, Orderid: Int, Amount: Float)
44,8602,37.19
35,5368,65.89
2,3391,40.64
47,6694,14.98
29,680,13.08
91,8900,24.59
70,3959,68.68
85,1733,28.53
53,9900
浏览 0提问于2018-10-15得票数 2
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我有以下数据集：
key value
---------------------------
key1,CLASS-A,YES,1
key2,CLASS-B,YES,2
key2,CLASS-B,YES,1
key1,CLASS-A,YES,4
key3,CLASS-C,DEFAULT,1
输出应如下所示：
key value
---------------------------
key1, CLASS-A,YES,5
key2, CLASS-B,YES,3
key3, CLASS-C,NO,1
在使用redu
浏览 37提问于2017-08-28得票数 1
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1回答
下面的表格存储在名为ExampleData的Hive中：
+--------+-----+---|
|Site_ID |Time |Age|
+--------+-----+---|
|1 |10:00| 20|
|1 |11:00| 21|
|2 |10:00| 24|
|2 |11:00| 24|
|2 |12:00| 20|
|3 |11:00| 24|
+--------+-----+---+
我需要能够处理数据的网站。不幸的是，按站点进行分区不起作用(有超过100k个站点，所有这些站点的数据量都很小)。
对于每个
浏览 1提问于2017-10-09得票数 1
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我正在运行一个测试作业，它将压缩的5 5gb数据转储到mongoDB中。我有1个主服务器和3个从服务器，每个主机16个CPU，内存30 16。在作业提交之后，似乎.I只使用了2个从节点用于作业，并为作业分配了32个核心，尽管我使用的是动态分配，因为我的spark作业是这个集群上唯一运行的作业，因此我预计大约有47个核心(1个用于应用程序主yarn)将被使用大约3个节点spark正在集群中使用AWS EMR和yarn。
为什么只有2个节点参与作业，并且只为使用动态分配的作业分配了32个核心，这有什么特殊的原因吗？
浏览 0提问于2017-10-04得票数 0
在“学习火花”中读到
groupByKey()在RDD中禁用映射端的聚合，因为聚合函数(附加到列表)不会节省任何空间。
然而，根据我的理解，而不是使用groupByKey，而是使用类似于reduceByKey或(CombineByKey +一个组合器函数)之类的东西，我们可以减少数据的混乱。
不知道为什么groupByKey()禁用映射端聚合，以及为什么它不会在洗牌后接收数据的执行器上节省空间。
浏览 0提问于2016-12-10得票数 0
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我最近在我的5节点集群中安装了DataStax企业版(v5.0)。我计划使用3个节点作为spark，使用2个节点作为cassandra多节点集群。
现在每当我试着在我的spark节点中启动spark -
我得到以下错误-
线程"main“java.io.IOException中出现sudo dse spark异常:无法在com.datastax.spark.connector.cql.CassandraConnector$.com$datastax$spark$connector$cql$CassandraConnector$$createSession(CassandraConnec
浏览 14提问于2017-01-19得票数 0
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5回答
我是spark.Is的新手，不管怎么说，我可以在spark-SQL中操作更新命令。我已经创建了一个hive表，我已经在其中操作了一些SQL语法查询，如insert、select、delete，但无法运行update命令。我已经在spark文档和网站上搜索过了。但是我没有在他们最近的Spark SQL列表中找到UPDATE Syntax。请帮帮我，我用的是spark 2.0
卡里安
浏览 27提问于2016-08-09得票数 2
1回答
我有以下代码：
type Mapper a k v = a -> [(k,v)]
type Reducer k v = k -> [v] -> [v]
mapReduce :: Ord k => Mapper a k v -> Reducer k v -> [a] -> [(k,[v])]
mapReduce m r = reduce r . shuffleKeys . concatMap (map listifyVal . m)
where listifyVal (k,v) = (k,[v])
shuffleKeys = Ma
浏览 3提问于2020-02-29得票数 1
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我在SparkSQL是个全新的人。请任何人帮帮我。我的具体问题是，如果我们可以将RDD hospitalDataText转换为DataFrame(使用.toDF())，hospitalDataText使用Spark (而不是sqlContext.read.csv("path"))读取csv文件。，那么为什么我们不能写 header.toDF()呢？如果我试图将变量header RDD转换为DataFrame，则会抛出一个错误：value toDF is not a member of String。我的主要目的是使用header .show() 函数查看变量 RDD的数据，因此
浏览 2提问于2017-08-19得票数 1
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因此，我有一个spark RDD，它包含以下类型的值
RDD[(Key:Int, (val1:Double, val2:Double))]
例如
(1,(1,1))
(1,(1,2))
(1,(1,3))
(1,(1,4))
(1,(1,5))
(2,(1,1))
(2,(1,2))
(2,(1,3))
(2,(1,4))
(2,(1,5))
其中Int是键，tuple包含两个双精度值
我想要应用一个combineByKey操作，对于每个键，我们执行以下操作
val2/val1
我基本上想要找出这两个值对于每个键的出现的除法，然后找出它们对于给定键的平均值。因此，对于createCombine
浏览 10提问于2017-02-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在努力学习Spark，到目前为止，它一直运行得很好，除了需要在值为列表的一对RDD上使用像reduceByKey或combineByKey这样的函数的问题。
我一直在试图为这些函数找到详细的文档，这可以解释这些参数实际上是什么，这样我就可以自己解决它，而不需要堆栈溢出，但我只是找不到任何关于Spark的好文档。我读过“学习火花”第3章和第4章，但老实说，对于最复杂的函数的解释是非常糟糕的。
我现在处理的问题如下:我有一对RDD，其中键是字符串，值是两个元素的列表，这两个元素都是整数。就像这样：(国家，时间，计数)。对于每个键，我希望只保留最高计数的值，而不管时间是多少。一旦有了上述格式的R
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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我有一个Python轮(.whl)，它包含一个jar，我已经编译了它自己，我想要用它来处理pyspark。这显示了车轮的结构：
$ unzip -l dist/foo-0.0.0-py3-none-any.whl
Archive: dist/foo-0.0.0-py3-none-any.whl
Length Date Time Name
--------- ---------- ----- ----
2187 05-09-2020 20:46 foo.py
166129636 05-04-2020 19:59 foo_jars/foo.j
浏览 2提问于2020-05-09得票数 0
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我有一个RDD，我目前正在分组和计算基本的描述性统计数据(计数、和、std、平均数等)。使用combineByKey。它运行得很好，但是看起来RDD.stats()函数可以满足我的需要。
现在，我正在做以下工作：
text_file = sc.textFile(input_source_file)
text_file.flatMap(zonal.zonal_stats)\
.combineByKey(first_combiner, new_merge, final_combine)\
.map(lambda (label, (value_sum, count,
浏览 0提问于2015-05-26得票数 0
我是spark的新手，我正在Jupyter中使用它。现在我想导入shakespeare.txt文件并运行以下代码
from __future__ import print_function
from operator import add
# Use the SparkContext sc here, see below.
lines = sc.textFile("C:\Users\rajarshi.bhadra\Desktop\Spark_Testing\Gutenberg\shakespeare.txt")
counts = lines.flatMap(lambda x
浏览 4提问于2016-04-03得票数 0
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