使用Java在reduceBykey上触发combineByKey - 腾讯云开发者社区

{SparkConf, SparkContext} object ReduceByKey { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建...wordList) rdd.foreach(v => println(v)) // 对单词进行映射计数,相同的键进行累加 val rdd2 = rdd.map(v => (v, 1)).reduceByKey...(_ + _) // 打印单词计数结果 rdd2.foreach(println) // 关闭 SparkContext sc.stop() } } 在执行 reduceByKey...在这里，这两个值是指 reduceByKey 函数对于相同键的两个值。具体来说：第一个 _ 表示相同键的第一个值。第二个 _ 表示相同键的第二个值。在这个例子中，键是单词，而值是累加的次数。

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

RDD概念 RDD是弹性分布式数据集，存储在硬盘或者内存上。...[numPartitions]) reduceByKey(func, [numTasks])是数据分组聚合操作，在一个（K,V)对的数据集上使用，返回一个（K,V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的...借助下图可以理解在reduceByKey里究竟发生了什么。注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。...使用 mapPartition(func()) 遍历如果我们在rdd上调用mapPartition（func）方法，则func（）操作将在每个分区上而不是在每一行上调用。

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键值对操作

Example1: 在 Python 中使用 reduceByKey() 和 mapValues() 计算每个键对应的平均值: rdd.mapValues(lambda x: (x, 1)).reduceByKey...为了更好地演示combineByKey() 是如何工作的,下面来看看如何计算各键对应的平均值: 在 Python 中使用 combineByKey() 求每个键对应的平均值: sumCount = nums.combineByKey...你也可以使用范围分区法,将键在同一个范围区间内的记录都放在同一个节点上。...（1）获取RDD的分区方式在 Scala 和 Java 中,你可以使用 RDD 的 partitioner 属性(Java 中使用 partitioner() 方法)来获取 RDD 的分区方式。...在循环体中,我们在 reduceByKey() 后使用 mapValues() ;因为 reduceByKey() 的结果已经是哈希分区的了,这样一来,下一次循环中将映射操作的结果再次与 links 进行连接操作时就会更加高效

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Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...：在我们实际的业务场景中经常会使用到根据key进行分组聚合的操作，当然熟悉Spark算子使用的都知道像reduceByKey、groupByKey、aggregateByKey、combineByKey...当然reduceByKey在某些场景下性能会比aggregateByKey低，具体算子的替换要结合实际业务需求场景来定。...假设采用reduceByKey实现的话，需要先用map讲单个元素装到set里，然后在针对set进行reduceByKey，伪代码：rdd.map(case(k,v) => (k, Set(v))).reduceByKey

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Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...：在我们实际的业务场景中经常会使用到根据key进行分组聚合的操作，当然熟悉Spark算子使用的都知道像reduceByKey、groupByKey、aggregateByKey、combineByKey...当然reduceByKey在某些场景下性能会比aggregateByKey低，具体算子的替换要结合实际业务需求场景来定。...这里主要说明一下reduceByKey和groupByKey的对比，以及几个算子替代的场景示例： 1．首先这几个“ByKey”的算子会触发shullfe，这里强调一点，对于分布式任务，如果存在聚合操作的话往往都是要进行...假设采用reduceByKey实现的话，需要先用map讲单个元素装到set里，然后在针对set进行reduceByKey，伪代码：rdd.map(case(k,v) => (k, Set(v))).reduceByKey

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

RDD概念 RDD是弹性分布式数据集，存储在硬盘或者内存上。...numPartitions) reduceByKey(func, numTasks)是数据分组聚合操作，在一个（K,V)对的数据集上使用，返回一个（K,V）对的数据集...借助下图可以理解在reduceByKey里究竟发生了什么。注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。...使用 mapPartition(func()) 遍历如果我们在rdd上调用mapPartition（func）方法，则func（）操作将在每个分区上而不是在每一行上调用。

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在MV上建立触发器实验

SELECT * FROM mlog$_tbl1; -- 生成3条“I”MV日志记录 -- 手工刷新MV EXEC dbms_mview.refresh('mv_tbl1'); -- 刷新MV，触发...只执行其归并后结果的操作 SELECT * FROM mlog$_tbl1; -- 检查trigger测试表 SELECT * FROM mv_tbl1_tri; -- 对修改后的新主键13的所有后续修改只触发了...FROM tbl1; SELECT * FROM mlog$_tbl1; -- 手工刷新MV EXEC dbms_mview.refresh('mv_tbl1'); -- 刷新MV，触发...在MV上可以建立触发器 2. MV触发器基于刷新时间点的MV日志归并结果，在一些场景（只要记录两次刷新时间点数据的差异，不需要记录两次刷新之间的历史变化）可以简化应用处理。 ***/

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Transformation转换算子之Key-Value类型

在不影响程序最终结果的情况下使用combiner可以更好的提高效率，在reduceByKey中无论如何都会进行一次combiner(用于提高效率）。...在spark中foldByKey()和reduceBykey()亦是如此。...除了使用combineByKey可以使用reduceByKey的方式实现类似的功能，对比combineByKey还更简单一点。...) } 结果： List((数学,(69,3)), (英语,(162,3)), (语文,(100,4))) 其实reduceByKey底层就是使用的是combineByKey combineByKey...(self), func) } 在往reduceByKey(defaultPartitioner(self), func)中点击 def reduceByKey(partitioner: Partitioner

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spark算子

但是，实际只有等到 Action算子触发后，这个 f 函数才会和其他函数在一个stage 中对数据进行运算。...图 16 comBineByKey 算子对 RDD 转换（17） reduceByKey reduceByKey 是比 combineByKey 更简单的一种情况，只是两个值合并成一个值，...函数实现： def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = { combineByKey[...图 20 join 算子对 RDD 转换（21）eftOutJoin和rightOutJoin LeftOutJoin（左外连接）和RightOutJoin（右外连接）相当于在join的基础上先判断一侧的...Actions 算子本质上在 Action 算子中通过 SparkContext 进行了提交作业的 runJob 操作，触发了RDD DAG 的执行。

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

((x,y)=>x+y) 11 12 #在Python中使用combineByKey()求每个键对应的平均值 13 sumCount = nums.combineByKey((lambda x:(x,...Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法（在Java中是add）增加累加器的值。...驱动器程序可以调用累加器的Value属性来访问累加器的值（在Java中使用value()或setValue()) 　　对于之前的数据，我们可以做进一步计算： 1 #在Python中使用累加器进行错误计数...在Spark中，它会自动的把所有引用到的变量发送到工作节点上，这样做很方便，但是也很低效：一是默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的，二是在实际过程中可能会在多个并行操作中使用同一个变量，而Spark...Scala和Java API中默认使用Java序列化库，对于除基本类型的数组以外的任何对象都比较低效。我们可以使用spark.serializer属性选择另一个序列化库来优化序列化过程。

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1.4　弹性分布式数据集

·运行：在Spark数据输入形成RDD后，便可以通过变换算子fliter等，对数据操作并将RDD转化为新的RDD，通过行动（Action）算子，触发Spark提交作业。...但是，实际只有等到Action算子触发后这个f函数才会和其他函数在一个stage中对数据进行运算。在图1-6中的第一个分区，数据记录V1输入f，通过f转换输出为转换后的分区中的数据记录V'1。...（13）reduceByKey reduceByKey是比combineByKey更简单的一种情况，只是两个值合并成一个值，（Int，Int V）to（Int，Int C），比如叠加。...[插图] 图1-18　comBineByKey算子对RDD转换函数实现： def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V...2.Actions算子本质上在Action算子中通过SparkContext进行了提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。

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Spark实现WordCount的几种方式总结

方法一：map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import...config) val lines: RDD[String] = sc.textFile("in") lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey...(_+_).collect().foreach(println) } } 方法二:使用countByValue代替map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount...V) => U,combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)] * 1.zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值； * 2.seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** * WordCount实现的第六种方式：combineByKey *

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专栏 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

reduceByKey()：与recude()类似，只不过是根据键进行聚合foldByKey()：与fold()类似combineByKey()：与aggregate()类似 ?...Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法（在Java中是add）增加累加器的值。...驱动器程序可以调用累加器的Value属性来访问累加器的值（在Java中使用value()或setValue()) 对于之前的数据，我们可以做进一步计算： ?...在Spark中，它会自动的把所有引用到的变量发送到工作节点上，这样做很方便，但是也很低效：一是默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的，二是在实际过程中可能会在多个并行操作中使用同一个变量，而Spark...Scala和Java API中默认使用Java序列化库，对于除基本类型的数组以外的任何对象都比较低效。我们可以使用spark.serializer属性选择另一个序列化库来优化序列化过程。

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在Android上使用Java8启用Jack

已废弃目前来说Android开发所支持的Java版本是Java 7，在Android N发布以后可以通过Jack(Java Android Compile Kit)编译链可以使用Java 8。...但目标来说使用Java 8有以下限制： mini sdk >=24 以及 android studio >= 2.1 不支持 data binding 不支持Instant Run 启用Jack 在module...级别的buidl.gradle添加以下语句设置Jack以Java 8： android { defaultConfig { jackOptions { enabled true...} } //Add support for java 8 features.

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在CentOS 7上使用WildFly进行Java开发

许多使用Java技术的软件公司都瞄准CentOS上的WildFly堆栈，因为它支持预算有限的客户，并且还为RedHat Enterprise Linux上的JBoss EAP客户提供商业支持，从而确保他们的软件满足各种客户群...安装Java（我更喜欢这种方法，因为将来你很可能会在同一台服务器上运行多个版本的Java，因此最好使用替代方法以确保您知道操作系统的默认版本并能够轻松更改它）。...为firewalld添加了脚本，使WildFly在Linode实例上运行。从管理控制台的任何位置启用访问（仅适用于开发环境）。删除其他Linux发行版，只有CentOS可用。...为某些命令在屏幕上显示进度。...在DataSources 0选项卡上，单击“ ADD”。对于第1步设置：名称： MySQLDS JNDI名称： java：/ datasource / MySQLDS 单击 Next。

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

理论上某个MapPartitionsRDD里实际在内存里的数据等于其Partition的数目，是个非常小的数值。...由于数据是分散在多态机器上的，需要shuffle到一起机器上，需要通过网络传输，而且发现都是大量的1进行累加，所以groupBy效率很低。...2.2 常用Action-API #指定分区的Transformation，包含3个分区，意味着以后在触发Action时会生成三个Task，Task将List中的数据进行处理并写入到HDFS文件中，最后将会有...总共9个数据，一个分区4个数据一个分区5个数据，目的是为了使两个分区生成的Task在计算的时候尽量均衡。...#combineByKey【因为是比较底层的方法，使用时候需要指定类型】 scala> val rdd = sc.parallelize(List.apply(("hello", 2), ("hi",

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在 Linux 上使用 jps 命令检查 Java 进程

在 Linux 中，有一些用于查看系统上运行进程的命令。进程是指由内核管理的正在进行的事件。...在 Linux 中，可以通过 ps 命令查看进程。这是查看当前系统上运行进程最简单的方法。...CMD 4486 pts/0 00:00:00 bash 66930 pts/0 00:00:00 ps 你也可以通过 ps 命令，并配合结果输出管道符进行 grep，从而查看系统上运行的...Java 虚拟机进程状态(Java Virtual Machine Process Status)（jps）工具可以帮你扫描系统上所有运行的 Java 虚拟机（JVM）实例。...要想实现与 ps 命令类似的输出，可以使用 -v 选项。这很实用，这与 ps 相比，可以减少你的输入。

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在 Linux 上使用 jps 命令检查 Java 进程

image.png 系统上运行着诸多进程，通过 jps 命令能够快速有效识别 Java 进程。在 Linux 中，有一些用于查看系统上运行进程的命令。进程是指由内核管理的正在进行的事件。...在 Linux 中，可以通过 ps 命令查看进程。这是查看当前系统上运行进程最简单的方法。...CMD 4486 pts/0 00:00:00 bash 66930 pts/0 00:00:00 ps 你也可以通过 ps 命令，并配合结果输出管道符进行 grep，从而查看系统上运行的...Java 虚拟机进程状态Java Virtual Machine Process Status（jps）工具可以帮你扫描系统上所有运行的 Java 虚拟机（JVM）实例。...要想实现与 ps 命令类似的输出，可以使用 -v 选项。这很实用，这与 ps 相比，可以减少你的输入。

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Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析

但如果是 (K, V)，K 不能是 Array 等复杂类型（因为难以在复杂类型上定义 partition 函数）。...reduceByKey() 默认在 map 端开启 combine()，因此在 shuffle 之前先通过 mapPartitions 操作进行 combine，得到 MapPartitionsRDD，...然后调用上面的 reduceByKey() 来进行 shuffle，在 map 端进行 combine，然后 reduce 进一步去重，生成 MapPartitionsRDD。...Spark 使用 combineByKey() 来实现这个 aggregate + compute() 的基础操作。...假设还有一组 records（key 与前面那组的 key 均相同）一个个到来，combineByKey() 使用前面的方法不断计算得到 c'。

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Spark详解02Job 逻辑执行图Job 逻辑执行图

但如果是 (K, V)，K 不能是 Array 等复杂类型（因为难以在复杂类型上定义 partition 函数）。...还有一种 RangeDependency 的完全依赖，不过该依赖目前只在 UnionRDD 中使用，下面会介绍。...reduceByKey() 默认在 map 端开启 combine()，因此在 shuffle 之前先通过 mapPartitions 操作进行 combine，得到 MapPartitionsRDD，...Spark 使用 combineByKey() 来实现这个 aggregate + compute() 的基础操作。...假设还有一组 records（key 与前面那组的 key 均相同）一个个到来，combineByKey() 使用前面的方法不断计算得到 c'。

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使用ReduceByKey在Spark中进行词频统计

Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

键值对操作

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spark算子

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在CentOS 7上使用WildFly进行Java开发

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