首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pyspark - RDD提取要聚合的值

在PySpark中,使用RDD(弹性分布式数据集)进行聚合操作通常涉及mapreducegroupByKey等转换

代码语言:javascript
复制
from pyspark import SparkContext

# 初始化Spark上下文
sc = SparkContext("local", "Aggregation Example")

# 创建一个键值对RDD
data = [("A", 1), ("B", 2), ("A", 3), ("B", 4), ("C", 5)]
rdd = sc.parallelize(data)

# 使用groupByKey聚合数据
grouped_data = rdd.groupByKey()

# 使用map将grouped_data转换为所需的格式并计算总和
result = grouped_data.map(lambda x: (x[0], sum(x[1]))).collect()

print(result)

输出:

代码语言:javascript
复制
[('A', 4), ('B', 6), ('C', 5)]

在这个例子中,我们首先使用groupByKey按键对数据进行分组。然后,我们使用map函数将分组数据转换为键和值的和的元组,并使用collect将结果收集到驱动程序。

请注意,groupByKey可能会导致大量数据在网络中传输,从而影响性能。如果可能的话,建议使用reduceByKey或其他更高效的聚合函数。以下是使用reduceByKey的示例:

代码语言:javascript
复制
from pyspark import SparkContext

# 初始化Spark上下文
sc = SparkContext("local", "Aggregation Example")

# 创建一个键值对RDD
data = [("A", 1), ("B", 2), ("A", 3), ("B", 4), ("C", 5)]
rdd = sc.parallelize(data)

# 使用reduceByKey聚合数据
result = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b).collect()

print(result)

输出:

代码语言:javascript
复制
[('A', 4), ('B', 6), ('C', 5)]

在这个例子中,我们直接使用reduceByKey函数进行聚合,从而避免了数据在网络中的大量传输。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pyspark学习笔记(五)RDD操作

( ) 类似于sql中union函数,就是将两个RDD执行合并操作;但是pysparkunion操作似乎不会自动去重,如果需要去重就使用下面的distinct distinct( ) 去除RDD重复...RDD【持久化】一节已经描述过 二、pyspark 行动操作     PySpark RDD行动操作(Actions) 是将返回给驱动程序 PySpark 操作.行动操作会触发之前转换操作进行执行...items())[(1, 2), (2, 3)] aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 使用给定函数和初始,对每个分区聚合进行聚合,然后对聚合结果进行聚合seqOp...和之前介绍flatmap函数类似,只不过这里是针对 (键,) 对做处理,而键不变 分组聚合排序操作 描述 groupByKey() 按照各个键,对(key,value) pair进行分组,...并把同组整合成一个序列这是转化操作 reduceByKey() 按照各个键,对(key,value) pair进行聚合操作,对同一key对应value,使用聚合计算这是转化操作, 而reduce

4.3K20
  • 【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD元素 )

    RDD每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新 RDD 对象 分区数...; 返回说明 : 返回一个新 RDD 对象 , 其中元素是 按照指定 排序键 进行排序结果 ; 2、RDD#sortBy 传入函数参数分析 RDD#sortBy 传入函数参数 类型为 :..., 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素 键 Key 为单词 , Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同...键 Key 对应 Value 进行相加 ; 将聚合结果 单词出现次数作为 排序键 进行排序 , 按照升序进行排序 ; 2、代码示例 对 RDD 数据进行排序核心代码如下 : # 对 rdd4...中数据进行排序 rdd5 = rdd4.sortBy(lambda element: element[1], ascending=True, numPartitions=1) 排序数据如下 :

    45710

    【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    类型 RDD 对象 数据 中 相同 键 key 对应 value 进行分组 , 然后 , 按照 开发者 提供 算子 ( 逻辑 / 函数 ) 进行 聚合操作 ; 上面提到 键值对 KV 型 数据...和 ("Jerry", 13) 分为一组 ; 如果 键 Key 有 A, B, C 三个 Value 进行聚合 , 首先将 A 和 B 进行聚合 得到 X , 然后将 X 与 C 进行聚合得到新..., 指的是任意类型 , 上面的 三个 V 可以是任意类型 , 但是必须是 相同类型 ; 该函数 接收 两个 V 类型参数 , 参数类型相同 , 返回一个 V 类型返回 , 传入两个参数和返回都是...3), ("Jerry", 12), ("Jerry", 21)] 对 Value 进行聚合操作就是相加 , 也就是把同一个 键 Key 下多个 Value 进行相加操作 , # 应用 reduceByKey...Key 为单词 , Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同 键 Key 对应 Value 进行相加 ; 2、代码示例 首先 , 读取文件 , 将 文件转为

    60720

    Pyspark学习笔记(五)RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    就是键值对RDD,每个元素是一个键值对,键(key)为省份名,(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD中,所有键(key)组成RDD pyspark.RDD.keys...', 'Guangdong', 'Jiangsu'] 2.values() 该函数返回键值对RDD中,所有(values)组成RDD pyspark.RDD.values # the example...该RDD键(key)是使用函数提取结果作为新键, 该RDD(value)是原始pair-RDD作为。...每个元素中(value),应用函数,作为新键值对RDD,而键(key)着保持原始不变 pyspark.RDD.mapValues # the example of mapValues print...numPartitions执行归约任务数量,同时还会影响其他行动操作所产生文件数量; 而处一般可以指定接收两个输入 匿名函数。

    1.8K40

    Pyspark学习笔记(五)RDD操作(二)_RDD行动操作

    with examples 2.Apache spark python api 一、PySpark RDD 行动操作简介     PySpark RDD行动操作(Actions) 是将返回给驱动程序...和map类似,但是由于foreach是行动操作,所以可以执行一些输出类函数,比如print操作 pyspark.RDD.foreach 10.countByValue() 将此 RDD 中每个唯一计数作为...(20,1,2,3),1), ((20,2,2,2),1), ((10,1,2,4),2)] 11.fold(zeroValue, func) 使用给定func和 初始zeroV把RDD每个分区元素聚合...而不是只使用一次 ''' ① 在每个节点应用fold:初始zeroValue + 分区内RDD元素 ② 获得各个partition聚合之后,对这些再进行一次聚合,同样也应用zeroValue;...,对每个分区聚合进行聚合 (这里同样是对每个分区,初始使用规则和fold是一样,对每个分区都采用) seqOp方法是先对每个分区操作,然后combOp对每个分区聚合结果进行最终聚合 rdd_agg_test

    1.5K40

    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

    例如Spark core中RDD是最为核心数据抽象,定位是替代传统MapReduce计算框架;SQL是基于RDD一个新组件,集成了关系型数据库和数仓主要功能,基本数据抽象是DataFrame...:这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中大部分功能重要原因之一,functions子类提供了几乎SQL中所有的函数,包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类,后续将专门予以介绍...,后者则需相应接口: df.rdd # PySpark SQL DataFrame => RDD df.toPandas() # PySpark SQL DataFrame => pd.DataFrame...groupby/groupBy:分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用基础操作,其基本用法也与SQL中group by关键字完全类似,既可直接根据某一字段执行聚合统计,也可根据某一列简单运算结果进行统计...之后所接聚合函数方式也有两种:直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合函数,这与pandas中用法几乎完全一致,所以不再赘述,具体可参考Pandas中groupby这些用法你都知道吗?一文。

    10K20

    【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD元素去重 )

    一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法 可以 根据 指定条件 过滤 RDD 对象中元素 , 并返回一个新 RDD 对象 ; RDD#filter...定义了过滤条件 ; 符合条件 元素 保留 , 不符合条件删除 ; 下面介绍 filter 函数中 func 函数类型参数类型 要求 ; func 函数 类型说明 : (T) -> bool...传入 filter 方法中 func 函数参数 , 其函数类型 是 接受一个 任意类型 元素作为参数 , 并返回一个布尔 , 该布尔作用是表示该元素是否应该保留在新 RDD 中 ; 返回 True...RDD#distinct 方法 用于 对 RDD数据进行去重操作 , 并返回一个新 RDD 对象 ; RDD#distinct 方法 不会修改原来 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD...对象 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; new_rdd = old_rdd.distinct() 上述代码中 , old_rdd 是原始 RDD 对象 , new_rdd 是元素去重后

    43710

    【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

    ; 2、RDD数据存储与计算 PySpark 中 处理 所有的数据 , 数据存储 : PySpark数据都是以 RDD 对象形式承载 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用计算方法 , 也都定义在了 RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD计算方法对 RDD数据进行计算处理 , 获得结果数据也是封装在 RDD 对象中 ; PySpark...容器数据 转换为 PySpark RDD 对象 ; PySpark 支持下面几种 Python 容器变量 转为 RDD 对象 : 列表 list : 可重复 , 有序元素 ; 元组 tuple :...没有 ; data4 = {"Tom": 18, "Jerry": 12} # 输出结果 rdd4 分区数量和元素: 12 , ['Tom', 'Jerry'] 字符串 转换后 RDD 数据打印出来...相对路径 , 可以将 文本文件 中数据 读取并转为 RDD 数据 ; 文本文件数据 : Tom 18 Jerry 12 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark

    42910

    PySpark开发时调优思路(下)

    上期回顾:用PySpark开发时调优思路(上) 2. 资源参数调优 如果进行资源调优,我们就必须先知道Spark运行机制与流程。 ?...4)driver-memory 设置driver内存,一般设置2G就好了。但如果想要做一些PythonDataFrame操作可以适当地把这个设大一些。...Plan B: 提前处理聚合 如果有些Spark应用场景需要频繁聚合数据,而数据key又少,那么我们可以把这些存量数据先用hive算好(每天算一次),然后落到中间表,后续Spark应用直接用聚合表...+新数据进行二度聚合,效率会有很高提升。...# Way1: PySpark RDD实现 import pyspark from pyspark import SparkContext, SparkConf, HiveContext from random

    2K40

    PySpark数据计算

    可以是任意类型U:表示返回类型,可以是任意类型(T)-U:表示该方法接受一个参数(类型为 T),返回类型为 Uimport osfrom pyspark import SparkConf, SparkContext...= sc.parallelize(["hi python","Hello world","Happy day"])# 需求将RDD数据里面的单词一个个提取出来rdd2=rdd.map(lambda...三、reduceByKey算子定义:reduceByKey算子用于将具有相同键进行合并,并通过指定聚合函数生成一个新键值对 RDD。...语法:new_rdd = rdd.reduceByKey(func) 参数func是一个用于合并两个相同键函数,其接收两个相同类型参数并返回一个相同类型,其函数表示法为f:(V,V)→>V...f: 函数名称或标识符(V, V):表示函数接收两个相同类型参数→ V:表示函数返回类型from pyspark import SparkConf, SparkContextimport osos.environ

    13610

    PySpark基础

    RDD数据计算方法,返回依旧是RDD对象。...对于字典,只有键会被存入 RDD 对象,会被忽略。③读取文件转RDD对象在 PySpark 中,可通过 SparkContext textFile 成员方法读取文本文件并生成RDD对象。...方法签名:textFile(path, minPartitions=None)参数path:读取文件路径参数minPartitions:可选参数,用于指定数据划分最小分片数例如:电脑D盘中有一个...算子功能:将 RDD元素两两应用指定聚合函数,最终合并为一个,适用于需要归约操作场景。...进行两两聚合num=rdd.reduce(lambda a,b:a+b)print(num)sc.stop()输出结果:15【分析】③take算子功能:从 RDD 中获取指定数量元素,以列表形式返回,

    7522

    Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(上)

    ,键是文件路径,是文件内容。...当我们知道读取多个文件名称时,如果想从文件夹中读取所有文件以创建 RDD,只需输入带逗号分隔符所有文件名和一个文件夹,并且上述两种方法都支持这一点。同时也接受模式匹配和通配符。...RDD 操作 转化操作(Transformations ): 操作RDD并返回一个 新RDD 函数; 参考文献 行动操作(Actions ): 操作RDD, 触发计算, 并返回 一个 或者 进行输出...DataFrame等价于sparkSQL中关系型表 所以我们在使用sparkSQL时候常常创建这个DataFrame。 HadoopRDD:提供读取存储在HDFS上数据RDD。...当在 PySpark task上遇到性能问题时,这是寻找关键属性之一

    3.8K10

    3万字长文,PySpark入门级学习教程,框架思维

    为什么学习Spark?...图来自 edureka pyspark入门教程 下面我们用自己创建RDD:sc.parallelize(range(1,11),4) import os import pyspark from pyspark...尽可能复用同一个RDD,避免重复创建,并且适当持久化数据 这种开发习惯是需要我们对于即将要开发应用逻辑有比较深刻思考,并且可以通过code review来发现,讲白了就是记得我们创建过啥数据集,...Plan B: 提前处理聚合 如果有些Spark应用场景需要频繁聚合数据,而数据key又少,那么我们可以把这些存量数据先用hive算好(每天算一次),然后落到中间表,后续Spark应用直接用聚合表...+新数据进行二度聚合,效率会有很高提升。

    9.4K21

    Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(上)

    ,键是文件路径,是文件内容。...当我们知道读取多个文件名称时,如果想从文件夹中读取所有文件以创建 RDD,只需输入带逗号分隔符所有文件名和一个文件夹,并且上述两种方法都支持这一点。同时也接受模式匹配和通配符。...):操作RDD并返回一个 新RDD 函数; 行动操作(Actions ) :操作RDD, 触发计算, 并返回 一个 或者 进行输出 函数。...DataFrame等价于sparkSQL中关系型表 所以我们在使用sparkSQL时候常常创建这个DataFrame。 HadoopRDD:提供读取存储在HDFS上数据RDD。...当在 PySpark task上遇到性能问题时,这是寻找关键属性之一 系列文章目录: ⓪ Pyspark学习笔记(一)—序言及目录 ①.Pyspark学习笔记(二)— spark部署及spark-submit

    3.9K30

    独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    表格中重复可以使用dropDuplicates()函数来消除。...5.5、“substring”操作 Substring功能是将具体索引中间文本提取出来。在接下来例子中,文本从索引号(1,3),(3,6)和(1,6)间被提取出来。...10、缺失和替换 对每个数据集,经常需要在数据预处理阶段将已存在替换,丢弃不必要列,并填充缺失pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...分区缩减可以用coalesce(self, numPartitions, shuffle=False)函数进行处理,这使得新RDD有一个减少了分区数(它是一个确定)。...通过使用.rdd操作,一个数据框架可被转换为RDD,也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式字符串同样可行。

    13.6K21

    spark入门框架+python

    目录: 简介 pyspark IPython Notebook 安装 配置 spark编写框架: 首先开启hdfs以及yarn 1 sparkconf 2 sparkcontext 3 RDD(核心)...join:就是mysal里面的join,连接两个原始RDD,第一个参数还是相同key,第二个参数是一个Tuple2 v1和v2分别是两个原始RDDvalue: 还有leftOuterJoin...这是spark一种优化,避免产生过多中间结果,所以下面看一下什么是action 5 action(核心): 例如foreach,reduce就是一种action操作,后者是将RDD中多有元素进行聚合...:即将RDD所有元素聚合,第一个和第二个元素聚合产生再和第三个元素聚合,以此类推 ?...fold:对每个分区给予一个初始进行计算: ? countByKey:对相同key进行计数: ? countByValue:对相同value进行计数 ? takeSample:取样 ?

    1.5K20

    Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey详解

    第二个参数:combinbe聚合逻辑。 第三个参数:reduce端聚合逻辑。 二。...代码 from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.context import SparkContext conf = SparkConf().setMaster...第一个函数作用于每一个组第一个元素上,将其变为初始 第二个函数:一开始a是初始,b是分组内元素,比如A[1_],因为没有b所以不能调用combine函数,第二组因为函数内元素是[2_,3]...调用combine函数后为2_@3,以此类推 第三个函数:reduce端大聚合,把相同key数据拉取到一个节点上,然后分组。...拓展 1.用combinebykey实现groupbykey逻辑 1.1 combinebykey三个参数 第一个应该返回一个列表,初始 第二个函数中a依赖于第一个函数返回 第三个函数a,

    78120
    领券