RDDs之combineByKey()

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了RDDs之combineByKey()相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

combineByKey(crateCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner)

最常用的基于Key的聚合函数,返回的类型可以和输入的类型不一样
许多基于key的聚合函数都用到了它,例如说groupByKey()

参数解释

遍历partition中的元素,元素的key,要么之前见过的,要么不是。
如果是新元素,使用我们提供的crateCombiner()函数
如果是这个partition中已经存在的key,则使用mergeValue()函数
合计每个partition的结果的时候,使用mergeCombiners函数

例子1:求平均值

val scores = sc.parallelize(Array(("jake",80.0),("jake",90.0),("jake",85.2),("mike",85.0),("mike",90.0),("mike",78.0)))
求总和
val scores2=scores.combineByKey(score=>(1,score), (c1:(Int, Double), newScore)=>(c1._1+1, c1._2 + newScore), (c1:(Int, Double), c2:(Int, Double))=>(c1._1+c2._1, c1._2+c2._2))
输出:
scores2.foreach(println)
(jake,(3,255.2))
(mike,(3,253.0))
求平均值
val avarage = scores2.map({case(name,(num,score))=>(name,score/num)})
avarage.foreach(println)
(jake,255.2/3)
(mike,253/3)

以上是关于RDDs之combineByKey()的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey详解

SparkCore算子之CombineByKey使用

Spark API 之 combineByKey

spark之combineByKey

RDDs基本操作之Transformations

2.sparkSQL--DataFrames与RDDs的相互转换