spark通过combineByKey算子实现条件性聚合的方法

实际开发过程中遇到了需要实现选择性聚合的场景，即对于某一个key对应的数据，满足条件的记录进行聚合，不满足条件的则不聚合。

使用spark处理这种计算场景时，想到了使用combineByKey算子，先将输入数据中的value映射成含一个元素的ArrayBuffer（scala中相当于java中的ArrayList），然后在聚合时对满足聚合条件的记录聚合后覆盖这一个ArrayBuffer，不满足条件的待聚合的两条记录都填入ArrayBuffer。最后调用flatMap将ArrayBuffer中的元素分拆。

原文地址：http://blog.51cto.com/11091005/2120619

时间： 2024-10-26 09:52:32

spark通过combineByKey算子实现条件性聚合的方法的相关文章

《BI那点儿事》数据流转换——条件性拆分

原文:<BI那点儿事>数据流转换--条件性拆分根据条件分割数据是一个在数据流中添加复杂逻辑的方法,它允许根据条件将数据输出到其他不同的路径中.例如,可以将TotalSugar< 27.4406的输出到一个路径,TotalSugar >= 27.4406的输出到另一个路径.如图.可以从上面的属性结构中拖放一个列或者代码段,然后根据逻辑重命名而不是使用默认值Case1,还可以编辑输出列的名字.

Spark RDD常用算子操作（八）键值对关联操作 subtractByKey, join,fullOuterJoin, rightOuterJoin, leftOuterJoin

原文作者:翟开顺首发:CSDN本人仅为自己方便查阅做了摘抄,请支持原作者原文地址:https://blog.csdn.net/t1dmzks/article/details/72077428 github: https://github.com/zhaikaishun/spark_tutorial/tree/master/src/main/java/com/spark/rdd_tutorial/tutorial8先从spark-learning中的一张图大致了解其功能 subtractByKey

Java实现文本文件按条件过滤的简便方法

程序开发中经常会碰到处理文本文件中数据的情况,这里通过一个例子来看用java实现文本文件按条件过滤的方法:从文本文件employee.txt中读取员工信息,从中找出1981年1月1日(含)之后出生的女员工. 文本文件empolyee.txt的格式如下: EID NAME SURNAME GENDER STATE BIRTHDAY HIREDATE DEPT SALARY 1 Rebecca

Spark中将RDD转换成DataFrame的两种方法

总结下Spark中将RDD转换成DataFrame的两种方法, 代码如下: 方法一: 使用createDataFrame方法 ```java //StructType and convert RDD to DataFrame val schema = StructType( Seq( StructField("name",StringType,true) ,StructField("age",IntegerType,true) ) ) val rowRDD = sp

Spark RDD-行动算子

2.4 Action 行动算子:触发运算,在 Executor 执行,如果想直接在 Driver 端看到结果可以使用 collect 和 foreach 都可以将数据拉取到 Driver 端. 2.4.1 reduce(func) 案例 1. 作用:通过 func 函数聚集 RDD 中的所有元素,先聚合分区内数据,再聚合分区间数据. 2. 需求:创建一个 RDD,将所有元素聚合得到结果 (1)创建一个 RDD[Int] scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2

大数据-spark理论(2)算子，shuffle优化

导读目录第一节:代码层面 1:RDD创建 2:算子 3:数据持久化算子 4:广播变量 5:累加器 6:开发流程第二节:Shuffle优化层面 1:Shuffle 2:调优第一节:代码层面 (1)RDD创建: Java: sc.textfile sc.parallelize() sc.parallelizePairs(得到KV格式的RDD) Scala: sc.textfile sc.parallelize //如果不指定分区数,用的是系统的默认分区数 makeRDD //如果不指定分区数,

spark总结4 算子问题总结

官网上最清晰 sc 启动spark时候就已经初始化好了 sc.textFile后会产生一个rdd spark 的算子分为两类一类 Transformation 转换一类 Action 动作 Transformation 延迟执行记录元数据信息当计算任务触发Action时候才会真正的开始计算

Spark 的combineByKey函数

在Spark中有许多聚类操作是基于combineByKey的,例如group那个家族的操作等.所以combineByKey这个函数也是比较重要,所以下午花了点时间看来下这个函数.也参考了http://www.tuicool.com/articles/miueaqv这篇博客. 先看下combineByKey定义: /** * Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregation

Rafy 中的 Linq 查询支持（根据聚合子条件查询聚合父）

为了提高开发者的易用性,Rafy 领域实体框架在很早开始就已经支持使用 Linq 语法来查询实体了.但是只支持了一些简单的.常用的条件查询,支持的力度很有限.特别是遇到对聚合对象的查询时,就不能再使用 Linq,而只能通过构造底层查询树的接口来完成了.由于开发者的聚合查询的需求越来越多,所以本周我们将这部分进行了增强. 接下来,本文将说明 Rafy 框架原来支持的 Linq 语法,以及最新加入的聚合查询支持及用法. 使用 Linq 查询的代码示例 public WarehouseList G