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1.5.8 键值对RDD的行动操作 ​

除了转换操作,键值对RDD还支持一组行动操作,用于触发RDD的计算并将结果返回给Driver程序或写入外部存储系统。这些行动操作可以方便地对键值对RDD进行聚合、统计和输出。下面介绍几个常用的键值对RDD行动操作。

countByKey算子 ​

countByKey算子用于统计每个键在RDD中出现的次数,返回一个字典,其中键为RDD中的键,值为对应的计数。

python
kvRDD = sc.parallelize([(3, "C"), (1, "A"), (2, "B"), (1, "D"), (1, "E"), (3, "F")])
countDict = kvRDD.countByKey()
print(countDict)  # 输出: {3: 2, 1: 3, 2: 1}

在这个例子中,我们对键值对RDD kvRDD使用countByKey算子进行计数。计数结果以字典的形式返回,其中键为RDD中的键,值为对应的计数。输出结果表明,键3出现了2次,键1出现了3次,键2出现了1次。

collectAsMap算子 ​

collectAsMap算子用于将键值对RDD中的所有元素收集到Driver程序中,并返回一个字典。字典的键为RDD中的键,值为对应的值。

python
kvRDD = sc.parallelize([(3, "C"), (1, "A"), (2, "B"), (1, "D"), (1, "E"), (3, "F")])
collectDict = kvRDD.collectAsMap()
print(collectDict)  # 输出: {3: 'F', 1: 'E', 2: 'B'}

在这个例子中,我们对键值对RDD kvRDD使用collectAsMap算子将所有元素收集到Driver程序中,并返回一个字典。输出结果为一个字典,其中键为RDD中的键,值为对应的值。需要注意的是,对于重复的键,后面的值会覆盖前面的值。

lookup算子 ​

lookup算子用于查找指定键在RDD中对应的值,返回一个值的列表。

python
kvRDD = sc.parallelize([(3, "C"), (1, "A"), (2, "B"), (1, "D"), (1, "E"), (3, "F")])
values = kvRDD.lookup(1)
print(values)  # 输出: ['A', 'D', 'E']

在这个例子中,我们对键值对RDD kvRDD使用lookup算子查找键1对应的值。查找结果以列表的形式返回,包含了键1对应的所有值。

键值对RDD的行动操作允许我们对RDD进行聚合、统计和输出,获取我们需要的结果。这些行动操作通常在RDD转换操作完成后使用,触发RDD的计算并将结果返回给Driver程序。

在使用键值对RDD的行动操作时,需要注意以下几点:

  • 行动操作会触发RDD的计算,并将结果收集到Driver程序中。对于大规模的数据集,这可能会导致Driver程序的内存压力。
  • 某些行动操作,如collectAsMap,要求RDD中的键必须是唯一的。对于重复的键,后面的值会覆盖前面的值。
  • 在使用lookup算子时,需要确保查找的键存在于RDD中。如果键不存在,lookup算子将返回一个空列表。

通过使用键值对RDD的行动操作,我们可以方便地对RDD进行聚合、统计和输出,获取我们关心的结果。在实际项目中,我们可以根据具体的需求选择合适的行动操作,并与转换操作结合使用,完成复杂的数据分析任务。

如果你对键值对RDD的行动操作还有任何疑问或想法,欢迎随时与我交流探讨。让我们一起深入研究键值对RDD的行动操作,挖掘数据的价值!