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1.5 Spark键值对RDD操作 1.5.1 键值对RDD概述
- 什么是键值对RDD
- 键值对RDD的应用场景 1.5.2 创建键值对RDD
- 从集合创建键值对RDD
- 通过Map算子从普通RDD创建
- 从外部数据源创建键值对RDD 1.5.3 基本的键值对RDD转换操作
- mapValues算子
- flatMapValues算子
- keys算子
- values算子 1.5.4 针对键的聚合操作
- reduceByKey算子
- groupByKey算子
- aggregateByKey算子
- combineByKey算子
- foldByKey算子 1.5.5 键值对RDD的连接操作
- join算子
- leftOuterJoin与rightOuterJoin算子
- cogroup算子 1.5.6 键值对RDD的排序操作
- sortByKey算子
- repartitionAndSortWithinPartitions算子 1.5.7 键值对RDD的分区操作
- 使用自定义分区器Partitioner
- 使用partitionBy算子进行分区 1.5.8 键值对RDD的行动操作
- countByKey算子
- collectAsMap算子
- lookup算子 1.5.9 综合实例分析与练习
- 实例1:分析网站用户访问日志
- 实例2:统计文本词频并按词频降序排序
- 实例3:交易数据关联分析
- 课后练习题
这个大纲全面涵盖了Spark键值对RDD操作的方方面面。通过学习这些内容,你将掌握:
- 键值对RDD的基本概念、创建方式和应用场景。
- 常用的键值对RDD转换操作,如mapValues、flatMapValues等。
- 针对键进行聚合的各种算子,如reduceByKey、groupByKey等。
- 键值对RDD之间的连接操作,如join、cogroup等。
- 键值对RDD的排序和分区操作。
- 常用的键值对RDD行动操作。
- 综合运用键值对RDD操作解决实际问题的思路和方法。
在学习过程中,注意理解每个操作的功能、适用场景和性能特点,多动手实践,加深印象。可以参考Spark官方文档和示例代码,巩固所学知识。
通过对键值对RDD操作的深入学习,你将能够灵活处理包含键值对数据的各类数据集,如网站点击流日志、电商交易记录等,挖掘其中的数据特征、用户行为模式等有价值的信息。
希望通过本章的学习,你能够熟练掌握Spark键值对RDD操作的各种技能,为解决实际的数据处理和分析问题打下坚实的基础。
让我们开始键值对RDD的学习之旅吧!期待你的精彩发现和实践成果!