reduceByKey(func, [numTasks]) 案例介绍_大数据培训

2 reduceByKey(func, [numTasks]) 案例

在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。

需求：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果

（1）创建一个pairRDD

scala> val rdd = sc.parallelize(List((“female”,1),(“male”,5),(“female”,5),(“male”,2)))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[46] at parallelize at :24

（2）计算相同key对应值的相加结果

scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y)

reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[47] at reduceByKey at :26

（3）打印结果

scala> reduce.collect()

res29: Array[(String, Int)] = Array((female,6), (male,7))

想要了解跟多关于大数据培训课程内容欢迎关注尚硅谷大数据培训，尚硅谷除了这些技术文章外还有免费的高质量大数据培训课程视频供广大学员下载学习。