Spark RDD操作之ReduceByKey

Stella981
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一、reduceByKey作用

    reduceByKey将RDD中所有K,V对中,K值相同的V进行合并,而这个合并,仅仅根据用户传入的函数来进行,下面是wordcount的例子。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import scala.Tuple2;

public class WordCount {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("spark WordCount!").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(conf);
        List<Tuple2<String, Integer>> list = Arrays.asList(new Tuple2<String, Integer>("hello", 1),
                new Tuple2<String, Integer>("word", 1), new Tuple2<String, Integer>("hello", 1),
                new Tuple2<String, Integer>("simple", 1));
        JavaPairRDD<String, Integer> listRDD = javaSparkContext.parallelizePairs(list);
        
        /**
         * spark的shuffle是hash-based的,也就是reduceByKey算子的两个入参一个是来源于hashmap,一个来源于从map端拉取的数据,对于wordcount例子而言,进行如下运行
         * hashMap.get(Key)+ Value,计算结果重新put回hashmap,循环往复,就迭代出了最后结果
         */
        JavaPairRDD<String, Integer> wordCountPair = listRDD.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });
        wordCountPair.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void call(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception {
                System.out.println(tuple._1 + ":" + tuple._2);
            }
        });
    }

}

    计算结果:

    Spark RDD操作之ReduceByKey

二、reduceByKey的原理如下图

     Spark RDD操作之ReduceByKey

 Spark RDD操作之ReduceByKey

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