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reduceByKey算子

引言reduceByKey算子应用分析与示例/01引言

引言转换算子行动算子算子reduceByKey算子/02reduceByKey算子应用分析与示例reduceByKey算子应用分析与示例reduceByKey属于Transformation算子

在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。

和groupbykey类似，任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。scala>valrdd0=sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)),3)scala>valrdd6=rdd0.reduceByKey((x,y)=>x+y)rdd6:org.apache.spark.rdd.RDD[(Int,Int)]=ShuffledRDD[3]atreduceByKeyat:25scala>rdd6.collectres9:Array[(Int,Int)]=Array((1,6),(2,6))例子一按key求和

valrdd=sc.parallelize(List((“a”,2),(“b”,3),(“a”,3)))合并key计算

valr1=rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y)输出结果如下

reduceByKey算子应用分析与示例

若有一些spark书和Hadoop的书，要求两本书各自销量的平均值数据如下先创建一个rdd分析下数据，要想求平均值，必须算出总的价格，要对不同书进行分组，求每组书的数量reduceByKey算子应用分析与示例

）因为mapValues是对值的操作,不操作key，打印结果如下接着需要按key进行reduce，让key合并reduceByKey算子应用分析与示例

变量说明：

当将spark进行reduce后

这里的(x,y)表示的是(10,1)(20,1)

x._1表示10，x._2表示1

y._1表示20，y._2表示1

这样通过计算得到的就是如下结果reduceByKey算子应用分析与示例

接着要对value进行操作，用mapValues()就可以打印结果如下reduceByKey算子应用分析与示例

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