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news 2025/7/5 18:43:29

英文定机票网站建设,广告外链购买平台,网站建设大赛,网站交互效果1.分区规则 1.分区规则 shuffle 1.打乱顺序 2.重新组合 1.分区的规则默认与MapReduce的规则一致,都是按照哈希值取余进行分配. 一个分区可以多个组,一个组的数据必须一个分区 2. 分组的分区导致数据倾斜怎么解决? 扩容让分区变多修改分区规则 3.HashMap扩容为什么必须…

1.分区规则

shuffle
1.打乱顺序
2.重新组合

1.分区的规则

默认与MapReduce的规则一致,都是按照哈希值取余进行分配.
一个分区可以多个组,一个组的数据必须一个分区

2. 分组的分区导致数据倾斜怎么解决?

扩容让分区变多
修改分区规则

3.HashMap扩容为什么必须是2的倍数?

当不是2的倍数时, 好多的位置取不到
比如为5 01234 123都取不到
必须保证,相关的位数全是1,所以必定2的倍数 2的n次方
所以位运算不是什么时候都能用的
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2.转换算子

1.单值转换算子

1.filter过滤器

1.注意

过滤只是将数据进行校验,而不是修改数据. 结果为true就保留,false就丢弃
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2.代码

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","filter");List<String> dataList = Arrays.asList("giao","giao2","zhangsan","lisi");
JavaRDD<String> rdd1 = sc.parallelize(dataList);
//JavaRDD<String> rddFilter1 = rdd1.filter(null);
JavaRDD<String>  rddFilter2= rdd1.filter(s->s.substring(0,1).toLowerCase().equals("g"));
//rddFilter1.collect().forEach(System.out::println);
System.out.println("----------------------------");
rddFilter2.collect().forEach(System.out::println);

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2.dinstinct

1.原理

分组
通过使用分组取重,相同的话,都是一个组了,所以Key唯一
应该是先分组,然后吧K提出来就好了

2.代码

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","Distinct");List<String> dataList = Arrays.asList("giao1","gg1","gg1","gg2","gg2","gg1","gg3","gg1","gg5","gg3");
JavaRDD<String> rdd1 = sc.parallelize(dataList);
JavaRDD<String> rddDistinct = rdd1.distinct();
rddDistinct.collect().forEach(System.out::println);

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3.排序

1.介绍

sortby方法需要传3个参数
参数1 排序规则
参数2 升序还是降序(false) 默认升序(true)
参数3 排序的分区数量(说明方法底层是靠shuffle实现,所以才有改变分区的能力)

2.排序规则

排序规则,是按照结果去排序
其实是用结果生成一个K值,通过K值进行排序,然后展示 V值
或者说权值, 按照权值排序
将Value变成K V

3.代码

 public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","SparkSort");List<String> dataList = Arrays.asList("kunkun","giaogiao","GSD","JJ","chenzhen","Lixiaolong");JavaRDD<String> rdd1 = sc.parallelize(dataList);JavaRDD<String> rddSort = rdd1.sortBy(s -> {switch (s.substring(0, 1).toLowerCase()) {case "k":return 5;case "g":return 3;case "j":return 1;case "c":return 2;case "l":return 4;}return null;}, false, 3);rddSort.collect().forEach(System.out::println);}

2.键值对转换算子

1.介绍

1.什么是键值对转换算子

如何区分是键值对方法还是单值方法呢?
通过参数来判断, 如果参数是一个值,就是单值,如果是2个,就是键值对

2.元组是不是键值对?

public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","KVRDD");List<Integer> dataList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);JavaRDD<Integer> rdd1 = sc.parallelize(dataList);JavaRDD<Tuple2> rddmap = rdd1.map(num -> new Tuple2(num, num));rddmap.collect().forEach(System.out::println);
}

在这里插入图片描述
答案是,不是,因为这个的返回值,是一个元组,而元组整体,是一个单值,所以,是单值
只有返回值是RDD<K1,V1 >的时候,才是键值对类型算子

3. 使用Pair转换键值对算子

public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc  = new JavaSparkContext("local[*]","RddPair");List<Integer> dataList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(dataList);JavaPairRDD<Integer, Integer> rddPair = rdd.mapToPair(num -> new Tuple2<>(num, num));rddPair.collect().forEach(System.out::println);}

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4.直接在获取时转换键值对

这里使用的是parallelizePairs方法获取的是JavaPairRDD

public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","KVRDD");JavaPairRDD<String, Integer> rddPair = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1),new Tuple2<>("a", 2),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("c", 2),new Tuple2<>("c", 1)));rddPair.collect().forEach(System.out::println);}

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5.分组来获取键值对


```java
public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc  = new JavaSparkContext("local[*]","RddPair");List<String> dataList = Arrays.asList("aa","bb","aa","bb","cc");JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(dataList);JavaPairRDD<Object, Iterable<String>> rddGroup = rdd.groupBy(s->s);rddGroup.collect().forEach(System.out::println);
}

在这里插入图片描述

2.mapValue方法

1.介绍

直接对value进行操作,不需要管K
当然,也有mapKey方法可以无视Value操作Key

2.代码演示

  public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","KVRDD");JavaPairRDD<String, Integer> rddPair = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1),new Tuple2<>("a", 2),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("c", 2),new Tuple2<>("c", 1)));JavaPairRDD<String, Integer> mapV = rddPair.mapValues(num -> num * 2);mapV.collect().forEach(System.out::println);}

在这里插入图片描述

3.WordCount实现

iter.spliterator().estimateSize());
spliterator
Spliterator（Split Iterator）是Java 8引入的一个新接口，用于支持并行遍历和操作数据。它是Iterator的扩展，可以用于在并行流（Parallel Stream）中对数据进行划分和遍历，从而实现更高效的并行处理
spliterator()方法是在Iterable接口中定义的一个默认方法，用于生成一个Spliterator对象，以支持数据的并行遍历。它的具体作用是将Iterable中的数据转换为一个可以在并行流中使用的Spliterator对象。

estimateSize

estimateSize()方法是Java中Spliterator接口的一个方法，用于估算Spliterator所包含的元素数量的大小。Spliterator是用于支持并行遍历和操作数据的接口，而estimateSize()方法提供了一个估计值，用于在处理数据时预测Spliterator包含的元素数量。

public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc  = new JavaSparkContext("local[*]","RddPair");List<String> dataList = Arrays.asList("aa","bb","aa","bb","cc");JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(dataList);JavaPairRDD<Object, Iterable<String>> rddGroup = rdd.groupBy(s->s);JavaPairRDD<Object, Long> wordCount = rddGroup.mapValues(iter -> iter.spliterator().estimateSize());wordCount.collect().forEach(System.out::println);
}

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3.groupby 与groupByKey

1 .代码

public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","G1");JavaPairRDD<String, Integer> rddPair;rddPair = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1),new Tuple2<>("a", 2),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("c", 2),new Tuple2<>("c", 1)));JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> rddGroupByKey = rddPair.groupByKey();JavaPairRDD<String, Iterable<Tuple2<String, Integer>>> rddGroupBy = rddPair.groupBy(t -> t._1);rddGroupByKey.collect().forEach(System.out::println);}

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2.分析区别

1.参数
GroupBy是自选规则而GroupByKey是将PairRDD的Key当做分组规则
2.结果
GroupBy是将作为单值去分组,即使RDD是Pair, 而GroupByKey 则是将K V分开 ,将V作为组成员

3.注意

GroupByKey是不能进行随意使用的,底层用的含有shuffle,如果计算平均值,就不能通过GroupByKey直接进行计算.

4.reduce与reduceByKey

1.介绍

多个变量进行同样的运算规则
Stream是1.8新特性,
计算的本质两两结合
在这里插入图片描述
reduce

2. 代码

  public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]","Reduce");JavaPairRDD<String, Integer> rddPair;rddPair = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1),new Tuple2<>("a", 2),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("b", 1),new Tuple2<>("c", 2),new Tuple2<>("c", 1)));rddPair.reduceByKey(Integer::sum).collect().forEach(System.out::println);}