[大数据]Spark Pairrdd

创建PairRDD

map()：创建RDD

rdd = sc.parallelize( ["hadoop","spark","hive","spark","mapreduce"])
pairRDD = rdd.map(lambda word:(word,1))
pairRDD.foreach(print)

结果：

('hadoop', 1)
('spark', 1)
('spark', 1)
('mapreduce', 1)
('hive', 1)

reduceByKey()：合并key相同的键值对

pairRDD.reduceByKey(lambda ?a,b:a+b).foreach(print)

结果：

('spark', 2)
('hive', 1)
('hadoop', 1)
('mapreduce', 1)

groupByKey()：将所有键值对按照keys进行分类

pairRDD.groupByKey().foreach(print)

结果：

('hive', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7fd746d09978>)
('hadoop', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7fd746d09978>)
('spark', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7fd746d09978>)
('mapreduce', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7fd746c706d8>)

Keys()：打印所有Keys

pairRDD.keys().foreach(print)

结果：

spark
hadoop
hive
spark
mapreduce

values()：打印所有键值队的值

pairRDD.values().foreach(print)

结果：

1
1
1
1
1

sortByKeys()：根据键值对的key进行键值对排序

pairRDD.sortByKey().foreach(print)

结果：

('hadoop', 1)
('hive', 1)
('mapreduce', 1)
('spark', 1)
('spark', 1)

mapValues()：定义一个函数，对所有键值对的值进行该操作

?

Action行动操作：

countByKey()：对每个键的对应元素进行分别计数

pairrdd.countByKey()

结果：

defaultdict(<class 'int'>, {'hadoop': 1, 'spark': 2, 'hive': 1, 'mapreduce': 1})

?lookup(Key)：返回key对应的所有键值对值

 pairrdd.lookup('spark')

?结果：

[1, 1]