5.2 RDD编程---键值对RDD

1、键值对RDD的建立

1.从文件中加载

2.经过并行集合（数组）建立RDD

2、经常使用的键值对RDD转换操做

1.reduceByKey(func)

功能：使用func函数合并具备相同键的值

2.groupByKey()

功能：对具备相同键的值进行分组

3.keys

4.values

5.sortByKey()

默认按升序排序，括号里写false为降序排序

 

6.mapValues(func)

功能：对键值对RDD中的每一个value都应用一个函数，key不会发生变化。

7.join

功能：把几个RDD当中元素key相同的进行链接

8.combineByKey 

combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)

createCombiner：在第一次遇到Key时建立组合器函数，将RDD数据集中的V类型值转换C类型值（V => C）

mergeValue：合并值函数，再次遇到相同的Key时，将createCombiner的C类型值与此次传入的V类型值合并成一个C类型值（C,V）=>C 

mergeCombiners：合并组合器函数，将C类型值两两合并成一个C类型值 

partitioner：使用已有的或自定义的分区函数，默认是HashPartitioner mapSideCombine：是否在map端进行Combine操做,默认为true

注意：前三个函数的参数类型要对应；第一次遇到Key时调用createCombiner，再次遇到相同的Key时调用mergeValue合并值

例：编程实现自定义Spark合并方案。给定一些销售数据，数据采用键值对的形式<公司，收入>，求出每一个公司的总收入和平均收入，保存在本地文件

提示：可直接用sc.parallelize在内存中生成数据，在求每一个公司总收入时，先分三个分区进行求和，而后再把三个分区进行合并。只须要编写RDD combineByKey函数的前三个参数的实现。

3、综合实例

题目：给定一组键值对("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6)，键值对的key表示图书名称，value表示某天图书销量，请计算每一个键对应的平均值，也就是计算每种图书的天天平均销量。