大数据培训之takeOrdered(n)案例

发布时间:2021年03月29日作者:atguigu浏览次数:1,151

大数据培训Action-takeOrdered(n)案例

作用:返回该RDD排序后的前n个元素组成的数组

需求:创建一个RDD,统计该RDD的条数

(1)创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24

(2)统计该RDD的条数

scala> rdd.takeOrdered(3)

res18: Array[Int] = Array(2, 3, 4)

大数据培训之takeOrdered(n)案例

大数据培训Action-aggregate案例

参数:(zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)

作用:aggregate函数将每个分区里面的元素通过seqOp和初始值进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。

需求:创建一个RDD,将所有元素相加得到结果

(1)创建一个RDD

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[88] at makeRDD at <console>:24

(2)将该RDD所有元素相加得到结果

scala> rdd.aggregate(0)(_+_,_+_)

res22: Int = 55

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