大数据Spark（六十五）：Transformation转换算子groupByKey和filter

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Transformation转换算子groupByKey和filter

一、groupByKey

二、filter

Transformation转换算子groupByKey和filter

一、groupByKey

作用在K，V格式的RDD上，根据Key进行分组，返回（K，Iterable <V>）。对于需要对相同key进行聚合的场景使用reduceByKey更高效，因为reduceByKey会在各个分区中预先进行本地聚合，减少数据传输数量。

Java代码：

java 复制代码

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("GroupByKeyTest");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(
        new Tuple2<>("a", 1),
        new Tuple2<>("b", 2),
        new Tuple2<>("c", 3),
        new Tuple2<>("a", 4),
        new Tuple2<>("b", 5),
        new Tuple2<>("c", 6),
        new Tuple2<>("a", 7),
        new Tuple2<>("b", 8),
        new Tuple2<>("c", 9)

));

//groupByKey:将数据源中的数据，按照相同的key对value进行分组，形成一个新的可迭代的value
JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> result = pairRDD.groupByKey();
result.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Iterable<Integer>>>() {
    @Override
    public void call(Tuple2<String, Iterable<Integer>> tp) throws Exception {
        String key = tp._1;
        Iterable<Integer> values = tp._2;
        int sum = 0;
        for (Integer value : values) {
            sum += value;
        }
        System.out.println(key+":"+sum);
    }
});

sc.stop();

Scala代码：

Scala 复制代码

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("GroupByKeyTest")
val sc = new SparkContext(conf)

//groupByKey: 将RDD中的元素按照key进行分组
val result: RDD[(String, Iterable[Int])] = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3), ("d", 4), ("a", 5), ("b", 6), ("c", 7), ("d", 8)))
  .groupByKey()

result.foreach(tp=>{
  val key: String = tp._1
  val values: Iterable[Int] = tp._2.toList
  var sum = 0
  for (value <- values) {
    sum += value
  }
  println(s"key:${key},sum:${sum}")
})

sc.stop()

二、filter

过滤符合条件的记录，根据传入的逻辑返回true的数据保留，返回false的数据过滤掉。

案例：过滤数据中长度大于5的字符串。

Java代码：

java 复制代码

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local");
conf.setAppName("filter");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> rdd1 = sc.parallelize(Arrays.asList("zhangsan", "lisi", "wangwu", "maliu"));
// filter:过滤长度大于5的字符串
JavaRDD<String> rdd2 = rdd1.filter(new Function<String, Boolean>() {
    @Override
    public Boolean call(String s) throws Exception {
        return s.length() > 5;
    }
});
rdd2.foreach(s -> System.out.println(s));
sc.stop();

Scala代码：

Scala 复制代码

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("filter")
val sc = new SparkContext(conf)

//filter:过滤长度大于5的字符串
val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("zhangsan", "lisi", "wangwu", "maliu"))
rdd.filter(str=>{str.length > 5})
  .foreach(println)
sc.stop()

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