大数据Spark（七十九）：Action行动算子countByKey和countByValue使用案例

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Action行动算子countByKey和countByValue使用案例

一、countByKey使用案例

二、countByValue使用案例

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Action行动算子countByKey和countByValue使用案例

一、countByKey使用案例

作用到K,V格式的RDD上，根据Key计数相同Key出现的次数，结果会回收到Driver端。

Java代码：

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

JavaPairRDD<String, Integer> rdd = 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<>("a", 6),
        new Tuple2<>("c", 7)

));

//countByKey:统计每种key的个数
Map<String, Long> map = rdd.countByKey();
map.forEach((k,v)-> System.out.println(k+":"+v));

sc.stop();

Scala代码：

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CountByKeyTest")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(
  ("a", 1),
  ("b", 2),
  ("c", 3),
  ("a", 4),
  ("b", 5),
  ("a", 6),
  ("c", 7)
))

val result: collection.Map[String, Long] = rdd.countByKey()
result.foreach(println)

sc.stop()

二、countByValue使用案例

根据RDD数据集每个元素相同的内容来计数，返回相同元素对应的条数，作用到KV或者非KV格式RDD上都可以，结果也会回收到Driver端。

Java代码：

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

JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("a", "b", "c", "a", "b", "c", "a", "b", "c"));
//countByValue:统计每种value的个数
Map<String, Long> map = rdd.countByValue();
map.forEach((k,v)-> System.out.println(k+":"+v));
sc.stop();

Scala代码：

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CountByValueTest")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(List("a", "b", "c", "a", "b", "a", "c"))

val map: collection.Map[String, Long] = rdd.countByValue()
map.foreach(println)
sc.stop()

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