📅 最后修改于: 2023-12-03 15:29:26.270000 🧑 作者: Mango
Apache Spark 是一种快速通用的大数据处理引擎，支持基于内存的数据处理方式。在 Spark 中，计数是一项非常基础的功能，而且它也是进行大多数统计分析任务的必需品，比如词频统计、数据去重等。
在 Spark 中，RDD 是 Spark 最基础的数据结构，即分布式数据集。RDD 中提供了多种计数功能，比如 count() 和 countByValue()。
count() 方法返回 RDD 的元素数量。以下是它的语法和示例：
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val count = rdd.count()
println(count) // 输出 5
countByValue() 方法返回每个元素在 RDD 中出现的次数。以下是它的语法和示例：
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 2, 1))
val count = rdd.countByValue()
count.foreach(println) // 输出 (1, 2) (2, 2) (3, 1)
在 Spark SQL 中，DataFrame 是一种分布式数据集，它提供了更高级的计数功能。
count() 方法返回 DataFrame 的行数。以下是它的语法和示例：
val df = spark.read.csv("file.csv")
val count = df.count()
println(count) // 输出行数
groupBy().count() 方法返回 DataFrame 在每个分组中的行数。以下是它的语法和示例：
val df = spark.read.csv("file.csv")
val count = df.groupBy("column_name").count()
count.show() // 输出每个分组中的行数
计数功能是 Spark 中非常基础的功能之一。无论是在 RDD 中，还是在 DataFrame 中，我们都可以使用这些方法来完成大部分统计分析任务。