reduceByKey(lambda accum,n: accum + n)介绍

reduceByKey(lambda accum,n: accum + n)是一种在Spark中使用的转换操作，用于将具有相同键的元素合并成一个值。

代码示例

下面是一个使用reduceByKey(lambda accum,n: accum + n)的代码片段示例：

lines = ["apple", "banana", "cherry", "apple", "cherry", "banana", "apple"]
lineList = sc.parallelize(lines)
wordCounts = lineList.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda accum, n: accum + n)

解释

• 首先，我们创建了一个RDD lineList，它包含了一组字符串元素。
• 接下来，我们使用map操作将每个单词映射为(key, value)对，其中key是单词本身，value为1。这样得到的RDD称为wordCounts。
• 然后，我们使用reduceByKey操作，将具有相同键的元素合并为一个值。在这里，我们使用lambda函数lambda accum, n: accum + n来定义了如何合并相同键的值。
• 最后，wordCounts RDD包含了每个单词及其对应的计数。

返回值

reduceByKey(lambda accum,n: accum + n)操作将返回一个新的RDD，其中包含了按键聚合后的结果。在上面的示例中，wordCounts将包含每个单词及其在原始RDD中的出现次数。

这种操作可以在词频统计、计算每个用户的订单总量等场景中使用。需要注意的是，reduceByKey操作对于具有大量重复键的数据集非常高效，因为它会在本地节点上先合并每个分区上的值，然后再在节点之间进行合并操作，减少了数据传输的开销。

以上是reduceByKey(lambda accum,n: accum + n)操作的介绍，希望对你有帮助！