如何用Spark解决一些经典MapReduce问题?
Spark是一个Apache项目,它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区,并且是目前最活跃的Apache项目。Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比,Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍,或者在磁盘上运行时速度提升10倍。同时spark也让传统的map reduce job开发变得更加简单快捷。本文将简单介绍几个经典hadoop的mr按理用spark实现,来让大家熟悉spark的开发。
***值最小值
求***值最小值一直是Hadoop的经典案例,我们用Spark来实现一下,借此感受一下spark中mr的思想和实现方式。话不多说直接上code:
预期结果:
max: 1001min: 2
思路和hadoop中的mr类似,设定一个key,value为需要求***与最小值的集合,然后再groupBykey聚合在一起处理。第二个方法就更简单,性能也更好。
平均值问题
求每个key对应的平均值是常见的案例,在spark中处理类似问题常常会用到combineByKey这个函数,详细介绍请google一下用法,下面看代码:
我们让每个partiton先求出单个partition内各个key对应的所有整数的和 sum以及个数count,然后返回一个pair(sum, count)在shuffle后累加各个key对应的所有sum和count,再相除得到均值.
TopN问题
Top n问题同样也是hadoop种体现mr思想的经典案例,那么在spark中如何方便快捷的解决呢:
思路很简单,把数据groupBykey以后按key形成分组然后取每个分组***的2个。预期结果:
以上简单介绍了一下hadoop中常见的3个案例在spark中的实现。如果读者们已经接触过或者写过一些hadoop的mapreduce job,那么会不会觉得在spark中写起来方便快捷很多呢。
相关文章
- 在 Go 里用 CGO?这 7 个问题你要关注!
- 9款优秀的去中心化通讯软件 Matrix 的客户端
- 求职数据分析,项目经验该怎么写
- 在OKR中,我看到了数据驱动业务的未来
- 火山引擎云原生大数据在金融行业的实践
- OpenHarmony富设备移植指南(二)—从postmarketOS获取移植资源
- 《数据成熟度指数》报告:64%的企业领袖认为大多数员工“不懂数据”
- OpenHarmony 小型系统兼容性测试指南
- 肯睿中国(Cloudera):2023年企业数字战略三大趋势预测
- 适用于 Linux 的十大命令行游戏
- GNOME 截图工具的新旧截图方式
- System76 即将推出的 COSMIC 桌面正在酝酿大变化
- 2GB 内存 8GB 存储即可流畅运行,Windows 11 极致精简版系统 Tiny11 发布
- 迎接 ecode:一个即将推出的具有全新图形用户界面框架的现代、轻量级代码编辑器
- loongarch架构介绍(三)—地址翻译
- Go 语言怎么解决编译器错误“err is shadowed during return”?
- 敏捷:可能被开发人员遗忘的部分
- Denodo预测2023年数据管理和分析的未来
- 利用数据推动可持续发展
- 在 Vue3 中实现 React 原生 Hooks(useState、useEffect),深入理解 React Hooks 的