foldByKey和reduceByKey

foldByKey和reduceByKey是Spark中用于对键值对RDD进行聚合操作的两个函数。

foldByKey函数接收一个初始值和一个二元运算函数作为参数。它将RDD中每个键对应的值和初始值进行二元运算，并返回一个新的键值对RDD。与reduceByKey不同的是，foldByKey保证了每个分区内的聚合顺序，因此可以用于具有关联性的计算。

reduceByKey函数接收一个二元运算函数作为参数。它将RDD中具有相同键的值进行合并，并返回一个新的键值对RDD。reduceByKey会将具有相同键的值两两进行二元运算，然后再将结果进行合并。

相关问题

spark 3.0 常用聚合算子

在 Spark 3.0 中，有许多常用的聚合算子可用于对数据进行聚合操作。以下是一些常见的聚合算子：

1. `reduceByKey`: 根据键对数据进行聚合，并对每个键的值应用指定的归约函数。它将相同键的值归约为单个值，并返回一个键值对的 RDD。

2. `groupByKey`: 根据键对数据进行分组，并将每个键的所有值组合成一个迭代器。这个算子在处理大量数据时可能不是最有效的选择，因为它会将所有数据拉取到内存中。

3. `aggregateByKey`: 可以根据键对数据进行聚合，并应用指定的聚合函数。与 `reduceByKey` 相比，`aggregateByKey` 允许指定初始化值，并在每个分区中应用聚合函数。

4. `combineByKey`: 与 `aggregateByKey` 类似，`combineByKey` 也可以根据键对数据进行聚合。但是，它提供了更多的灵活性，允许指定三个不同的函数：创建组合器，合并值和合并组合器。

5. `foldByKey`: 根据键对数据进行折叠，并使用指定的折叠函数将相同键的值折叠为单个值。与 `reduceByKey` 相比，`foldByKey` 允许指定初始值，并且折叠函数必须是可交换和可关联的。

这些是 Spark 3.0 中一些常用的聚合算子，根据你的需求选择适当的算子来进行数据聚合操作。

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_quarter(line): val = line[0].split("-") if val[1] in ["01", "02", "03"]: return "春季", 1 elif val[1] in ["04", "05", "06"]: return "夏季", 1 elif val[1] in ["07", "08", "09"]: return "秋季", 1 elif val[1] in ["10", "11", "12"]: return "冬季", 1 zeroValue = 0 rdd = data.rdd.map(lambda line: convert_to_quarter(line)).foldByKey(zeroValue, lambda v, x: v + x) schemaString = "quarter count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["quarter"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()每行代码解释

这段代码主要是通过 PySpark 读取 MySQL 中的数据，将每行数据的日期按季度进行分类统计，并将结果转换为 Pandas 数据帧，最后使用 Matplotlib 绘制饼图。

具体解释如下：

1. 导入必要的库

from pyspark.sql import SparkSession
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType

2. 配置 MySQL 的连接信息

options = {
    "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true",
    "driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
    "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1",
    "user": "root",
    "password": "root"
}

这里指定了 MySQL 数据库的 URL、驱动程序、表名、用户名和密码等信息。

3. 创建 SparkSession 对象

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

4. 加载 MySQL 数据

data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()

使用 PySpark 从 MySQL 中读取数据，并将其转换为 DataFrame 对象。

5. 将每一行的日期转换为季度并进行统计

# 将每一行的日期转换为季度并进行统计
def convert_to_quarter(line):
    val = line[0].split("-")
    if val[1] in ["01", "02", "03"]:
        return "春季", 1
    elif val[1] in ["04", "05", "06"]:
        return "夏季", 1
    elif val[1] in ["07", "08", "09"]:
        return "秋季", 1
    elif val[1] in ["10", "11", "12"]:
        return "冬季", 1
zeroValue = 0
rdd = data.rdd.map(lambda line: convert_to_quarter(line)).foldByKey(zeroValue, lambda v, x: v + x)

上述代码将每行数据的日期转换为季度，并将其作为 key 进行统计，最终得到每个季度的数量。

6. 将结果转换为 Pandas 数据帧

schemaString = "quarter count"
fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]
schema = StructType(fields)
schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False)
result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas()

这里将 PySpark 的 DataFrame 对象转换为 Pandas 的数据帧，方便后续的可视化操作。

7. 绘制饼图

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["quarter"], shadow=True, autopct='%1.1f%%')
plt.legend()
plt.show()

最后使用 Matplotlib 绘制饼图，显示每个季度的数量占比。其中设置了字体为中文，以及饼图的阴影和百分比显示等参数。