Spark基础(3)PairRDD-reduceByKey、groupByKey、sortByKey、sortBy、mapValue和join_pairrdd1.reducebykey(_+_).map(_._2).reduce(_+_)的值是

• PairRDD的创建

可以采用多种方式创建Pair RDD，其中一种主要的方式是使用map()函数来实现。

scala> val lines = sc.textFile("pathToFile")
scala> val pairRDD = lines.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1))
scala> pairRDD.foreach(println)

第二种创建方式：通过并行集合（数组）创建RDD

scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive")
scala> val rdd = sc.parallelize(list)
scala> pairRDD = rdd.map(word => (word,1))
scala> pairRDD.foreach(println)

常用的PairRDD转换操作

• reduceByKey(func) 使用func函数合并具有相同键的值

scala> pairRDD.reduceByKey((a,b)=>a+b).foreach(println)

• groupByKey(func), 对具有相同Key的Value进行分组，Key相同对Value生成一个列表

比如四个键值对：

scala> val map = Map("spark"->1, "spark"->2, "ha