Spark RDD的方式求TopN

資料

方式一

val lines = sc.textfile(

"/ruozedata-spark-core/topn/site.log"
) val topn = 2;
val rdd = lines.map(x=
>
).reducebykey(_+_).groupby(_._1._1).mapvalues(x=
> 
).take(topn)

方式二

val lines = sc.textfile(

雖然做了distinct,但是網域名稱若果多了，ui還是會爆掉(sortby會很多)
方式三：使用分割槽
ui的情況有所好轉,，但是因為take需要將所有資料都拉取到driver上才能完成操作
方式四：較優的解決方案
val topn = 2;

val lines = sc.textfile(
"/ruozedata-spark-core/topn/site.log"
)val processrdd = lines.map(x =
>
)val domains = processrdd.map(_._1._1).distinct(
).collect(
)val result = processrdd.reducebykey(new topnpartitioner(domains)
,_+_)
> })
treeset.iterator
})
				
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