spark運算元整理

相當於mapreduce自定義combine，可以提高任務的執行效率，畢竟在map端已經聚合過了

def combinebykeywithclasstag[c](

createcombiner: v => c,　　//map端，改變 v 的返回值型別
mergevalue: (c, v) => c,　　//map端，預聚合
mergecombiners: (c, c) => c,　　//reduce端，聚合
partitioner: partitioner,　　//分割槽物件
mapsidecombine: boolean = true,　　//是否開啟map端聚合，預設開啟
serializer: serializer = null)
//使用的這種
def combinebykeywithclasstag[c](
createcombiner: v => c,
mergevalue: (c, v) => c,
mergecombiners: (c, c) => c)
def combinebykeywithclasstag[c](
createcombiner: v => c,
mergevalue: (c, v) => c,
mergecombiners: (c, c) => c,
numpartitions: int)
rdda.combinebykeywithclasstag(
line => mutable.set(line),      //宣告map的返回值型別
(c1: mutable.set[string], newline) => c1 += newline,    //map端預聚合
(c1: mutable.set[string], c2: mutable.set[string]) => c1 ++= c2    //reduce端，聚合
)

spark運算元 五 action運算元

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Spark運算元詳解

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