pyspark RDD countByKey() 如何计算？答案

【问题标题】：How does pyspark RDD countByKey() count?pyspark RDD countByKey() 如何计算？
【发布时间】：2019-02-03 18:30:36
【问题描述】：

在发布这个问题之前，我搜索了社区并参考了 pyspark 文档，但我仍然无法理解它的计数方式。

sc.parallelize((('1',11),('1'),('11'),('11',1))).countByKey().items()

输出：

dict_items([('1', 3), ('11', 1)])

我无法解释输出。为什么将 '1' 计为 3 而将 '11' 计为 1？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

当您调用countByKey() 时，键将是传入的容器的第一个元素（通常是tuple），其余的将是值。

您可以认为执行在功能上大致相当于：

from operator import add

def myCountByKey(rdd):
    return rdd.map(lambda row: (row[0], 1)).reduceByKey(add)

该函数将rdd 中的每一行映射到行的第一个元素（键）和数字1 作为值。最后，我们减少将每个键的值相加，以获得计数。

让我们在你的例子上试试这个：

rdd = sc.parallelize((('1',11),('1'),('11'),('11',1)))
myCountByKey(rdd).collect()
#[('1', 3), ('11', 1)]

“额外”'1' 来自第三个元素 ('11')。将此行映射到(row[0], 1) 会产生('1', 1)。在这种情况下，row[0] 是字符串中的第一个字符。

您可能希望这表现得好像第三个元素是元组 ('11',)。

rdd = sc.parallelize((('1',11),('1',),('11',),('11',1)))
rdd.countByKey().items()
#[('1', 2), ('11', 2)]

如果要指定没有值的键，必须包含逗号。

【讨论】：

【解决方案2】：

这就像默认拆分以获得元组数组： (('1',11),('1'),('11'),('11',1)) 会变成 (('1',11),('1',''),('1','1'),('11',1)) countByKey 将导致： [('1','3'),('11','1')]

【讨论】：