Hadoop中如何计数?
How to count in Hadoop?
我有一长串书名。我想计算整个数据集中的每个标题。例如:
`title`
A
b
A
c
c
c
输出:
title fre
A 2
b 1
c 3
我正在寻找一种在 Hadoop 中使用 reduce 函数的快速方法。我知道以下方式:
import pyspark.sql.functions as f
df.groupBy('title').agg(f.count('*').alias('count')).show()
我还需要获得出现次数少于 10 次的标题。
如果你想使用 RDD,你可以试试这个代码:
grouped_rdd = (df.rdd.map(lambda r: (r[0], 1))
.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
.sortBy(lambda r: -r[1]) # descending order; remove - if ascending.
.take(10)
)
grouped_df = spark.createDataFrame(grouped_rdd, ['title', 'count'])
但我不确定这是否会比 df.groupBy('title').count()
更快。
我有一长串书名。我想计算整个数据集中的每个标题。例如:
`title`
A
b
A
c
c
c
输出:
title fre
A 2
b 1
c 3
我正在寻找一种在 Hadoop 中使用 reduce 函数的快速方法。我知道以下方式:
import pyspark.sql.functions as f
df.groupBy('title').agg(f.count('*').alias('count')).show()
我还需要获得出现次数少于 10 次的标题。
如果你想使用 RDD,你可以试试这个代码:
grouped_rdd = (df.rdd.map(lambda r: (r[0], 1))
.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
.sortBy(lambda r: -r[1]) # descending order; remove - if ascending.
.take(10)
)
grouped_df = spark.createDataFrame(grouped_rdd, ['title', 'count'])
但我不确定这是否会比 df.groupBy('title').count()
更快。