python spark 求解最大最小平均-低调大师

python spark 求解最大最小平均

2017-11-06 771

rdd = sc.parallelizeDoubles(testData);

Now we’ll calculate the mean of our dataset.

1	LOGGER.info("Mean: " + rdd.mean());

There are similar methods for other statistics operation such as max, standard deviation, …etc.

Every time one of this method is invoked , Spark performs the operation on the entire RDD data. If more than one operations performed, it will repeat again and again which is very inefficient. To solve this, Spark provides “StatCounter” class which executes once and provides results of all basic statistics operations in the same time.

1	StatCounter statCounter = rdd.stats();

Now results can be accessed as follows,

1

2

3

4

5

6

7

LOGGER.info("Count: " + statCounter.count());

LOGGER.info("Min: " + statCounter.min());

LOGGER.info("Max: " + statCounter.max());

LOGGER.info("Sum: " + statCounter.sum());

LOGGER.info("Mean: " + statCounter.mean());

LOGGER.info("Variance: " + statCounter.variance());

LOGGER.info("Stdev: " + statCounter.stdev());

摘自：http://www.sparkexpert.com/tag/rdd/

本文转自张昺华-sky博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/7154042.html，如需转载请自行联系原作者

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python spark 通过key来统计不同values个数

>>> rdd = sc.parallelize([("a", "1"), ("b", 1), ("a", 1), ("a", 1)]) >>> rdd.distinct().countByKey().items() [('a', 2), ('b', 1)] OR: from operator import add rdd.distinct().map(lambda x: (x[0], 1)).reduceByKey(add) rdd.distinct().keys().map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(add) distinct(numPartitions=None) Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD. >>> sorted(sc.parallelize([1, 1, 2, 3]).distinct().collect()) [1, 2, 3] countByKey() Count the number of...

2017-11-06

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http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/17/2454590.html 本文转自 yntmdr 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/yntmdr/1632868，如需转载请自行联系原作者

2017-11-06

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