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导入HDFS的数据到Hive

1. 通过Hive view 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 CREATE EXTERNAL TABLE if not exists finance.json_serde_optd_table ( retCode string, retMsg string, data array<struct< secid:string,= "" tradedate:date,= "" optid:string,= "" ticker:string,= "" secshortname:string,= "" exchangecd:string,= "" presettleprice: double ,= "" precloseprice: double ,= "" openprice: double ,= "" highestprice: double ,= "" lowestprice: double ,= "" closeprice: double ,= "" settlprice...

Spark操作—aggregate、aggregateByKey详解

aggregate函数 将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。 seqOp操作会聚合各分区中的元素,然后combOp操作把所有分区的聚合结果再次聚合,两个操作的初始值都是zeroValue. seqOp的操作是遍历分区中的所有元素(T),第一个T跟zeroValue做操作,结果再作为与第二个T做操作的zeroValue,直到遍历完整个分区。combOp操作是把各分区聚合的结果,再聚合。aggregate函数返回一个跟RDD不同类型的值。因此,需要一个操作seqOp来把分区中的元素T合并成一个U,另外一个操作combOp把所有U聚合。 实例程序: scala>valrdd=List(1,2,3,4,5,6,7,8,9) rdd:List[Int]=List(1,2,3,4,5,6,7,8,9) rdd.par.aggregate((0,0))( (acc,number)=>(acc._1+number,acc._2+1), (p...

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