# 如何在Spark中使用aggregate函数
在大数据环境中，Apache Spark是一个非常强大的工具。对于初学者而言，理解和掌握Spark中的各种函数是一项挑战。在这篇文章中，我们将详细讲解如何使用Spark中的`aggregate`函数，并提供一个完整的实现流程，包括必要的代码示例和解释。
## 1. 整体流程
我们可以将使用Spark的`aggregate`函数分为以下几个步骤
replace函数一、replace函数的使用1、返回值说明2、例子①现要将如下左边数据转换成右边②如图，将S字段数据进行替换补充：关于四舍六入五单双的规则 如图，现需要将襄樊市更改为襄阳市 SQL如下 select 经销商地址,replace(经销商地址,"襄樊市","襄阳市") as 变更后地址 from [襄樊部分企业$]一、replace函数的使用replace返回一个字符串，字符串
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2023-10-09 20:58:46
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AggregateByKey算子操作。Github项目上已包含Spark所有操作DEMO。Java版本：package com.huangyueran.spark.operator;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apac
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2024-08-03 14:30:05
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在阅读spark mllib源码的时候，发现一个出镜率很高的函数——aggregate和treeAggregate，比如matrix.columnSimilarities()中。为了好好理解这两个方法的使用，于是整理了本篇内容。由于treeAggregate是在aggregate基础上的优化版本，因此先来看看aggregate是什么.aggregate先直接看一下代码例子：import org
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2023-08-22 23:12:25
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最近在学习spark，理解这两个函数时候费了一些劲，现在记录一下。1. rdd.fold(value)(func)说到fold()函数，就不得不提一下reduce()函数，他俩的区别就在于一个初始值。reduce()函数是这样写的：rdd.reduce(func)参数是一个函数，这个函数的对rdd中的所有数据进行某种操作，比如：val l = List(1,2,3,4)
l.reduce((x,
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2024-06-18 15:36:44
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前言从上一篇文章：Spark SQL深入分析之图解Aggregation策略工作流程中我们知道，一个逻辑聚合运算符可以转化为由多个物理聚合阶段组成的物理计划，聚合策略会根据聚合表达式的类型来规划物理聚合计划。对于每个物理聚合阶段，都会生成一个物理聚合运算符。下图描述了聚合策略选择物理运算符所采用的逻辑。与基于排序的聚合运算符相比，首选基于hash的聚合运算符，因为它不需要额外的排序操作作为先决条件
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2024-06-04 08:17:34
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aggregate函数
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2018-07-29 14:30:37
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前言学习完上一篇文章：学习Spark SQL一定要弄懂的Spark Planner工作原理后，相信大家对SparkPlanner的原理有了大致的了解，接下来的几篇文章将对一些重要的策略进行更深入的挖掘，首先从Aggregation策略开始。Aggregation策略根据聚合表达式的类型来规划逻辑聚合运算符的物理执行计划。Catalyst询计划器定义了PhysicalAggregation模式，它从
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2024-07-17 16:16:55
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2019-04-20关键字： Spark 的 agrregate 作用、Scala 的 aggregate 是什么Spark 编程中的 aggregate 方法还是比较常用的。本篇文章站在初学者的角度以大白话的形式来讲解一下 aggregate 方法。 aggregate 方法是一个聚合函数，接受多个输入，并
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2023-08-14 08:31:24
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import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* Created by EA on 2016/8/24.
*/
object Test3 {
def main(args: Array[ String ]) {
val conf = new SparkConf(
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2023-11-07 10:12:04
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1、aggregate原型 def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U含义 aggregate是一个聚合函数，一个RDD分区后，产生多个Partition，在aggregate中需要指定两个处理函数，第一个函数用于对每个分区内部处理，第二个函数用于分区之间的处
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2024-05-29 16:21:39
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1. mongodb的聚合是什么聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。语法：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}}) 2. mongodb的常用管道和表达式2.1 常用管道命令在mongodb中，⽂档处理完毕后， 通过管道进⾏
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2023-08-13 18:19:14
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聚合（aggregate）是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。db.集合名称.aggregate({管道：{表达式}})一、聚合操作1、常用管道管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处
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2023-07-07 01:39:43
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java面试题网站：www.javaoffers.comaggregate是一个 柯里化函数，首先我们知道一个rdd有可能为多个partition。a: 相对于fun1 作用于每个partition中的元素的第一个元素，即为每个partition增加一个首元素a, 相对于fun2 作用于 和 a fun1 ： 作用于Rdd中的每个partition，并且遍
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2024-02-20 23:30:25
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概述Optimizer 中的预处理当存在多列distinct计算时，Optimizer执行RewriteDistinctAggregates规则时，该规则会将多列distinct展开（通过插入Expand算子），非distinct聚合列和每个distinct聚合列会被分为不同的组（假设为N组），每个组为一行数据并带有group id，这样一行数据会被扩展为N行。之后，用两层Aggregate算子计
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2024-06-30 17:43:38
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06-MongoDB聚合aggregate什么是聚合聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()语法db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])管道当文档处理完毕后，通过管道可以进一步处理序号管道命令类型1$group将集合中的文档分组，可用于统计结果2$match过滤数据，只输出符合条件的文档3$project修改输入文档的结构，如重命名、增
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2023-11-25 21:26:37
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Spark 2.x管理与开发-Spark RDD的高级算子（二）aggregate*聚合操作，类似于分组Group By（１）先对局部进行聚合操作，再对全局进行聚合操作（２）举例：将每一个分区中的最大值加在一起分成两步操作：１）先在分区内部进行最大值操作２）面对全局进行操作－求和：２＋５＝７zeroValue: U：初始值，需要赋值 后面是两个函数参数，第一个函
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2023-10-07 19:43:41
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11数学和三角函数全部数学和三角函数列表11x01 AGGREGATE 函数语法11x02 ARABIC 函数语法11x03 BASE 函数语法11x04 CEILING 函数语法11x05 CEILING.MATH 函数语法11x06 CEILING.PRECISE 函数语法11x07 COMBIN 函数语法11x08 COMBINA 函数语法11x09 DECIMAL 函数语法11x10 E
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2024-04-19 13:25:53
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闭包闭包（Closure）是Python中的高级概念，它只出现在嵌套函数中，但和嵌套函数有很大的不同，那就是闭包使用了一个叫自由变量的东西。实际中，闭包就是一个函数，只不过这个函数可以引用没有在该函数内部定义的变量，这个函数本身可以是匿名函数也可以是非匿名函数。光说不练假把式，下面通过一个例子理解一下。def make_averager():
series = []
def ave
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2024-01-11 16:39:54
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在spark开发过程中，每一个算子都会影响到整体性能。对于T/p级数据聚合每一个微小的操作，都会使计算时间相差几分钟甚至小时。在计算过程中的一个原则就是尽量少的使用shuffle操作，能合并的shuffle尽量合并。 这两天在开发的时候就犯了一个错误。需求是求出PairRdd中每个key的最大值，最小值，
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2024-05-15 10:23:59
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