Spark RDD之Key-Value類型操作詳解

partitionBy案例 1. 作用：對pairRDD進行分區操作，如果原有的partionRDD和現有的partionRDD是一致的話就不進行分區， 否則會生成ShuffleRDD，即會產生shuffle過程。 2. 需求：創建一個4個分區的RDD，對其重新分區 （1）創建一個RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb

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