數值RDD的統計操作

阿新 • • 發佈：2019-02-13

Spark 對包含數值資料的 RDD 提供了一些描述性的統計操作。 Spark 的數值操作是通過流式演算法實現的，允許以每次一個元素的方式構建出模型。這些統計資料都會在呼叫 stats() 時通過一次遍歷資料計算出來，並以StatsCounter 物件返回。

方法	含義
count()	RDD中的元素個數
mean()	元素的平均值
sum()	總和
max()	最大值
min()	最小值
variance()	元素的方差
sampleVariance()	從取樣中計算出方差
stdev()	標準差
sampleStdev()	取樣的標準差

舉例如下：

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 100)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[42] at
makeRDD at <console>:32
scala> rdd1.sum()
res34: Double = 5050.0
scala> rdd1.max()
res35: Int = 100

數值RDD的統計操作

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