reduceByKey 函数原型: def reduceByKey func: V, V gt V : RDD K, V def reduceByKey func: V, V gt V, numPartitions: Int : RDD K, V def reduceByKey partitioner: Partitioner, func: V, V gt V : RDD K, V 作用: 按照f ...
2016-07-30 23:09 0 1530 推荐指数:
比如我的内存中存在如下的以key-value形式的数据集(RDD): hello:1 sparkSubmit:1 red:1 sparkSubmit:1 hello:2 hello:1 hello ...
)),("fly",(1))] reduceByKey把相同的key的数据聚合到一起并进行相应的计算 ...
一、先看结论1.从Shuffle的角度 reduceByKey 和 groupByKey都存在shuffle操作,但是reduceByKey可以在shuffle之前对分区内相同key的数据集进行预聚合(combine)功能,这样会较少落盘的数据量,而groupByKey只是进行分组,不存在 ...
# 使用默认的高阶函数map和reduce import randomdef map_function(arg): # 生成测试数据 return (arg,1) list_map = li ...
一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 1.MapPartitions操作的优点: 如果是普通的map,比如一个partition中有1万条数据;ok,那么你的function要执行和计算1万次。 但是,使用MapPartitions操作之后,一个task仅仅会执行 ...
groupBy 和SQL中groupby一样,只是后面必须结合聚合函数使用才可以。 例如: groupByKey 对Key-Value形式的RDD的操作。 例如(取自link): reduceByKey 与groupByKey功能一样,只是实现不一样。本函数会先在每个分区聚合 ...