聚合操作是spark运算中特别常见的一种行为。比如分析用户一天的活着一次登陆的行为，就要把日志按用户id进行聚合，然后做排序 求和 求平均之类的运算 而spark中对于聚合操作的蒜子也比较丰富，本文主要结合作者个人的经验和网上资料，对这几个算子进行整理和比较。 这里，一般都是对Pair RDD 进行的聚合操作。首先，什么是pair RDD Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。 ...
2017-05-05 15:28 0 6398 推荐指数：
避免使用GroupByKey 我们看一下两种计算word counts 的方法，一个使用reduceByKey，另一个使用 groupByKey： val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three") val ...
1.reduceByKey(func) 功能： 使用 func 函数合并具有相同键的值。 示例： val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd ...
)),("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 ...
Spark中有两个类似的api，分别是reduceByKey和groupByKey。这两个的功能类似，但底层实现却有些不同，那么为什么要这样设计呢？我们来从源码的角度分析一下。 先看两者的调用顺序（都是使用默认的Partitioner，即defaultPartitioner） 所用spark ...
distinct/groupByKey/reduceByKey： distinct： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import ...
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 ...
reduceByKey、groupByKey groupBy、keyBy subtractByKey x=sc. parallelize([("a",1),("b",4),("b",5),("a",2)]) y=sc. parallelize ...
