groupByKey把相同的key的数据分组到一个集合序列当中： [("hello",1), ("world",1), ("hello",1), ("fly",1), ("hello",1), ("world",1)] --> [("hello",(1,1,1)),("word",(1,1 ...

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 ...

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 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...