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 ...
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版本:spark . . 先看reduceByKey Step Setp Setp 姑且不去看方法里面的细节, ...
2018-10-28 21:56 0 754 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...