reduceByKey 函數原型: 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 推薦指數:
比如我的內存中存在如下的以key-value形式的數據集(RDD): hello:1 sparkSubmit:1 red:1 sparkSubmit:1 hello:2 hello:1 hello ...
)),("fly",(1))] reduceByKey把相同的key的數據聚合到一起並進行相應的計算 ...
一、先看結論1.從Shuffle的角度 reduceByKey 和 groupByKey都存在shuffle操作,但是reduceByKey可以在shuffle之前對分區內相同key的數據集進行預聚合(combine)功能,這樣會較少落盤的數據量,而groupByKey只是進行分組,不存在 ...
# 使用默認的高階函數map和reduce import randomdef map_function(arg): # 生成測試數據 return (arg,1) list_map = li ...
一.算子調優之MapPartitions提升Map類操作性能 1.MapPartitions操作的優點: 如果是普通的map,比如一個partition中有1萬條數據;ok,那么你的function要執行和計算1萬次。 但是,使用MapPartitions操作之后,一個task僅僅會執行 ...
groupBy 和SQL中groupby一樣,只是后面必須結合聚合函數使用才可以。 例如: groupByKey 對Key-Value形式的RDD的操作。 例如(取自link): reduceByKey 與groupByKey功能一樣,只是實現不一樣。本函數會先在每個分區聚合 ...