避免使用GroupByKey 我們看一下兩種計算word counts 的方法,一個使用reduceByKey,另一個使用 groupByKey: val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three") val ...
聚合操作是spark運算中特別常見的一種行為。比如分析用戶一天的活着一次登陸的行為,就要把日志按用戶id進行聚合,然后做排序 求和 求平均之類的運算 而spark中對於聚合操作的蒜子也比較豐富,本文主要結合作者個人的經驗和網上資料,對這幾個算子進行整理和比較。 這里,一般都是對Pair RDD 進行的聚合操作。首先,什么是pair RDD Spark為包含鍵值對類型的RDD提供了一些專有的操作。 ...
2017-05-05 15:28 0 6398 推薦指數:
避免使用GroupByKey 我們看一下兩種計算word counts 的方法,一個使用reduceByKey,另一個使用 groupByKey: val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three") val ...
1.reduceByKey(func) 功能: 使用 func 函數合並具有相同鍵的值。 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 ...
Spark中有兩個類似的api,分別是reduceByKey和groupByKey。這兩個的功能類似,但底層實現卻有些不同,那么為什么要這樣設計呢?我們來從源碼的角度分析一下。 先看兩者的調用順序(都是使用默認的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 ...
reduceByKey、groupByKey groupBy、keyBy subtractByKey x=sc. parallelize([("a",1),("b",4),("b",5),("a",2)]) y=sc. parallelize ...