業務需要: 根據歷史庫存 預測未來某時間內庫存 算法需求: 1. 統計歷史3年內的庫存量 2. 將庫存划分為 平穩流量 和 波動(異常)流量 實際情況: 1. 每天數據量過億 ...
一般來說,在執行shuffle類的算子的時候,比如groupByKey reduceByKey join等。 其實算子內部都會隱式地創建幾個RDD出來。那些隱式創建的RDD,主要是作為這個操作的一些中間數據的表達,以及作為stage划分的邊界。 因為有些隱式生成的RDD,可能是ShuffledRDD,dependency就是ShuffleDependency,DAGScheduler的源碼,就會將 ...
2018-11-25 16:28 0 703 推薦指數:
業務需要: 根據歷史庫存 預測未來某時間內庫存 算法需求: 1. 統計歷史3年內的庫存量 2. 將庫存划分為 平穩流量 和 波動(異常)流量 實際情況: 1. 每天數據量過億 ...
Spark Python 索引頁 [Spark][Python]sortByKey 例子 的繼續: [Spark][Python]groupByKey例子 In [29]: mydata003.collect() Out[29]: [[u'00001', u'sku933'], [u ...
【譯】避免使用GroupByKey Scala Spark 技術 by:leotse 原文:Avoid GroupByKey 譯文 讓我們來看兩個wordcount的例子,一個使用 ...
groupByKey把相同的key的數據分組到一個集合序列當中: [("hello",1), ("world",1), ("hello",1), ("fly",1), ("hello",1), ("world",1)] --> [("hello",(1,1,1)),("word",(1,1 ...
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 例子groupByKey分組計算 例子描述: 【分組、計算】 主要為兩部分,將同類的數據分組歸納到一起,並將分組后的數據進行簡單數學計算。 難點在於怎么去理解groupBy和groupByKey 原始數據 2010-05-04 12:50,10,10,10 ...
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 ...
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 ...