先來看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源碼 通過源碼可以發現: reduceByKey:reduceByKey會在結果發送至reducer之前會對每個mapper在本地進行merge,有點類似於 ...
reducebyKey會先在本地機器上進行局部聚合,然后在移動數據,進行全局聚合 groupbyKey會先將數據進行移動,再做聚合 reducebyKey適合使用在大數據量上 ...
2019-09-03 17:57 0 933 推薦指數:
先來看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源碼 通過源碼可以發現: reduceByKey:reduceByKey會在結果發送至reducer之前會對每個mapper在本地進行merge,有點類似於 ...
這樣的特殊形式,spark中定義了許多方便的操作,今天主要介紹一下reduceByKey和groupB ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
下面來看看groupByKey和reduceByKey的區別: val conf = new SparkConf().setAppName("GroupAndReduce").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val ...
reduceByKey、groupByKey groupBy、keyBy subtractByKey x=sc. parallelize([("a",1),("b",4),("b",5),("a",2)]) y=sc. parallelize ...