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),这样会减少落盘的数据量,而groupByKey只是进行分组,不存在数据量减少的问题,reduceByKey性能比较高。 2.从功能的角度 reduceByKey其实包含分组和聚合的功能;groupByKey只能分组,不能聚合,所以在分...
在MapReduce模型中,Group By操作用于将具有相同键的数据分组在一起,而Reduce by Key操作则用于对每个键的数据进行聚合计算。 在Group By操作中,数据首先被分发到不同的计算节点上,每个节点根据键值对将数据分组。然后,每个节点对其所拥有的数据进行本地聚合操作,生成局部结果。最后,这些局部结果会被收集到一个节点上...
都是按key值划分数据 都使用reduce操作 **唯一不同的是,distribute by只是单纯的分散数据,distribute by col – 按照col列把数据分散到不同的reduce。而group by把相同key的数据聚集到一起,后续必须是聚合操作。 order by和sort by的区别: order by是全局排序 sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序。如果...
1.3distribute by(分区排序) 控制特定的key到指定的reducer,方便后续的聚合操作,类似于MR中自定义分区,一般结合sort by使用 需要预先设置reduce个数,否则不会启动相应的reducer进行任务的执行,导致最后不能完全分区。 注意: (1)distribute by 要在 sort by 之前 (2)distribute by 的分区规则是根据分区字段的hash码...
Spark中distinct、reduceByKey和groupByKey的区别与取舍Spark中distinct、reduceByKey和groupByKey的区别与取舍1. 代码实例:a.val rdd = sc.makeRDD(Seq("aa", "bb", "cc", "aa", "cc"), 1) //对RDD中的元素进⾏去重操作 rdd.distinct(1).collect().foreach(println) rs: aa bb ccb.val rdd: ...
从执行计划的区别可以看出Group by的写法会启动两个MR Job、distinct只会启动一个。所以要确保数据量大到启动job的延迟远小于计算耗时,才考虑这种方法。当数据量很小或者key的倾斜比较明显时,group by可能比distinct慢 手机看全文 扫码安装简书客户端 畅享全文阅读体验 ...
先说结论,两者没有区别,先看执行计划 1、group by explain select prov_id from dim.dim_city group by prov_id ; STAGE DEPENDENCIES: Stage-1 is a root stage Stage-0 depends
Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题,设置“hive.groupby.skewindata”为“true”,生成的查询计划会有两个MapReduce Job,第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中,每个Reduce做聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡,第二个Job再...
百度试题 题目下面哪个操作是窄依赖() A.reducebykeyB.filterC.groupD.reduce相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏