在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是用于处理键值对数据的转换操作,但它们的工作原理和适用场景有所不同。以下是对这两个操作的详细解释和对比: 1. reduceByKey的基本概念和用法 reduceByKey是一个转换操作(transformation),它会对具有相同键的值进行聚合操作。这个操作会遍历数据集中的每个键值对,并将具有相同键...
reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[K,V]。groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。开发指导：上面的运行结果截图显示，reduceByKey算子的shuffle阶段产生的数据量远少于groupByKey算子，所以在不影响业务逻辑的前提下，优先选用reduceByKey算子。求和操作不影响业务逻...
1、从原理层面出发，groupByKey不会在map端进行combine操作，而reduceByKey则会在map端进行默认的combine操作，进行本地聚合。这种差异在map端完成一次聚合后，可以显著降低reduce端的压力。考虑到map端机器数量通常远大于reduce端，通过map端的聚合操作，可以将计算压力平均分配到各台机器上，使得reduce端只需...
它仅仅是按键分组,不进行任何聚合计算。 效率:groupByKey在性能上通常不如reduceByKey,因为它会将所有具有相同键的值都传输到同一个节点上进行分组,这可能导致大量的数据在网络中传输和较大的内存占用。 应用场景:当你真的需要对每个键的所有值进行操作,且这些操作无法通过聚合来提前减少数据量时,才使用groupByKey。例...
reduceByKey 会将相同 key 的数据进行分组并聚合,跟 groupByKey 的操作流程一样,都是要进行 shuffle 操作,但 reduceByKey 有一点不同的是,reduceByKey 可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合(combine)功能,这样会减少落盘的数据量,从而提高性能。
reduceByKey(func)先是对rdd进行groupByKey()然后在对每个分组进行func操作。 mapRDD.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println) 等同于 mapRDD.groupByKey().map(t=> (t._1,t._2.sum)).collect.foreach(println) 我们这里通过groupByKey()后调用map遍历每个分组,然后通过t => (t._1,t._2.sum)对每...
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)功能,这样会较少落盘的数据量,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...
reduceByKey(func):顾名思义,是针对 RDDPair 中具有相同 key 的所有 row 做 reduce 操作,操作内容由函数 func 确定,可以自定义,比如:形如 (0, BACA) 这样的 row,现在需要对 key 相同的所有row(即 BACA)使用"-"拼接成一个长字符串,比如(1,TMWTYV-PYSAJV); ...
reduceByKey：reduceByKey会在结果发送至reducer之前会对每个mapper在本地进行merge，有点类似于在Map...
reduceByKey分区内和分区间的计算逻辑一致,第一个Key的值不做任何计算,直接返回,在分区内和第二个key的值做计算 combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner) aggregateByKey分区内和内区间的计算逻辑可以不同,第一个key的值和初始值做分区内计算 ...