reduceByKey()对于每个相同的key对应的多个value进行了merge(合并)操作,最重要的是它能够先在本地进行merge操作。merge可以通过func自定义。 groupByKey()也是对每个相同的key对应的多个value进行操作,但是只是汇总生成一个sequence,本身不能自定义函数,只能通过额外通过map(func)来实现。 注意: 使用reduceByKey()的时候...
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...
# 将结果保存到文件中word_counts_reduce.saveAsTextFile("path/to/output/reduceResult")word_counts_group.saveAsTextFile("path/to/output/groupResult")# 停止SparkContextsc.stop() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 关系图 以下是reduceByKey和groupByKey的关系图,说明它们的异同点。 WORDSTRINGnameINTcountREDUCEBY...
# 使用reduceByKey操作对相同key的value值进行合并操作 result_rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y) ``` 在上面的代码示例中,我们直接对之前创建的RDD使用reduceByKey操作,通过传入一个lambda表达式来指定对value值进行合并操作的方式。reduceByKey操作的实现过程非常简单,但却能为我们省去很多重复的计算...
从结果可以看出,groupByKey对分组后的每个key的value做mapValues(len)后的结果与reduceByKey的结果一致,即:如果分组后要对每一个key所对应的值进行操作则应直接用reduceByKey;sortByKey是按key排序,如果要对value排序,可以交换key与value的位置,再排序。
【摘要】 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:reduceByKey比groupByKey,建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻 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]。
reduceByKey和groupByKey的区别 1. 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]. 2. groupByKey:按照key进行分组,直接进行shuffle。 3. 开发指导:reduceByKey比groupByKey,建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。
reduceByKey 可以接收一个 func 函数作为参数,这个函数会作用到每个分区的数据上,即分区内部的数据先进行一轮计算,然后才进行 shuffle 将数据写入下游分区,再将这个函数作用到下游的分区上,这样做的目的是减少 shuffle 的数据量,减轻负担。 groupByKey 不接收函数,Shuffle 过程所有的数据都会参加,从上游拉去全量数据根...
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...
groupByKey的工作机制是将分区的所有元素发送给指定的分区器分区，使得具有相同键的所有键值对位于同一个分区中。这一过程完成后，聚合操作变得简单易行。接着，我们介绍reduceByKey聚合操作。它在性能上比groupByKey更为高效。reduceByKey在本地先完成基本聚合操作，然后发送结果元素，大大减少了数据传输量。