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...
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(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...
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,所以在分组聚合的场景下,推荐使用 reduceByKey,但如果仅仅是分组而不需要聚合,那么还是只能使用 groupByKey。
reduceByKey和groupByKey是 Spark 中两个常用的转换操作(Transformation),它们都用于处理键值对(Key-Value pairs)类型的 RDD。这两个操作虽然在某些方面相似,但在实际使用中有明显的区别和不同的适用场景。 reduceByKey 作用:reduceByKey用于对每个键(Key)的值(Values)进行聚合操作。它将具有相同键的值合并在一起,...
在对RDDPair(一种特殊的 RDD,即RDD[(key, Row)])进行操作时经常会用到 reduceByKey() 和 groupByKey() 两个算子。下面看看两者的区别和使用方法: 一、reduceByKey(func) 和 groupByKey() 的区别 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 ...
Spark中的ReduceByKey与GroupByKey使用场景 在大数据处理的领域中,Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架,而reduceByKey和groupByKey则是Spark中用于处理键值对(key-value pairs)数据的两个重要操作。了解它们的业务使用场景及其内部流程将帮助新手开发者更好地掌握Spark的使用。本文将通过具体的流程步骤、代码示例以及...
reduceByKey(func)先是对rdd进行groupByKey()然后在对每个分组进行func操作。 1 2 3 pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println) 等同于 pairRdd.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._...
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。
groupByKey根据key对value进行分组,默认没有预聚合 combineByKeyWithClassTag[CompactBuffer[V]]( createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, partitioner, mapSideCombine=false) 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 ...