数据倾斜只出现在shuffle过程中,可能会触发shuffle操作的算子:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等 解决办法: 过滤少量导致数据倾斜的key (如果发现导致倾斜的key就少数几个,而且对计算本身的影响并不大的话) 提高shuffle操作的并行度(增加shuffle read task的数量,可以让原本...
1 reduceByKey对相同的key对应的values应用二元归并操作 2 groupByKey将相同的key对应的values收集成一个Iterator 迭代器 3 sortByKey按照key排序,可以指定是否降序 4 join相当于根据key进行内连接 5 rightOuterJoin相当于关系表的右连接 6 leftOuterJoin相当于关系表的左连接 7 cogroup相当于对两个输入分别goupBy...
1 reduceByKey对相同的key对应的values应用二元归并操作 2 groupByKey将相同的key对应的values收集成一个Iterator 迭代器 3 sortByKey按照key排序,可以指定是否降序 4 join相当于根据key进行内连接 5 rightOuterJoin相当于关系表的右连接 6 leftOuterJoin相当于关系表的左连接 7 cogroup相当于对两个输入分别goupByK...
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(x, 1)) reduceByKeyRdd = mapRdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b) reduceByKeyRdd.sortByKey(False).collect() reduceByKeyRdd.map(lambda x:(x[1],x[0])).sortByKey(False).map(lambda x:(x[1],x[0])).collect() def my_union(): a = sc.parallelize([1,2,3]) b = sc....
#11. reduceByKey(func, [numTasks]) 作用于键值对(K, V)上,按Key分组,然后将Key相同的键值对的Value都执行func操作,得到一个值,注意func的类型必须满足 pupils = newRows.map(lambda r: (r[1], int(r[6]))) # r[1]为ward的名字,r[6]为每个学校的学生数 ...
1.groupByKey和reduceByKey的区别 reduceByKey自带聚合逻辑, groupByKey不带;如果做数据聚合reduceByKey的效率更好, 因为可以先聚合后shuffle再最终聚合, 传输的IO小。 2. 哪两个Action算子的结果不经过Driver, 直接输出? foreach 和 saveAsTextFile 直接由Executor执行后输出,不会将结果发送到Driver上去。
4 join相当于根据key进行内连接 5 rightOuterJoin相当于关系表的右连接 6 leftOuterJoin相当于关系表的左连接 7 cogroup相当于对两个输入分别goupByKey然后再对结果进行groupByKey 8 subtractByKey去除x中那些key也在y中的元素 9 oldByKey的操作和reduceByKey类似,但是要提供一个初始值 ...