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...
一、groupByKey算子 groupByKey对每个key进行操作，但只生成一个seq，并不进行聚合。groupByKey可以指定分区器或者分区数（默认使用HashPartitioner）。案例实现：统计单词出现次数。object KeyValue03_groupByKey { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf并设置App名称 val conf: SparkConf = ne...
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...
1.从Shuffle的角度 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...
效率:reduceByKey通常比groupByKey更高效,因为它在数据在网络中传输前就开始进行合并操作,减少了数据的传输量。 应用场景:当你需要对每个键进行聚合计算(如求和、求最大值、求平均值等)时,使用reduceByKey是更好的选择。 groupByKey 作用:groupByKey将具有相同键的所有值收集到一个迭代器中。它仅仅是按键分组,不进行...
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 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-PYSA...
groupByKey：groupByKey会对每一个RDD中的value值进行聚合形成一个序列(Iterator)，此操作发生在reduce端，...
【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]。
groupByKey 和 reduceByKey 有什么区别? 从这两个算子的字面意思来看,groupByKey是先按照 key 进行分组,然后把相同的 key 收集到一起;reduceByKey( f ),把相同的 key 进行聚合,聚合的逻辑由传入 f 函数所指定。 这两个算子,只针对 kv 格式的 RDD 才能使用。在前几篇文章中说了,每调一个算子,都是一次 RDD...