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...
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辑，选择使用reduceByKey算子，求平均值影响业务逻辑，选择使用groupByKey算子。
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...
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,...
【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]。
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 会将相同 key 的数据进行分组,对数据进行打乱重组,存在 shuffle 操作。但不会聚合,所以数据量不会减少。 正常不同分区间的数据是并行执行的,互不影响,但因为有 shuffle 阶段,一个分区数据处理好了之后不可能直接就进行下一步操作,而是要等其他分区都处理好了之后再一起进行聚合,但是数据会放...
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，...