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 = new SparkConf().set...
然后是mapSideCombine参数 ,这个参数正是 reduceByKey 和 groupByKey 最大不同的地方,它决定是是否会先在节点上进行一次 Combine 操作,下面会有更具体的例子来介绍。 然后是groupByKey Step1 defgroupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] =self.withScope {groupByKey(defaultPartitioner(self)) } Step2 def groupByKey...
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...
Spark中的reduceByKey()和groupByKey()的区别 一、先看结论 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...
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:按照key进行分组,直接进行shuffle。
Spark中groupByKey和reduceByKey的区别 重点比较reduceByKey和groupByKey: 相同点: 1,都作用于 RDD[K,V] 2,都是根据key来分组聚合 3, 默认,分区的数量都是不变的,但是都可以通过参数来指定分区数量 不同点: 1, groupByKey默认没有聚合函数,得到的返回值类型是RDD[ k,Iterable[V]]...
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...
【spark】 常用转换操作:reduceByKey和groupByKey 1.reduceByKey(func) 功能: 使用func函数合并具有相同键的值 用scala编写 def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster("local[*]")) ...
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 ...
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，...