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...
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]] 2, reduceByKey 必须传聚合函数 得到的返回值类型 RDD[(K,聚合后的V)] 3, groupByKey().map() = reduceByKey 最重要的区别: reduceByKey 会进行分区内聚合,然后再进行网络传输 groupByKey 不会进行局部聚合 结论: 如果这...
而使用groupByKey()的时候,并不进行本地的merge,全部数据传出,得到全部数据后才会进行聚合成一个sequence,groupByKey()传输速度明显慢于reduceByKey()。 虽然groupByKey().map(func)也能实现reduceByKey(func)功能,但是优先使用reduceByKey(func)。 区别: 二、Scala 代码--使用方法 rddMap.groupByKey(自定义partitione...
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，...
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)对每个分组的值进行累加。 因为groupByKey()操作是把具有相同类型的key的值收集到一起聚合成一个集合,集合中有个sum方法,对所有元素进行求和。 注意,(k,v)形式的数据,我们可以通过 ._1,._2 来访问键和值, ...
reduceByKey(func)和groupByKey()的区别 reduceByKey()对于每个key对应的多个value进行了merge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。
它们提供了一种通用的方法来完成RDD的转换,如map、filter、groupByKey等。 大数据小禅 2023/01/10 2.1K0 Spark Scala当中reduceByKey的用法 mapreduce /*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述),因此,Key相同的多个元素的值被reduce为一...
])]] }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,所以势必会将所有的数据通过网络进行传输,造成...spark中reduceByKey和groupByKey的区别: 打开源码查看英文解释: /** *Mergethe values for eachkeyusing an ...
Spark算子reduceByKey详解reduceByKey与groupByKey不同之处 相同之处reduceByKey与groupByKey不同之处reduceByKey,多了一个...聚合的过程基本和groupByKey类似。都是ShuffledRDD,去做shuffle read。然后聚合,聚合后的数据就是最终的rdd reduceByKey和groupByKey区别与用法 ...