可以看出两条语句对应的执行时间GROUP BY比DISTINCT效率高一点点。 B.重复数据量少的情况下,对SalesOrderDetailID进行去重 SELECT 1. 也是同时执行上述两条语句,其结果如下: 作者对上述语句同时执行多次,针对重复量多的UnitPrice,GROUP BY总的处理效率比DISTINCT高一点点,但是针对重复量低的SalesOrderDetailID,DISTINCT...
spark引擎 distinct和group by 去重那个好 sparkSpark大数据 一、Spark Streaming架构 如下图所示,DStream(Discretized Stream)是Spark Streaming的基础抽象,代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。DStream是一个抽象的概念,是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据。在这一个时间...
distinct: 对RDD中的元素进行去重处理。需要注意的是,distinct操作开销很大,因为它需要shuffle所有数据,以确保每一个元素都只有一份。 union: 返回一个包含两个或多个RDD中所有元素的RDD。spark的union并不会去重,这点与数学上的不同。 intersection: 返回两个RDD中都有的元素。intersection会在运行时除去所有重复的元...
不支持在流式Dataset上进行distinct操作。 在聚合之后且完全输出模式下才支持对流式Dataset进行排序操作。 一些类型的外连接在流式Dataset上不被支持。请查看连接操作部分的支持矩阵以获取更多详细信息。 在更新(Update)和完全(Complete)模式下,不支持在流式Dataset上链式多个有状态操作。 此外,不支持在Append模式下...
所有,最好先使用 distinct 或者 combineByKey 操作来减少 key 空间或者用 cogroup 来处理重复的 key,而不是产生所有的交叉结果。在 combine 时,进行机智的分区,可以避免第二次 shuffle。 如果只在一个 RDD 出现,那你将在无意中丢失你的数据。所以使用外连接会更加安全,这样你就能确保左边的 RDD 或者右边的 ...
在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用 reduceByKey、join、distinct、repartition 等会进行 shuffle 的算子,尽量使用 map 类的非 shuffle 算子。这样的话,没有 shuffle 操作或者仅有较少 shuffle 操作的 Spark 作业,可以大大减少性能开销。 5 spark on yarn 作业执行流程,yarn-client 和 yarn cluster 有什么...
答:在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销。 12. 你所理解的Spark的shuffle过程? 答:从下面三点去展开 1)shuffle过程的划分 2)...
当在做数据运算的时候会涉及到,countdistinct、group by、join on等操作,这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle,所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上,容易发生单点计算问题,导致数据倾斜。一般来说,数据倾斜原因有以下几方面: key分布不均匀 ...
但是DataFrame 出来后发现有些情况下 RDD 可以表达的逻辑用 DataFrame 无法表达。比如 要对 group by 或 join 后的结果用自定义的函数,可能用 SQL 是无法表达的。如下代码: caseclassClassData(a: String, b: Int)caseclassClassNullableData(a: String, b: Integer) ...
Graph.groupEdges需要的图形进行重新分区,因为它假设相同的边将被放在同一个分区同一位置,所以你必须在调用Graph.partitionBy之前调用groupEdges。 object GraphLoader { def edgeListFile( sc: SparkContext, path: String, canonicalOrientation: Boolean = false, minEdgePartitions: Int = 1 ): Graph[Int, Int] }...