spark引擎 distinct和group by 去重那个好 spark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。在这一个时间间隔内...
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...
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...
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...
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...
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) ...
包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用...
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)sh...
如果用户需要经过排序的数据,那么需要自己调用类似 sortByKey() 的操作;如果你是Spark 1.1的用户,可以将spark.shuffle.manager设置为sort,则会对数据进行排序。在Spark 1.2中,sort将作为默认的Shuffle实现。3)从实现角度来看,两者也有不少差别。 Hadoop MapReduce 将处理流程划分出明显的几个阶段:map(), spill, ...