Spark API 详解/大白话解释 之 groupBy、groupByKey groupBy(function) function返回key,传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组 val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a.groupBy(x => { if (x % 2 == 0) "even" else "odd" }).collect//分成两组 /*结果 Array( (even,ArrayBuffer(2, 4, 6, 8...
groupBy:groupBy类似于传统SQL语言中的group by子语句,但比较不同的是groupBy()可以带多个列名,对多个列进行group。比如想根据 "id" 和 "name" 进行 groupBy 的话可以 groupBy返回的类型是RelationalGroupedDataset。 groupByKey:groupByKey则更加灵活,可以根据用户自己对列的组合来进行groupBy,比如上面的那个例子,根据 "...
GroupBy 和GroupByKey类似,只不过groupByKey是指明了按照Key进行分组,所以作用对象必须是PairRDD型的。而GroupBy明显是不知道该按什么进行分组,即分组规则需要我们自己设定。所以groupBy的参数是接收一个函数,该函数的返回值将作为Key。 public class Test { public static void main(String[] args) { SparkSession spark...
Spark中groupBy groupByKey reduceByKey的区别 groupBy 和SQL中groupby一样,只是后面必须结合聚合函数使用才可以。 例如: hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show() groupByKey 对Key-Value形式的RDD的操作。 例如(取自link): vala=s...
GroupBy 和GroupByKey类似,只不过groupByKey是指明了按照Key进行分组,所以作用对象必须是PairRDD型的。而GroupBy明显是不知道该按什么进行分组,即分组规则需要我们自己设定。所以groupBy的参数是接收一个函数,该函数的返回值将作为Key。 代码语言:javascript 复制
Spark API 详解/大白话解释 之 groupBy、groupByKey - 郭同jet · 静心 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/50556871 groupBy(function) function返回key,传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组 val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)a.groupBy(x => { if (x % 2...
Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,它提供了丰富的API和功能,可以用于处理大规模数据集。 在Spark中,对行进行分组可以使用groupBy()函数或者groupByKey()函数来实现。这两个函数的区别在于,groupBy()函数适用于操作RDD(弹性分布式数据集),而groupByKey()函数适用于操作键值对RDD。 行分组操作在很多场景中都非常有...
1.groupByKey和reduceByKey的区别 reduceByKey自带聚合逻辑, groupByKey不带;如果做数据聚合reduceByKey的效率更好, 因为可以先聚合后shuffle再最终聚合, 传输的IO小。 2. 哪两个Action算子的结果不经过Driver, 直接输出? foreach 和 saveAsTextFile 直接由Executor执行后输出,不会将结果发送到Driver上去。
Spark 集群的独立部署环境中,不需要依赖其他的资源调度框架,自身就实现了资源调度的功能,所以环境中还有其他两个核心组件:Master 和 Worker,这里的 Master 是一个进程,主要负责资源的调度和分配,并进行集群的监控等职责,类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢,也是进程,一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上,...
6. groupBy 根据指定的规则进行分组,分区默认不变,数据会被打乱(shuffle)。极限情况下,数据可能会被分到同一个分区中。 一个分区可以有多个组,一个组只能在一个分区中。 例子: val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator"))val rdd = sc.makeRDD(List(1,...