groupBy(f, numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)：根据 条件 分组，这个条件是一个函数；输出 (key，迭代器) groupByKey(numPartitions=None, partitionFunc=<f ...
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2019-10-11 18:38:54
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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 建议使用reduceByKey。但是需要注意是否会影响业务逻辑 reduceByKey：按照key进行聚合，在 ...
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2019-09-04 10:01:45
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https://blog.csdn.net/do_yourself_go_on/article/details/76033252 Spark源码之reduceByKey与GroupByKey Spark源码之reduceByKey与GroupByKey ...
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2019-08-27 00:33:03
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一，并行度 如果并行度设置的不足，那么就会导致集群浪费。Spark自动会根据文件的大小，是否可分割等因素来设置map的数目(后面会详细讲解输入格式，同时详细讲解各种输入的map数的决定)。对于分布式reduce操作，例如groupbykey和reducebykey，默认它使用的是分区数最大的父RDD ...
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2019-07-09 13:43:50
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在spark中，reduceByKey、groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多，结合使用过程中的体会简单总结： ?reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义 ...
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2019-02-18 22:59:30
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一、Spark-RDD算子简介 二、RDD创建 例子： 三、常用Transformation 1、map(func) 2、flatMap(func) 3、sortby 4、reduceByKey 5、filter 过滤 6、union 并集 7、groupByKey 分组 8、intersectio ...
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2019-01-13 20:27:15
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combineByKey(crateCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner) 最常用的基于Key的聚合函数，返回的类型可以和输入的类型不一样 许多基于key的聚合函数都用到了它，例如说groupByKey() 参数解释 遍历partition中的 ...
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2018-11-25 20:31:54
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一般来说，在执行shuffle类的算子的时候，比如groupByKey、reduceByKey、join等。 其实算子内部都会隐式地创建几个RDD出来。那些隐式创建的RDD，主要是作为这个操作的一些中间数据的表达，以及作为stage划分的边界。 因为有些隐式生成的RDD，可能是ShuffledRDD ...
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2018-11-25 17:46:19
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在使用 Spark SQL 的过程中，经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外，还有一个 groupByKey（ 注意RDD 也有一个 groupByKey，而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ） 。这个 groupByKey ...
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2018-11-04 19:22:35
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1.1 避免使用 GroupByKey 让我们看一下使用两种不同的方式去计算单词的个数，第一种方式使用 reduceByKey， 另外一种方式使用 groupByKey： val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three" ...
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2018-11-02 23:37:10
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