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原文链接-https://www.cnblogs.com/0xcafedaddy/p/7625358.html 先来看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源码 /** * Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform * the merging locally on each mapper bef…
先来看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源码 /** * Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform * the merging locally on each mapper before sending results to a reducer, similarly to a * "comb…
从源码看: reduceBykey与groupbykey: 都调用函数combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)reduceBykey的map端进行聚合combine操作mapSideCombine = true groupbykey的mapSideCombine = false…
在spark中,我们知道一切的操作都是基于RDD的.在使用中,RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD,即RDD的每一行是(key, value)的格式.这种格式很像Python的字典类型,便于针对key进行一些处理. 针对pair RDD这样的特殊形式,spark中定义了许多方便的操作,今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey,因为在接下来讲解<在spark中如何实现SQL中的group_concat功能?>时会用到这两个operations.…
1.reduceByKey(func) 功能: 使用 func 函数合并具有相同键的值. 示例: val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd = rdd.map((_,1)) pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println) 上例中,我们先…
Spark中有两个类似的api,分别是reduceByKey和groupByKey.这两个的功能类似,但底层实现却有些不同,那么为什么要这样设计呢?我们来从源码的角度分析一下. 先看两者的调用顺序(都是使用默认的Partitioner,即defaultPartitioner) 所用spark版本:spark2.1.0 先看reduceByKey Step1 def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope { red…
转载>>C# Invoke和BeginInvoke区别和使用场景 一.为什么Control类提供了Invoke和BeginInvoke机制? 关于这个问题的最主要的原因已经是dotnet程序员众所周知的,我在此费点笔墨再次记录到自己的日志,以便日后提醒一下自己. 1.windows程序消息机制 Windows GUI程序是基于消息机制的,有个主线程维护着一个消息泵.这个消息泵让windows程序生生不息. Windows GUI程序的消息循环 Windows程序有个消息队列,窗体上的所有消息是…
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: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •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: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义…
val counts = pairs.reduceByKey(_ + _) val counts = pairs.groupByKey().map(wordCounts => (wordCounts._1, wordCounts._2.sum)) 如果能用reduceByKey,那就用reduceByKey,因为它会在map端,先进行本地combine,可以大大减少要传输到reduce端的数据量,减小网络传输的开销. 只有在reduceByKey处理不了时,才用groupByKey().map(…
自己小结: sizeof使用时,若是数组变量,则是数组变量占的大小 char a[10]; sizeof(a)=10 若是指针,则为指针大小,数组变量作为函数参数传递时,会退化成指针,且函数内是不知道原数组大小的 char *s="abcdddddd"; sizeof(s) = 4 指针 void f(char a[]) {sizeof(a) = 4 指针}     下面转载自百度百科 --------------------------------------------------…