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…

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…

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): val a = sc.paral…

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…

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.…

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…

最近在一个项目中做数据的分类存储,在spark中使用groupByKey后存入HBase,发现数据出现双份( 所有记录的 rowKey 是随机  唯一的 ) .经过不断的测试,发现是spark的运行参数配置的问题: spark.speculation=true , 将其改为false,问题就解决了.哎  , spark运行参数得修改要慎重...…

Spark TempView和GlobalTempView的区别 TempView和GlobalTempView在spark的Dataframe中经常使用,两者的区别和应用场景有什么不同. 我们以下面的例子比较下两者的不同. from pyspark.sql import SparkSession import numpy as np import pandas as pd spark = SparkSession.builder.getOrCreate() d = np.random.rand…