groupByKey把相同的key的数据分组到一个集合序列当中: [("hello",1), ("world",1), ("hello",1), ("fly",1), ("hello",1), ("world",1)] --> [("hello",(1,1,1)),("word",(1,1)),("fly",(1))] r…

避免使用GroupByKey 我们看一下两种计算word counts 的方法,一个使用reduceByKey,另一个使用 groupByKey: val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three") val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word =>…

[groupByKey & reduceBykey 的区别] 在都能实现相同功能的情况下优先使用 reduceBykey Combine 是为了减少网络负载 1. groupByKey 是没有 Combine 过程,可以改变 V 的类型 List[] combineByKeyWithClassTag[CompactBuffer[V]](createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, partitioner, mapSideCombine = false)…

[译]避免使用GroupByKey Scala Spark 技术   by:leotse 原文:Avoid GroupByKey 译文 让我们来看两个wordcount的例子,一个使用了reduceByKey,而另一个使用groupByKey: 1234567891011 val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three…

groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子 视频教程: 1.优酷 2. YouTube 1.groupByKey groupByKey是对每个key进行合并操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义操作函数. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;…

原文链接:在Spark中尽量少使用GroupByKey函数 为什么建议尽量在Spark中少用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,代码如下: 01 # User: 过往记忆 02 # Date: 2015-05-18 03 # Time: 下午22:26 04 # bolg: http://www.iteblog.com 05 # 本文地址:http://www.iteblog.com/…

distinct/groupByKey/reduceByKey: distinct: import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession object TransformationsDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkSession = SparkSess…

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…