GroupByKey

spark 的groupby

其实我一直很不明白的是，为什么有groupByKey了还要有groupBy,今天被一位同事问到了怎么对rdd分组的时候，这个疑问算是彻底惹恼我了，我一定要搞清楚这东西怎么用的，嗯，对比一下groupByKey
fjr_huoniao·2020-08-02 23:57

Spark代码可读性与性能优化——示例六（groupBy、reduceByKey、aggregateByKey）

文章目录Spark代码可读性与性能优化——示例六（GroupBy、ReduceByKey）1.普通常见优化示例1.1错误示例groupByKey1.2正确示例reduceByKey2.高级优化2.0.需求
蒋含竹·2020-08-02 22:37

尽量使用reduceByKey代替groupByKey

valwords=Array("one","two","two","three","three","three")valwordPairsRDD=sc.parallelize(words).map(word=>(word,1))valwordCountsWithReduce=wordPairsRDD.reduceByKey(_+_).collect()valwordCountsWithGroup=
自然语言处理-nlp·2020-08-02 22:05

spark RDD算子（七）之键值对分组操作 groupByKey，cogroup

defgroupByKey(numPartitions:Int):RDD[(K,Iterable[V])]defgroupByKey(partitioner:Partitioner):RDD[(K,Iterable[V])]groupByKey
挡路人·2020-08-02 22:27

spark中textFile、groupByKey、collect、flatMap、map结合小案例（案例虽小，功能齐全）

2.1.0\\spark-2.1.0\\README.md")2.通过flatMap、split分隔单词flatMap(_.split(""))3.通过map使一元元素变成二元元素map((_,1))4.通过groupBykey
RiverCode·2020-08-02 22:53

用sparkRDD进行分组排序使用groupbykey+ flatmap + zipWithIndex

valconf=newSparkConf().setAppName(“name”).setMaster(“local[2]”)valcontext=newSparkContext(conf)//context.makeRDD(List[])valssh=List((“ma”,3),(“ma”,4),(“ma”,5),(“mb”,2),(“mb”,5))valunit:RDD[(String,Int
weixin_43283748·2020-08-02 21:09

pyspark-Rdd-groupby-groupByKey-cogroup-groupWith用法

一、groupBy()groupBy(f,numPartitions=None,partitionFunc=)ReturnanRDDofgroupeditems.代码：rdd=sc.parallelize([1,42,3,4,5,1,4,5,0])res=rdd.groupBy(lambdax:x%2).collect()print(res)拿到迭代器的具体值：forx,yinres:print(
NoOne-csdn·2020-08-02 21:01

Spark DataFrame的groupBy vs groupByKey

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）。
weixin_33849942·2020-08-02 21:13

Spark groupbykey和cogroup使用示例

valrdd0=sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)),3)valrdd1=rdd0.groupByKey()rdd1.collectres0
u013063153·2020-08-02 21:42

[pyspark] 尽量用reduceByKey而不用groupByKey

一个关键问题就是用在分组的时候用了groupByKey,然后再count。老大推荐我用reduceByKey。改完代码之后果然快
Panghu26·2020-08-02 20:03

Spark中得groupBy,reduceByKey和 combineByKey区别于各自用法 (5)

Spark中得groupByKey,reduceByKey和combineByKey区别于各自用法这篇博文记录Spark中经常使用到的shuffle操作groupByKey,reduceByKey和combineByKey
Macanv·2020-08-02 20:54

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
javastart·2020-08-02 20:28

spark groupByKey操作

//groupByKey算子，返回的还是JavaPairRDD//但是，JavaPairRDD的第一个泛型类型不变，第二个泛型类型变成Iterable这种集合类型//也就是说，按照了key进行分组，那么每个
fjr_huoniao·2020-08-02 20:27

Spark使用小结：Java版的GroupByKey示例

SparkJava版的GroupByKey示例感觉reduceByKey只能完成一些满足交换率，结合律的运算，如果想把某些数据聚合到一些做一些操作，得换groupbykey比如下面：我想把相同key对应的
fanzitao·2020-08-02 20:55

Spark中的groupByKey 、aggregateByKey、reduceByKey 的区别

1.reduceByKeyvsaggregateByKey假设你有一系列元组，以用户ID为key，以用户在某一时间点采访的站为value：valuserAccesses=sc.parallelize(Array("u1","site1"),("u2","site1"),("u1","site1"),("u2","site3"),("u2","site4")））我们要对这个列表进行处理，获得某个用户
guyy_moon·2020-08-02 20:55

Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey

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**）。
zzzzMing·2020-08-02 20:38

Spark深入解析（十）：SparkCore之RDD的转换之Key-Value类型

目录partitionBy案例groupByKey案例reduceByKey(func,[numTasks])案例==reduceByKey和groupByKey的区别==aggregateByKey案例
老王的小知识·2020-08-02 14:17

Spark性能优化--数据倾斜调优与shuffle调优

常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByK
weixin_30905133·2020-07-30 02:49

SparkCore:RDD-API史上最详细操作(内含面试题)

动作算子统计操作基础练习[快速演示]准备工作案例1.WordCount2.创建RDD3.查看该RDD的分区数量4.map5.filter6.flatmap7.sortBy8.交集、并集、差集、笛卡尔积9.Join10.groupbykey11
真情流露哦呦·2020-07-28 22:05

Spark Transformations/Action 算子

flatMap一生成多转换算子，返回数组mapPartitions每次处理一个分区的数据，效率高sample抽样算子union合并算子/可重intersection合并算子/无重distinct去重算子groupByKey
wending-Y·2020-07-28 05:47

Scala编写Spark分组后排序取TOP n的代码

，我们要先进行分组然后取每组中的最大值1892100292180190具体代码：//两列数据deftop_1():Unit={valsc=TransformationOperation.getSc("groupByKey2Top
hlp4207·2020-07-27 23:33

scala中 _ reduce groupByKey reduceByKey...用法记录

1:如果变量是List的话，_就相当于List变量每一个元素scala>List((1,2),(5,9)).filter(_._1>1)res5:List[(Int,Int)]=List((5,9))scala>List((1,2),(5,9)).filter(_._2>1)res6:List[(Int,Int)]=List((1,2),(5,9))scala>List((1,2,3),(5,9.
learner_ctr·2020-07-27 18:37

Spark2.11 任务划分以及执行流程

每个job是由一个或者多个stage构成的，后面的stage依赖前面的stage，只有前面依赖的stage计算完成后面的stage才会计算；2、stage划分的就是根据宽依赖如：reduceByKey、groupByKey
qq_22796957·2020-07-16 05:59

Spark宽窄依赖详解

例如GroupByKey，reduceByKey，join，sortByKey等操作。图右边是窄依赖，父RDD的每个分区的数据直接到子RDD的对应一个分区（一分区对一分区），例如1号到5号分
modefrog·2020-07-16 03:41

Spark的Shuffle过程介绍

ShuffleWriterSpark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如widedependency的groupbykey
jiezou12138·2020-07-16 01:18

Spark求平均值的三种方法

方法一：利用groupByKey//求平均方法一：groupByKeytextFile.mapToPair(line->newTuple2{doublesum=0;doublecount=0;Iteratorit
小小Tiny·2020-07-15 23:30

Spark经典案例2-数据去重

*统计数据,尽量用reduceByKey,不要用groupByKey,优化点*reduceByKey,在本机suffle后,再发送一个总map，发送到一个总机器上汇总，（汇总要压力小）*groupByKey
yjgithub·2020-07-15 11:02

Spark 中Transformation 、Action操作 以及RDD的持久化

1、常用的Transformation操作有map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、sortByKey、join、cogroup2、常用的Action操作有reduce
ywendeng·2020-07-15 00:58

Spark RDD算子进阶

教程目录0x00教程内容0x01进阶算子操作1.创建RDD2.转换算子【1】reduceByKey(func)【2】groupByKey()【3】mapValues(func)【4】flatMapValues
邵奈一·2020-07-14 22:25

PySpark RDD 对多个字段进行groupByKey

Rdd的groupByKey是对（key,value)形式的数据可有时我需要对多个字段进行group操作该如何进行呢比如（‘2019-01-01’,‘1’,1）这样的，对前两个字段进行groupByKey
我就是全世界·2020-07-14 20:05

Java Spark Rdd详解

函数列表：1、join的使用2、cogroup的使用3、GroupByKey的使用4、map的使用5、flatmap的使用6、mapPartitions的使用7、mapPartit
11宁静致远·2020-07-12 04:44

04 Spark：RDD转换算子之Key-Value类型

RDD转换算子之Key-Value类型文章目录RDD转换算子之Key-Value类型1.partitionBy(partitioner)2.reduceByKey(func,[numTasks])3.groupByKey
朱古力...·2020-07-10 11:25

spark stage的划分和task分配

在执行过程中会根据宽/窄依赖进行stage划分，常见的宽依赖包括groupByKey/reduceByKey/partitionBy……以reduceByKey为例，调用red
期待可为·2020-07-09 04:06

reduceBykey与groupByKey哪个好，通过源码解析?

reduceByKey：将相同的Key根据相应的逻辑进行处理。默认升序/***Mergethevaluesforeachkeyusinganassociativeandcommutativereducefunction.Thiswill*alsoperformthemerginglocallyoneachmapperbeforesendingresultstoareducer,similarly*
有风微冷·2020-07-07 23:12

深入理解groupByKey、reduceByKey

下面来看看groupByKey和reduceByKey的区别：valconf=newSparkConf().setAppName("GroupAndReduce").setMaster("local")
步步为赢567·2020-07-07 14:54

Spark数据倾斜解决方案三：提升Shuffle Reduce的并行度

当使用reduceByKey，groupByKey等
hipeer·2020-07-06 14:19

reduceByKey和groupByKey区别与用法

转自:https://blog.csdn.net/zongzhiyuan/article/details/49965021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——pairRDD，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pairRDD这样的特殊形式，sp
风是外衣衣衣·2020-07-06 03:08

Spark 面试题系列-2

举几个常用方法4RDD容错方式5可以解释一下这两段程序的异同吗6说说map和mapPartitions的区别7groupByKey和reduceByKey是属于Transformation还是Action
runzhliu·2020-07-02 14:38

spark运行中的java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space错误

e_Task_test.engine()     diag_hos=l_patient.map(lambdax:(ss.get_hospital(x),ss.get_patient_diag(x)))dh_all=diag_hos.groupByKey
程序媛Monica·2020-07-02 02:22

Spark--数据倾斜解决方案

数据倾斜分为两大类：聚合倾斜和join倾斜，针对不同的倾斜类型采用不同解决方案数据倾斜解决方案上分为：缓解数据倾斜和彻底解决数据倾斜1.数据倾斜表现形势导致数据倾斜的算子：distinct、groupByKey
李小李的路·2020-06-30 20:26

Spark常见20个面试题（含大部分答案）

窄依赖就是一个父RDD分区对应一个子RDD分区，如map，filter或者多个父RDD分区对应一个子RDD分区，如co-partionedjoin宽依赖是一个父RDD分区对应非全部的子RDD分区，如groupByKey
zuolixiangfisher·2020-06-30 19:46

spark shuffle和Hadoop shuffle区别

从逻辑角度来讲，Shuffle过程就是一个GroupByKey的过程，两者没有本质区别。
九七学姐·2020-06-29 03:21

互联网面试问题以及答案20200508

(之后提问跟回答密切相关)2.项目中提到sparkstreaming和spark，具体介绍一下技术3.spark中常见算子，哪些算子会导致shuffle，groupbykey和reducebykey的区别
庄小焱·2020-06-29 01:40

scala_spark的implicity总结

RDD这个类没有reduceByKey,groupByKey等函数啊,并且RDD的子类也没有这些函数
itw_wang·2020-06-28 23:24

Spark transform操作的非常规使用 - SparkContext.runJob()方法的调用

前文一般场景中，Spark计算任务中transform相关的操作都是由action进行触发的，常见的的比如write、collect、show等，或者在数据处理的过程中调用的groupbykey等API
beTree_fc·2020-06-27 07:54

Spark源码系列之Spark内核——Shuffle

尽管Spark尽可能的减少Shuffle，但是操作却需要Shuffle来完成（如，groupByKey、sortByKey、reduceByKey、distinct等）。
GatsbyNewton·2020-06-26 22:44

Spark经典案例之数据去重

/**业务场景：数据去重问题CreatedbyYJon2017/2/7.统计数据,尽量用reduceByKey,不要用groupByKey,优化点reduceByKey,在本机suffle后,再发送一个总
数据萌新·2020-06-26 11:14

groupByKey与reduceByKey区别

用spark所写的程序中shuffer操作非常耗时，所以会有专门针对这个shuffer的优化，来提高效率，但是有时你必须进行一些带有shuffer的操作的算子，比如groupByKey和reduceByKey
Ryu_xxx·2020-06-26 01:58

spark--键值对操作

spark--键值对操作1.pairRDD2.pairRDD创建3.pairRDD转化操作3.1reduceByKey根据键聚合3.2groupByKey根据键分组3.3keys获取键3.4values
a18792721831·2020-06-22 10:05

Spark经典案例之数据去重

/**业务场景：数据去重问题CreatedbyYJon2017/2/7.统计数据,尽量用reduceByKey,不要用groupByKey,优化点reduceByKey,在本机suffle后,再发送一个总
piziyang12138·2020-04-10 01:55
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