ReduceByKey

checkpoint

scala>sc.textFile("hdfs://hadoop21:9000/wc/").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)res10:org.apache.spark.rdd.RDD
lehuai·2019-12-07 14:12

深入理解groupByKey、reduceByKey

测试源码下面来看看groupByKey和reduceByKey的区别：valconf=newSparkConf().setAppName("GroupAndReduce").setMaster("local
jacksu在简书·2019-12-07 02:02

scala隐式转换实现reduceByKey

先看下spark实现wordcount的方式vallines=sc.textFile(...)valwords=lines.flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey
浪阳·2019-12-03 21:27

spark开发调优

使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey
miss幸运·2019-12-01 19:52

Spark shuffle

一.reduceByKey的含义reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的
0_9f3a·2019-11-29 05:57

大数据开发技术：Spark数据倾斜

触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogro
千锋IJava·2019-11-07 16:58

Spark 数据倾斜解决思路

那么有可能导致OOM或者任务运行缓慢;2.此时如果把并行度变大，那么可以分解每个task的数据量，比如把该task分解给10个task,那么每个task的数据量将变小，从而可以解决OOM或者任务执行慢.对应reduceByKey
曹振华·2019-11-04 12:31

transformation操作

map()filter()flatMap()groupByKey()reduceByKey()sortByKey()join()cogroup()importjava.util.Arrays;importjava.util.Iterator
ibunny·2019-11-02 04:49

spark 内核源码剖析八：DAGScheduler和TaskScheduler

sc.textFile()valwords=lines.flatMap(line=>line.split(""))valpairs=words.map(word=>(word,1))//其实RDD.scala里是没有reduceByKey
雪飘千里·2019-10-08 11:42

Spark学习05——键值对RDD转换算子

所有键值对RDD转换算子如下：mapValues、flatMapValues、sortByKey、combineByKey、foldByKey、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey
lishengping_max·2019-09-19 11:20

SparkSQL性能优化

一、代码层面的优化使用高性能算子使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey。使用mapPartitions替代普通map。
我在北国不背锅·2019-09-17 17:22

一、Spark原理与机制初探

1.Spark作为Spark生态系统的核心，Spark主要提供基于内存计算的功能，不仅包含Hadoop的计算模型MapReduce，还包含很多其他的API，如reduceByKey、groupByKey
渊飞·2019-09-09 22:53

大数据面试题_Spark

文章目录hadoop和spark都是并行计算，那么他们有什么相同和区别简单说一下hadoop和spark的shuffle过程spark集群运算的模式RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好
Levy_Y·2019-09-03 21:30

大数据面试题_Spark

文章目录hadoop和spark都是并行计算，那么他们有什么相同和区别简单说一下hadoop和spark的shuffle过程spark集群运算的模式RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好
Levy_Y·2019-09-03 21:30

Spark 算子调优：MapPartitions+coalesce+foreachPartition+repartition+reduceByKey详解

一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能1.MapPartitions操作的优点：如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据；ok，那么你的function要执行和计算1万次。但是，使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。2.Ma
Transkai·2019-09-03 15:00

Spark ---------- RDD依赖问题，RDD的高阶函数分类

  shuffleRDD之间是有依赖的例如stage1->stage2中那一个大的箭头就是一次shuffle其中stage1中又有小的及部分组成  宽依赖：产生shuffle,数据会存储在磁盘中    reduceByKey
-Ares·2019-08-02 20:16

[笔记迁移][Spark][12]Spark源码——内核架构5

底层数据管理组件（还是主从结构）13.CacheManager(2.3中没有CacheManager)11.Shuffle（最最最最最重要，重点出错、调优目标）（1）发生时机：与Tuple的key操作相关，包括reduceByKey
Bro_Rabbit·2019-07-24 11:25

SparkRDD操作经验

关于“_”的用法可以指代集合中的每一个元素//筛选出可以被2整除的数a.filter(_%2==0).map(2*_)注：在reduceByKey中指代的是键值对中的值参考：https://blog.csdn.net
Levy_Y·2019-07-19 09:31

SparkRDD操作经验

关于“_”的用法可以指代集合中的每一个元素//筛选出可以被2整除的数a.filter(_%2==0).map(2*_)注：在reduceByKey中指代的是键值对中的值参考：https://blog.csdn.net
Levy_Y·2019-07-19 09:31

Spark练习之Transformation操作开发

filter：过滤出集合中的偶数2.1Java2.2Scala三、flatMap：将行拆分为单词3.1Java3.2Scala四、groupByKey：将每个班级的成绩进行分组4.1Java2.2Scala五、reduceByKey
爱是与世界平行·2019-06-19 14:17

Spark每日半小时（14）——影响分区方式的操作以及示例

例如，如果你调用join()来连接两个RDD；由于键相同的元素会被哈希到同一台机器上，Spark知道输出结果也是哈希分区的，这样对连接的结果进行诸如reduceByKey()这样的操作时就会明显变快。
DK_ing·2019-06-06 11:25

Spark每日半小时（14）——影响分区方式的操作以及示例

例如，如果你调用join()来连接两个RDD；由于键相同的元素会被哈希到同一台机器上，Spark知道输出结果也是哈希分区的，这样对连接的结果进行诸如reduceByKey()这样的操作时就会明显变快。
DK_ing·2019-06-06 11:25

Spark每日半小时（8）——PairRDD的聚合操作

reduceByKey()reduceByKey()与reduce()相当类似：他们
DK_ing·2019-06-04 22:03

Spark每日半小时（7）——PairRDD的转化操作

PairRDD的转化操作（以键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}为例）函数名目的示例结果reduceByKey(func)
DK_ing·2019-06-03 20:23

Spark每日半小时（7）——PairRDD的转化操作

PairRDD的转化操作（以键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}为例）函数名目的示例结果reduceByKey(func)
DK_ing·2019-06-03 20:23

Spark每日半小时（6）——创建PairRDD

例如，pairRDD提供reduceByKey()方法，可以分别归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到一起，合并为一个RDD。
DK_ing·2019-06-03 11:23

Spark每日半小时（6）——创建PairRDD

例如，pairRDD提供reduceByKey()方法，可以分别归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到一起，合并为一个RDD。
DK_ing·2019-06-03 11:23

使用Spark rdd 开发spark程序

文章目录1.常用的rddrdd的输入和输出，scala版，java版每个rdd函数的使用场景特殊rdd的使用选择reduceByKey,groupByKey,的使用选择collect，count的使用选择总结
texture_texture·2019-05-30 12:13

大数据应用技术实验报告七 Spark

Spark比Hadoop更通用Spark提供的数据集操作类型有很多①Transformations转换操作：map,filter,flatMap,sample,groupByKey,reduceByKey
老无所依·2019-05-25 16:12

sparkcore进行wordcount词频统计

sc.textFile("file:///home/admin/data/helloworld.txt")scala>wc.flatMap(x=>x.split("\t")).map(x=>(x,1)).reduceByKey
大数据修行·2019-05-20 16:13

Spark RDD算子整理 -- 转换算子 行动算子

reduceByKey将相同的Key根据相应的逻辑进行处
Jackie_ZHF·2019-04-17 10:14

Spark一路火花带闪电——Pair RDD常用算子(参数及其返回值)探究

文章目录转化算子行动算子转化算子以键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}为例RDD[U,T]注意下面的函数，对应U和TreduceByKey(f:(T,T)=>T):RDD[U,T]合并具有相同值的键rdd.reduceByKey
No_Game_No_Life_·2019-04-04 17:25

【Spark调优】聚合操作数据倾斜解决方案

【使用场景】对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在SparkSQL中使用groupby语句进行分组聚合时，经过sample或日志、界面定位，发生了数据倾斜。
wwcom123·2019-03-22 23:00

spark中job、stage和task之间的关系

与action操作相对应的是transformations操作(如map、reduceByKey),transformations从旧的RDD中生成新的RDD（如大小写转换、字段过滤）以下是官方手册对action
ljwwjl·2019-03-06 21:54

spark学习 - 数据倾斜

文章目录Examplespark数据倾斜现象数据倾斜原因发现数据倾斜数据倾斜Solution1–使用reduceByKey数据倾斜Solution2–两阶段聚合数据倾斜Solution3–扩增数据数据倾斜
-无妄-·2019-03-05 16:08

shuffle原理及调优

以reduceByKey为例，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key对应的values集中到一块，集中到集群中同一个节点上。更严格地说，集中到同一个节点的同一个executor的task中。
Johnson8702·2019-02-25 21:32

Spark Shuffle操作

在计算期间，单个任务将对单个分区进行操作——因此，要组织单个reduceByKey的计算任务要执行的所有数据，Spark需要执行一个all-to-all操作。
Thomson617·2019-02-22 18:24

Spark数据倾斜问题

图中可以很明显的看出是卡在reduceByKey的算子上。现象2:Considerboostingspar
老男孩-Leo·2019-01-23 15:24

至少4种方式使用spark算子实现wordcout

1.使用reduceBykey需求:读取一个存放word的文件读取这个文件使用reduceByKey算子进行wordcount演示1.valwordrdd=sc.textFile("file:/opt/
pkingdog·2019-01-22 20:01

149、Spark核心编程进阶之Shuffle相关

shuffle操作原理是spark中一些特殊的算子操作会触发的一种操作shuffle操作，会导致大量的数据在不同的机器和节点之间进行传输，因此也是spark中最复杂、最消耗性能的一种操作我们可以通过reduceByKey
ZFH__ZJ·2019-01-22 16:00

spark1.6源码-----任务提交与执行之RDD的构建

valinput=sc.textFile("C:\\Users\\pc\\PycharmProjects\\PyNews\\word*",1).flatMap(_.split("")).map(x=>(x,1)).reduceByKey
qq_33872191·2018-12-22 22:51

Spark core算子aggregateByKey实例

groupbykey、reducebykey以及aggregateByKeygroupbykey是全局聚合算子，将所有maptask中的数据都拉取到shuffle中将key相同的数据进行聚合，它存在很多弊端
wftt·2018-12-20 14:36

44、Spark内核源码深度剖析之Shuffle原理剖析与源码分析

reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作SparkShuffle操作的两个特点第一个特点在Spark早期版本中，那个bucket
ZFH__ZJ·2018-12-18 21:00

Spark 性能调优 shuffle调优第一篇

然后呢，集中一个key对应的values之后，才能交给我们来进行处理reduceByKey函数对values集合进行reduce操作，最后变成一个valuecountB
chixushuchu·2018-12-18 11:32

spark 性能调优 项目中调节并行度

Application对应多个Jobs，一个action操作（比如collect）触发一个job，在WordCount程序中有一个job，每个job拆成多个stage（发生shuffle的时候回拆分出一个stage），reduceByKey
chixushuchu·2018-12-15 18:50

java spark报错：Task not serializable

在spark内存计算JavaPairRDDresults=listRDD.reduceByKey(newFunction2(){@OverridepublicIntegercall(Integers1,
@TangXin·2018-12-14 11:30

Spark基础（RDD）(常用算子)

RDD宽依赖：父RDD的分区被子RDD的多个分区使用例如groupByKey、reduceByKey、s
双下巴的小猫咪·2018-12-11 00:14

Spark wordcount

//懒加载，不会立即去加载file这个文件，所以这一步文件名写错了也不会报错valrdd=file.flatMap(line=>line.split("“)).map(word=>(word,1)).reduceByKey
A记录学习路线·2018-11-28 11:48

Spark shuffle详解+调优

开始介绍Sparkshuffle之前我先引入两个问题：reduceByKey的含义？
Superman404·2018-11-26 10:08

（十二）Spark Core求IP访问次数的TopN

需求：求IP访问次数的TopN1)获取ip=>(ip,1)2）reduceByKey(+)3）排序sortByobjecttest{defmain(args:Array[String]):Unit={valsparkConf
白面葫芦娃92·2018-11-12 16:02
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