Spark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。

触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogro

/**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

valrdd0=sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)),3)valrdd1=rdd0.groupByKey()rdd1.collectres0

Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map,filter,union等都会产生窄依赖；宽依赖一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey

packagecom.meng.nan.day717importorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{Partition,Partitioner,SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable.ArrayBu

二.数据倾斜的原因常见于各种shuffle操作，例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。

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。

练习三：求两个列表中的交集、并集、及去重后的结果练习四：对List列表中的kv对进行join与union操作练习五：cogroup与groupByKey的区别练习六：reduce聚合操作练习七：对List

并且持久化级别最好使用MEMORY_ONLY_SER来减少内存使用；在使用join的地方看是否可以使用map算子和广播变量的方式替代；使用高效的算子，例如：使用reduceByKey/aggregateByKey来代替groupByKey

RDD触发机制在spark中,RDDAction操作,是由SparkContext来触发的.通过scalaIterator来实现./***ReturnanewRDDbyapplyingafunctiontoallelementsofthisRDD.*/defmap[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U]=withScope{valcleanF=sc.clean(f)newMapPar

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

今天完成了之前欠下的实验四的第三个，知道了scala中的partitionBy和groupByKey().还有其他的一些知识，eclipse又遇到了一些破问题。

RDD编程初级实践函数名目的示例结果reduceByKey(f)合并具有相同key的值rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y){(1,2),(3,10)}groupByKey()对具有相同

诸如groupByKey,reduceByKey等等如下给出combineByKey的定义，其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag)defcombineByKey

的转化操作以键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}为例1.reduceByKey(func)合并具有相同键的值rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y)结果：{(1,2),(3,10)}2.groupByKey

在Spark当中，分组操作时，提供了这么两个函数，用WordCount程序来举例。valwords=Array("one","two","two","three","three","three")valwordPairsRDD=sc.parallelize(words).map(word=>(word,1))valwordCountsWithReduce=wordPairsRDD.reduceBy

，获取一个新的元素，然后用新的元素组成新的RDDfilter对RDD中每个元素进行判断，如果返回true则保留，返回false则剔除flatMap与map类似，但是对每个元素都可以返回一个或多个新元素groupByKey

借用Spark源码里对groupByKey算子的描述（@noteThisoperationmaybeveryexpensive。。。），可见一斑。

那么在什么情况下，会发生Shuffle操作呢，一般在reduceByKey,groupByKey,sortBykey,countBykey,join,cogroup等函数的下都会发生Shuffle.

测试源码下面来看看groupByKey和reduceByKey的区别：valconf=newSparkConf().setAppName("GroupAndReduce").setMaster("local

combineByKey官方文档描述：Genericfunctiontocombinetheelementsforeachkeyusingacustomsetofaggregationfunctions.TurnsanRDD[(K,V)]intoaresultoftypeRDD[(K,C)],fora"combinedtype"CNotethatVandCcanbedifferent--forex

ABAP7.40新语法LOOPATGroup和REDUCE1*LOOPATitabresult[cond]GROUPBYkey(key1=dobj1key2=dobj2…2*[gs=GROUPSIZE]

使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogro

map()filter()flatMap()groupByKey()reduceByKey()sortByKey()join()cogroup()importjava.util.Arrays;importjava.util.Iterator

SparkSQL的数据倾斜解决方案：聚合源数据：SparkCore和SparkSQL没有任何区别1、过滤导致倾斜的key：在sql中用where条件2、提高shuffle并行度：groupByKey(1000

所谓转换Key是指对流处理中每条消息的Key进行变换操作，以方便后面进行各种groupByKey操作。

所有键值对RDD转换算子如下：mapValues、flatMapValues、sortByKey、combineByKey、foldByKey、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey

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。

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

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

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

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,groupByKey

一定会有shuffer，因为不能保证相同的key的数据在同一个分区中。groupByKeypackagecom.atguiguimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{HashPartitioner,Partitioner,SparkConf,SparkContext}objectTrans{defmain(args:Array[S

进行持久化cache/persist或Checkpoint六、使用序列化的持久化级别七、JVMGC机制调优八、提高并行度九、广播共享数据十、数据本地化（计算逻辑与数据）十一、redeceByKey()与groupByKey

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/groupByKey

操作开发一、map：将集合中的每个元素乘以21.1Java1.2Scala二、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

groupByKey()如果数据已经以预期的方式提取了键，groupByKey()就会使用RDD中的键来对数据进行分组。

groupByKey()如果数据已经以预期的方式提取了键，groupByKey()就会使用RDD中的键来对数据进行分组。

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

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

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((x,y)=>x+y)>>(1,2)(3,10)groupByKey

groupByKey和combineByKey算子底层都是调用了combineByKeyWithClassTag方法，区别在于各自方法的传入的参数mapSideCombine不同，改参数不同的区别在于是否在

SparkSQL的数据倾斜解决方案：聚合源数据：SparkCore和SparkSQL没有任何区别过滤导致倾斜的key：在sql中用where条件提高shuffle并行度：groupByKey(1000)

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

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

一些会触发shuffle的算子groupByKey把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor

RDD宽依赖：父RDD的分区被子RDD的多个分区使用例如groupByKey、reduceByKey、s

1.groupBy指明以某个元素分组valsource=Source.fromFile("E://data.txt","UTF-8")vallines=source.getLines()vallist=lines.toList.flatMap(line=>line.split("").map(word=>(word,1)))valres0=list.groupBy(_._1).map(temp=>