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groupByKey
[Spark]Shuffle
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
。
猛男落泪为offer
·
2020-04-06 18:57
spark
Spark数据倾斜
触发shuffle的常见算子:distinct、
groupByKey
、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogro
利伊奥克儿
·
2020-04-01 23:37
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
张明洋_4b13
·
2020-03-28 19:00
Spark Transformations and Actions
valrdd0=sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)),3)valrdd1=rdd0.
groupByKey
()rdd1.collectres0
尘世中一介迷途小码农
·
2020-03-21 05:01
RDD的依赖关系
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
yumzhang
·
2020-03-19 20:02
spark的
groupByKey
、reduceByKey的算子简单使用
packagecom.meng.nan.day717importorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{Partition,Partitioner,SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable.ArrayBu
閫嗛
·
2020-03-14 06:57
解决spark中遇到的数据倾斜问题
二.数据倾斜的原因常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,
groupByKey
,join等操作。
breeze_lsw
·
2020-03-07 02:46
spark RDD,reduceByKey vs
groupByKey
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。
大数据_zzzzMing
·
2020-02-29 17:41
spark之RDD练习
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
落花桂
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2020-02-23 16:00
Spark Streaming性能优化总结
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
Wilson_0e83
·
2020-02-19 14:07
Spark 优化
GroupByKey
产生RDD[(K, Iterable[V])]
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
wangqiaoshi
·
2020-02-13 07:45
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
·
2020-02-10 23:28
大三寒假生活11
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。
哈萨K
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2020-02-07 21:00
寒假学习进度-3
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
苍天の笑
·
2020-01-17 21:00
Spark核心RDD:combineByKey函数详解
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
yanzhu728
·
2019-12-30 02:08
Spark RDD键值对操作
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
lmem
·
2019-12-29 14:14
Spark中reduceByKey()和
groupByKey
()的区别
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
小小少年Boy
·
2019-12-22 23:04
RDD常用算子列表
,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
杨赟快跑
·
2019-12-22 09:32
帮你快速理解 Spark 的分区器
借用Spark源码里对
groupByKey
算子的描述(@noteThisoperationmaybeveryexpensive。。。),可见一斑。
俺是亮哥
·
2019-12-21 19:19
[第十四章]Spark Shuffle的原理剖析_1
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.
cariya
·
2019-12-14 16:05
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
【Spark Java API】Transformation(10)—combineByKey、
groupByKey
combineByKey官方文档描述:Genericfunctiontocombinetheelementsforeachkeyusingacustomsetofaggregationfunctions.TurnsanRDD[(K,V)]intoaresultoftypeRDD[(K,C)],fora"combinedtype"CNotethatVandCcanbedifferent--forex
小飞_侠_kobe
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2019-12-06 12:24
2019.12.05【ABAP随笔】 分组循环(LOOP AT Group) / REDUCE
ABAP7.40新语法LOOPATGroup和REDUCE1*LOOPATitabresult[cond]
GROUPBYkey
(key1=dobj1key2=dobj2…2*[gs=GROUPSIZE]
TAB_jxzhu
·
2019-12-05 15:00
spark开发调优
使用reduceByKey/aggregateByKey替代
groupByKey
miss幸运
·
2019-12-01 19:52
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
大数据
transformation操作
map()filter()flatMap()
groupByKey
()reduceByKey()sortByKey()join()cogroup()importjava.util.Arrays;importjava.util.Iterator
ibunny
·
2019-11-02 04:49
Spark SQL数据倾斜解决方案
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
studyhardatEnglish
·
2019-10-14 17:35
spark
Kafka Streams开发入门(3)
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。
huxihx
·
2019-10-12 14:00
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
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2019-09-19 11:20
Spark
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
sparkSQL
Spark
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
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2019-09-09 22:53
大数据
Spark
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
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2019-09-03 21:30
大数据
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
Spark ---------- RDD依赖问题,RDD的高阶函数分类
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
-Ares
·
2019-08-02 20:16
Spark
RDD依赖
大数据
groupByKey
()根据key聚合
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
比格肖
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2019-07-30 22:40
[笔记迁移][Spark][14]Spark性能优化
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
Bro_Rabbit
·
2019-07-25 08:13
bigdata
spark
[笔记迁移][Spark][12]Spark源码——内核架构5
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
Bro_Rabbit
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2019-07-24 11:25
bigdata
spark
Spark练习之Transformation操作开发
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
爱是与世界平行
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2019-06-19 14:17
大数据
➹➹➹⑤Spark
Spark每日半小时(9)——PairRDD的数据分组
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。
DK_ing
·
2019-06-05 10:32
#
大数据——Spark每日半小时
#
Spark每日半小时
Spark每日半小时(9)——PairRDD的数据分组
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。
DK_ing
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2019-06-05 10:32
#
大数据——Spark每日半小时
#
Spark每日半小时
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
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2019-05-30 12:13
大数据
spark
scala
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
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2019-05-25 16:12
spark
Spark一路火花带闪电——Pair RDD常用算子(参数及其返回值)探究
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
No_Game_No_Life_
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2019-04-04 17:25
分布式架构
大数据基础
spark的
groupByKey
和combineByKey算子的使用情况对比
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
糖哗啦
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2019-03-28 16:39
Spark SQL数据倾斜解决方案
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)
Johnson8702
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2019-03-10 20:38
大数据
Spark调优
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
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2018-12-20 14:36
Spark从入门到转行
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
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2018-12-18 21:00
Spark入坑
Spark 性能调优 shuffle调优第一篇
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
chixushuchu
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2018-12-18 11:32
Spark
大数据
性能调优
shuffle调优
实战
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
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2018-12-11 00:14
Spark
RDD
Scala中的groupBy与Spark中
groupByKey
、ReduceByKey用法案例WordCount
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=>
qq_37001101
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2018-11-08 09:48
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