groupBykey

spark常见面试题

6.RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么？7.SparkMasterHA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行，为什么？8.SparkMaster使

爱敲代码的小黑·2024-09-12 18:51

python-sql-spark常用操作

3.reduceByKey在大数据集上比groupByKey快很多。深入理解groupByKey、reduceByKey-简书【Sp

竹竹竹～·2024-02-06 03:32

Spark groupByKey和reduceByKey

一、从shuffle方面看两者性能groupByKey和reduceByKey都是ByKey系列算子，都会产生shuffle。

喵星人ZC·2024-01-22 09:23

大数据之Spark 知识体系完整解读

Spark简介Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey

金乐笑·2024-01-18 20:15

Spark算子（RDD）超细致讲解

SPARK算子（RDD）超细致讲解map,flatmap,sortBykey,reduceBykey,groupBykey,Mapvalues,filter,distinct,sortBy,groupBy

中长跑路上crush·2024-01-14 04:57

Spark---RDD(Key-Value类型转换算子)

文章目录1.RDDKey-Value类型1.1partitionBy1.2reduceByKey1.3groupByKeyreduceByKey和groupByKey的区别分区间和分区内1.4aggregateByKey

肥大毛·2024-01-09 15:23

Spark(三十九)数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合

一、方案使用随机key实现双重聚合1、原理2、使用场景（1）groupByKey（2）reduceByKey比较适合使用这种方式；join，咱们通常不会这样来做，后面会讲三种，针对不同的join造成的数据倾斜的问题的解决方案

文子轩·2024-01-06 17:41

【Spark精讲】性能优化：并行度

Reduce端并行度RDD：参数：spark.default.parallelism手动：groupByKey(10)，10即为并行度SparkSQL：参数：spark.sql.shuffle.partitionsHiveonSpark

话数Science·2024-01-05 07:58

SparkStreaming常见transformation算子

1.4SparkStreaming常见transformation算子1.4.1常见的算子操作对cogroup做一简单的说明：cogroup就是groupByKey的另外一种变体，groupByKey是操作一个

Guff_hys·2023-12-29 20:59

Spark数据倾斜解决方案四：使用随机Key进行双重聚合

在使用reduceByKey，groupByKey算子时，都是针对PairRDD进行操作，那么，我们就可以PairRDD的每个元素的Key加上一个随机数前缀，这样的话，之前存在的大量相同而导致数据倾斜问题的

hipeer·2023-12-25 20:55

spark源码阅读——shuffle写

groupByKey这个操作一般会产生两个RDD：（map操作）MapPartitionsRDD（隐式转换之后聚合）ShuffledRDDdefgroupBy[K](f:T=>K,p:Partitioner

WJL3333·2023-12-15 15:14

Spark核心机制总结

的部署模式和作业提交部署模式Spark的作业提交7.宽窄依赖DAGScheduler的stage划分算法7.Shuffle(1)ShuffleWrite详解(2)ShuffleRead详解(3)reduceByKey和groupByKey

Icedzzz·2023-11-24 16:33

【云计算大数据】Spark数据倾斜解决方案，java程序设计简明教程答案

1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join2、看loglog一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM

m0_64867435·2023-11-24 09:13

Java版本的一些常见Spark算子

这里我列举了几个常见的Java类型的spark算子，主要包括Join、GroupByKey、mapPartition、mapPartitionWithIndex、sortBy算子Join案例:packagecom.liuze

liuSir的一亩三分地·2023-11-24 07:55

spark高频面试题100题源码解答【建议收藏】---持续更新中

题源码解答【建议收藏】---持续更新中1.RDD五个主要特性五个特性代码示例**源码**2.Spark重分区RepartitionCoalesce关系区别关系区别**源码**：3.reduceByKey与groupByKey

wang2leee·2023-11-19 03:44

Spark数据倾斜优化

2、原因数据倾斜一般是发生在shuffle类的算子，比如distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup等，涉及到数据重分区，如果其中某一个

shangjg3·2023-11-14 06:30

站在算子角度理解spark分区策略

目录一、概述二、从算子角度理解spark分区1.Source算子2.Transformation算子①repartition&coalease②groupby&groupbykey&partitionby

客舟听雨2·2023-10-30 10:52

Spark 初探总结

1.spark:分布式/流式数据处理,学习算法2.数据处理:RDD->ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect

shaun_x·2023-10-27 18:06

Spark（三十八）数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度

1、很简单，主要给我们所有的shuffle算子，比如groupByKey、countByKey、

文子轩·2023-10-23 19:15

RDD算子操作（基本算子和常见算子）

算子二、常用Transformation算子1.mapValues算子2.groupBy算子3.distinct算子4.union算子5.join算子6.intersection算子7.glom算子8.groupByKey

菜鸟一千零八十六号·2023-10-23 14:09

三、Flink常用的转换算子

Flink常用转换算子常用转换算子类型一、基本转换算子1、map2、filter3、flatMap二、键控流转换算子1、keyBy：分组聚合，类似spark的groupByKey算子，将相同的key存到同一个分区中

末名赶上·2023-10-18 21:20

combineByKey、reduceByKey、groupByKey

combineByKeycombineByKey实际上是将参数传递给了combineByKeyWithClassTag来完成工作的reduceByKey和groupByKey底层也都是调用了combineByKeyWithClassTag

他与理想国·2023-10-15 21:13

Python大数据之PySpark(六)RDD的操作

Transformer算子-*-coding:utf-8-*-Programfunction：完成单Value类型RDD的转换算子的演示1-创建SparkContext申请资源2-key和value类型算子groupByKey

Maynor996·2023-10-07 21:40

Spark中常用的聚合算子说明及使用

一、groupByKey1、基本释义groupByKey顾名思义是“按照Key做分组”，但实际上groupByKey算子包含分组和收集两步。

Relian哈哈·2023-10-07 07:55

spark优化指南

目录一、代码优化1.基本原则2.算子优化2.1reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey2.2mapPartitions(foreachPartitions)替代map

Mr_哲·2023-10-04 00:27

RDD依赖关系

下图：父对子是一对一的算子1>Map／Filter;2>对输入进行协同划分的join宽依赖：一个父RDD的一个分区对应于一个子RDD的多个分区下图：父对子是一对多的算子1>groupByKey;2>未经过协同

maya_data·2023-09-26 17:54

spark中结合源码理解reduceByKey、groupByKey、combineByKey等几个ByKey算子的区别

源码版本：pyspark==3.1.21.combineByKey2.reduceByKey3.groupByKey4.aggregateByKey5.foldByKey总结1.combineByKeydefcombineByKey

atwdy·2023-09-24 08:50

Spark-core 转换算子（九）

它和groupByKey不同，groupByKey直接按照key分组。源码部分:defgroupBy[K](f:T=>K)(implicitkt:ClassTag[K]):RDD[(K,Ite

阿卷啦·2023-09-10 20:14

Spark-RDD

两种类型操作：1）转换操作(lazy模式)：2）行动操作：3）键值对RDD（PairRDD）：4）转化操作与行动操作区别：5）map()和mapPartition()的区别：6）reduceByKey和groupByKey

迷途小羔羊。·2023-09-06 13:20

Spark1

注意下GroupByKey于ReduceByKey的区别：前者只是把键相同的东西聚起来，后者会做指定的操作（在groupByKey的基础上）join操作相当于做了一个笛卡尔乘积的操作：lookupworkcount

orange1316·2023-09-05 19:59

Pyspark rdd 和 dataframe 使用

Passeachvalueinthekey-valuepairRDDthroughamapfunctionwithoutchangingthekeys;thisalsoretainstheoriginalRDD’spartitioning.demo：rdd.map(lambdax:(x[0],x)).groupByKey

qq_18617299·2023-09-03 05:37

【Spark】Pyspark RDD

foreachPartitions1.3flatMap先map再解除嵌套1.4reduceByKey、reduce、fold分组聚合1.5mapValue二元组value进行map操作1.6groupBy、groupByKey1.7filter

rejudge·2023-09-03 05:35

Spark_Spark foreachRDD 使用示例以及注意事项

IPAllImpImpoInfoPairDStream.groupByKey().foreachRDD(new

高达一号·2023-09-01 07:53

Spark：reduceByKey与groupByKey进行对比

两者不同之处：返回值类型不同：reduceByKey返回的是RDD[(K,V)]，而groupByKey返回的是RDD[(K,Iterable[V])]，举例来说这两者的区别。

花和尚也有春天·2023-08-29 23:29

Spark笔记（pyspark）

//github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-LearningSpark笔记1、基本概念2、架构设计3、Spark运行流程4、弹性分布数据集(RDD)1.groupByKey

qq742234984·2023-08-28 01:53

理解RDD的reduceByKey与groupByKey

数据准备valwords=Array("a","a","b","c","c")valconf=newSparkConf().setAppName("word-count").setMaster("local");valsc=newSparkContext(conf)valrdd=sc.parallelize(words)reduceByKey方法rdd.map((_,1)).reduceByKey

Julian Win·2023-08-26 17:54

Spark rdd之groupByKey & reduceByKey 区别

groupByKey和reduceByKey有什么区别？

南风知我意丿·2023-08-23 14:11

reducebykey怎么使用

它的用法类似于RDD的groupByKey函数，但是它更加高效，因为它在聚合的过程中进行了局部聚合。

老光私享·2023-08-23 14:11

大数据工程师常见4大面试问题

1、RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么reduceByKey：reduceByKey会在结果发送至reducer之前会对每个mapper在本地进行merge，有点类似于在

kuntoria·2023-08-06 00:02

[Spark源码学习] reduceByKey和groupByKey实现与combineByKey的关系

groupByKey和reduceByKey是spark中十分常用的两个功能函数。

奋斗的瘦胖子·2023-08-03 18:15

reduceByKey和groupByKey区别与用法

转载原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_41804049/article/details/80373741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

baigp·2023-08-03 08:45

PySpark之Spark RDD中groupByKey和reduceByKey区别

-groupByKey函数：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的函数，将相同key的值聚合到一起，与reduceByKey的区别是只生成一个sequence。

飞Link·2023-08-03 08:15

transformation操作开发实战

1、map：将集合中每个元素乘以22、filter：过滤出集合中的偶数3、flatMap：将行拆分为单词4、groupByKey：将每个班级的成绩进行分组5、reduceByKey：统计每个班级的总分6

一个人一匹马·2023-08-02 16:26

Spark复习笔记

Hadoop`高可用模式下读写`HDFS`运行流程构成组件作业参数RDD机制的理解算子map与`mapPartition`区别Repartition和Coalesce区别`reduceBykey`与`groupByKey

Oasen·2023-07-17 06:45

Spark编程-键值对RDD（K,V）创建及常用操作

简述SparkRDD中可以包含任何类型的对象，在实际应用中，“键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到，尤其是groupByKey和reduceByKey。

Matrix70·2023-07-14 22:32

复习整理1

1.groupByKey：frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r'D:\Tools\Anaconda3

一颗有理想的蛋·2023-06-08 00:56

【spark使用】4. Dataset转换算子使用

1.groupByKey、mapGroups、flatMapGroups结合使用packagecom.DataSet;importbean.Dept;importbean.Employee;importorg.apache.spark.sql

GAMESLI-GIS·2023-04-20 12:05

2023年大数据面试开胃菜