groupBykey 第3页

spark 算子combineByKey 详解

reduceByKey和groupByKey等健值对算子底层都实现该算子。

_独钓寒江雪·2020-08-23 02:26

spark 中宽依赖和窄依赖的区别及优缺点

RDD分区通常对应所有的父RDD分区，这其中分为两种情况：1，一个父RDD的分区对应所有的子RDD的分区（没有core-patitioned过的join）2,一个父RDD分区对应非全部的的多个RDD分区（groupByKey

it_liangsir·2020-08-23 02:41

RDD的依赖关系彻底解密

Partition做多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、filter、union等都会产生窄依赖；2.宽依赖是指一个父RDD的Paratition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey

sflotus·2020-08-23 01:27

Spark中RDD的依赖分类；Spark中的RDD Transformation函数、RDD Action函数；Spark 框架的优势；Spark性能优化：RDD方法优化

RDD依赖分类宽依赖操作产生类似与MapReduce中shuffle的操作–子RDD的每个分区依赖于所有父RDD分区–对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey、reduceByKey

无名一小卒·2020-08-23 01:14

spark调优-并行度调优

的划分为一个action操作触发一个job可以被分为多个stage，在一个lineage中，发生shuffle操作时会拆分一个stage，shuffle操作一般发生在以下的几个算子中，distinct、groupbykey

fzh595408240·2020-08-23 01:32

KeyValue对RDDs之combineByKey函数

createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner)最常用的基于key的聚合函数，返回的类型可以与输入类型不一样许多基于key的聚合函数都用到了它，向groupByKey

cakincheng·2020-08-23 01:33

Spark RDD操作：combineByKey函数详解

对于PairRDD常见的聚合操作如：reduceByKey，foldByKey，groupByKey，combineByKey。这里重点要说的是combineByKey。

sunyang098·2020-08-23 01:10

Spark—聚合操作—combineByKey

对于PairRDD常见的聚合操作如：reduceByKey，foldByKey，groupByKey，combineByKey。这里重点要说的是combineByKey。

sicofield·2020-08-23 00:14

Spark Streaming状态操作: updateStateByKey、mapWithState

无状态的操作，即当前批次的处理不依赖于先前批次的数据，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等等;而有状态的操作，即当前批次的处理需要依赖先前批次的数据

毛凯民·2020-08-23 00:59

spark算子中reduceByKey和groupByKey两者的区别

spark中算子应该是重点中的重点了，今天我们来分析一下两个算子reduceByKey和groupByKey这两个算子都属于k-v类型的算子我们先来看看这两个算子的作用是什么？

一过人_·2020-08-22 17:35

spark算子知识整理2

前面有关RDD的理论已经说过其中一点就是RDD是由一系列的分区组成，所以RDD也提供了和分区相关的一系列算子，这次需要整理的是分区迭代器、重设分区以及countByKey、groupByKey等算子packagecom.debug

青蛙小王子·2020-08-21 13:14

大数据IMF传奇行动绝密课程第17课：RDD案例（join、cogroup、reduceByKey、groupByKey等）

RDD案例（join、cogroup、reduceByKey、groupByKey等）join、cogroup、reduceByKey、groupByKey这些算子都是最常用的算子，都是lazy级别的。

tom_8899_li·2020-08-18 12:50

Spark-Core(四) - Shuffle剖析&&ByKey算子解析&&Spark中的监控&&广播变量、累加器

、Shuffle的剖析2.1、2.1、IDEA下使用repartition和coalesce对用户进行分组2.2、coalesce和repartition在生产上的使用2.3、reduceByKey和groupByKey

Spark on yarn·2020-08-18 10:30

Spark项目实战-数据倾斜解决方案之聚合源数据

一、聚合源数据我们在Spark做一些聚合的操作groupByKey、reduceByKey，

Anbang713·2020-08-18 10:17

spark 大型项目实战(四十二):算子调优之reduceByKey本地聚合介绍

valpairs=words.map((_,1))valcounts=pairs.reduceByKey(_+_)counts.collect()reduceByKey，相较于普通的shuffle操作（比如groupByKey

CXHC·2020-08-18 03:30

Spark总结,面试

至少5个）4.请描述Spark的任务切分流程5.请列举Spark的transformation算子，并简述功能（至少5个）6.Spark的action算子7.Spark常用算子reduceByKey与groupByKey

Hi Xiu Hui·2020-08-08 13:33

Spark性能优化

性能调优主要包括以下手段：对RDD使用高性能序列化类库优化数据结构对多次使用的RDD进行持久化/Checkpoint使用序列化的持久化级别Java虚拟机垃圾回收调优提高并行度广播共享数据数据本地化reduceByKey和groupByKey

yihh·2020-08-04 21:24

spark常用RDD算子 - groupByKey

groupByKey是对单个RDD的数据进行分组defgroupByKey():RDD[(K,Iterable[V])]defgroupByKey(numPartitions:Int):RDD[(K,Iterable

小哇666·2020-08-03 23:54

【Spark系列2】reduceByKey和groupByKey区别与用法

针对pairRDD这样的特殊形式，spark中定义了许多方便的操作，今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey，因为在接下来讲解《在spark

江南小白龙·2020-08-03 09:50

Spark源码学习笔记（随笔）-groupByKey()是宽依赖吗

对于map/filter等操作我们能很清晰的知道它是窄依赖，对于一些复杂的或者不是那么明确的转换操作就不太能区分是什么依赖，如groupByKey()。

lzy2014·2020-08-03 09:54

groupByKey与reduceByKey区别

Ifwecomparetheresultofboth(“groupByKey”and“reduceByKey”)transformations,wehavegotthesameresults.Iamsureyoumustbewonderingwhatisthedifferenceinbothtransformations.The

中琦2513·2020-08-03 09:59

spark 使用aggregateByKey 代替groupbyKey

性能调优中有个方案，叫使用aggregateBykey代替groupbykey，为啥呢？

记录每一份笔记·2020-08-03 09:25

Java实现Spark groupByKey等算子

importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.fu

向阳争渡·2020-08-03 09:36

Spark部分：groupbykey，reducebykey，sortbykey，congroup，join的区别【文字说明+代码示例】

1.reduceByKey(func,numPartitions=None)Mergethevaluesforeachkeyusinganassociativereducefunction.Thiswillalsoperformthemerginglocallyoneachmapperbeforesendingresultstoareducer,similarlytoa“combiner”inMa

道法—自然·2020-08-03 08:21

Spark中groupByKey和reduceByKey的区别

重点比较reduceByKey和groupByKey:相同点：1,都作用于RDD[K,V]2，都是根据key来分组聚合3，默认，分区的数量都是不变的，但是都可以通过参数来指定分区数量不同点：1，groupByKey

wlk_328909605·2020-08-03 08:27

SPARK转换算子简单的实现示例（map,filter,flatmap,groupByKey）

packageday05importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}classMyTransformation_scala{//使用map对集合中的每一个元素乘2defmyMap(sc:SparkContext):Unit={valarray:Array[Int]=Array(1,2,3,

WJN不忘初心·2020-08-03 08:51

经典面试题目之：groupbykey 和 reducebykey以及aggregatebykey 的区别？

走起~groupbykey：这个算子总给人一共食之无味弃之可惜的感觉，因为很多时候我们并不使用它，并且很多场景下你使用他都会被当作一个优化的场景，比如求sum或者average这种常见的场合，但是

hankl1990·2020-08-03 07:20

[Spark][Python]groupByKey例子

SparkPython索引页[Spark][Python]sortByKey例子的继续:[Spark][Python]groupByKey例子In[29]:mydata003.collect()Out[

weixin_33830216·2020-08-03 06:33

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_33709219·2020-08-03 06:35

spark groupByKey flatMapGroups初试

每天数据量过亿2.每天细分维度小于10万3.数据中存在时间断点4.尝试按月批次直接处理，过程较慢回归正题，数据需要按各细分维度计算异常，平稳，填充时间断点，第一感觉，分组，然后对组内数据处理，一顿百度，发现groupByKey

p是马甲·2020-08-03 06:48

spark transform系列__aggregateByKey

aggregateByKey这个函数可用于完成对groupByKey,reduceByKey的相同的功能,用于对rdd中相同的key的值的聚合操作,主要用于返回一个指定的类型U的RDD的transform

隔壁老杨hongs·2020-08-03 05:27

spark中groupByKey与reducByKey的区别

让我们来看两个wordcount的例子，一个使用了reduceByKey，而另一个使用groupByKey:1234567891011valwords=Array("one","two","two","

Clark逸晨·2020-08-03 05:44

10.3 spark算子例子map,filter,flatMap,mapPartitions,groupByKey,join,distinct

Mapfilter:objectMap_Operator{defmain(args:Array[String]):Unit={/***创建一个设置Spark运行参数的对象*SparkConf对象可以设置运行模式，设置Application的名称*设置Application执行所需要的资源情况*/valconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName

心雨先生·2020-08-03 05:42

【spark】二 reduceByKey、reduceByKeyLocally、groupByKey、combineByKey、aggregateByKey 区别 [待补充]

DataFramepyspark只有groupByKey，容易在shuff中爆掉，改用RDD的reduceByKey、aggregateByKey相关算子对类似实现sql的groupby的相关算子进行区别分析一

百物易用是苏生·2020-08-03 05:00

Spark RDD/Core 编程 API入门系列之rdd案例（map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、join、cogroupy等）（四）

SparkRDD/Core编程API入门系列之rdd案例（map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、join、cogroupy等）（四）声明：大数据中，最重要的算子操作是

sysmedia·2020-08-03 04:16

spark【例子】同类合并、计算（主要使用groupByKey）

难点在于怎么去理解groupBy和groupByKey原始数据2010-05-0412:50,10,10,102010-05-0513:50,20,20,202010-05-0614:50,30,30,302010

sysmedia·2020-08-03 04:45

Spark编程之基本的RDD算子之cogroup，groupBy，groupByKey

Spark编程之基本的RDD算子之cogroup，groupBy，groupByKey1)cogroup[Pair],groupWith[Pair]首先来看一下它的api。

stevekangpei·2020-08-03 04:00

Spark中的groupByKey,reduceByKey,combineBykey,和aggregateByKey的比较和区别

groupByKey按照key进行分组，得到相同key的值的sequence，可以通过自定义partitioner，完成分区，默认情况下使用的是HashPartitioner,分组后的元素的顺序不能保证

sperospera·2020-08-03 04:45

[pyspark] pyspark使用记录

reduceByKey：尽量使用reduceByKey来替代groupByKey,用reduceByKey时先把数据整理成(key,value)对(出于性能的考虑)coalesce：coalesce(1

Panghu26·2020-08-03 04:09

Spark中Key-Value类型|partitionBy()按照Key重新分区|reduceByKey()按照K聚合V|groupByKey()按照K重新分组

代码实现Shuffle过程(落盘)需要把所有哦分区的数据拿到一起处理，会有shuffle自定义分区器源码分析classHashPartitioner(partitions:Int)extendsPartitioner{require(partitions>=0,s"Numberofpartitions($partitions)cannotbenegative.")defnumPartitions:

SmallScorpion·2020-08-03 03:48

Spark中filter、map、flatMap、union、groupByKey、reduceByKey等共享变量示例方法记录

Spark提供了两种创建RDD的方式：读取外部数据集，以及在驱动器程序中对一个集合进行并行化。在驱动器程序中对一个集合进行并行化的方式有两种：parallelize()和makeRDD()。创建并行集合的一个重要参数，是slices的数目（例子中是numMappers），它指定了将数据集切分为几份一般来说，Spark会尝试根据集群的状况，来自动设定slices的数目。当让，也可以手动的设置它，通过

小屁孩~~·2020-08-03 03:19

Spark中reduceByKey、groupByKey和combineByKey的区别

在spark中，reduceByKey、groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多，其中：•reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行

qq_22253209·2020-08-03 02:31

【菜鸟系列】spark常用算子总结（java）--groupByKey，reduceByKey

https://blog.csdn.net/Java_Soldier/article/details/80582336reduceByKey样例SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("jiangtao_demo").setMaster("local");JavaSparkContextjsc=newJavaSparkContext(conf);//并行集合

qq_duhai·2020-08-03 02:02

Groupbykey优化

本文可以参考：https://www.jianshu.com/p/09912beb1350https://blog.csdn.net/faan0966/article/details/80513260https://blog.csdn.net/u013514928/article/details/56680825深入理解一下aggregateByKey函数在计算中，经常会使用到根据key值分组聚合

purisuit_knowledge·2020-08-03 02:33

pair RDD groupByKey countByKey countByValue aggregateByKey reduceByKey 测试

sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,1,3,5))valdd=d.map(x=>(x,1))//构造pairRDD,dd:RDD[(Int,Int)]1.groupByKeyvaldg=dd.groupByKey

power0405hf·2020-08-03 02:26

reduceByKey、groupByKey以及combineByKey的区别

reduceByKey：是对key的value进行merge操作，在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey

murphyZ·2020-08-03 02:05

对于Spark中groupByKey的深入理解

XMLCode123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596packagecom

lyzx_in_csdn·2020-08-03 01:10

reduceByKey和groupByKey区别与用法