groupBykey

Spark API 详解/大白话解释 之 groupBy、groupByKey

groupBy(function)function返回key，传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组vala=sc.parallelize(1to9,3)a.groupBy(x=>{if(x%2==0)"even"else"odd"}).collect//分成两组/*结果Array((even,ArrayBuffer(2,4,6,8)),(odd,ArrayBuffer(1,3,5,7,9)
guotong1988·2016-01-21 18:57

Spark API 详解/大白话解释 之 groupBy、groupByKey

groupBy(function)function返回key，传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组vala=sc.parallelize(1to9,3) a.groupBy(x=>{if(x%2==0)"even"else"odd"}).collect//分成两组 /*结果Array((even,ArrayBuffer(2,4,6,8)),(odd,ArrayBuffer(1,3,5,7,
guotong1988·2016-01-21 18:00

Spark on Yarn年度知识整理

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
超大的雪童子·2016-01-20 21:00

Spark源码系列之Spark内核——Shuffle

尽管Spark尽可能的减少Shuffle，但是操作却需要Shuffle来完成（如，groupByKey、sortByKey、reduceByKey、distinct等）。
u010376788·2016-01-07 11:00

王家林每日大数据语录Spark篇0015（2015.11.5于南宁）

Spark中宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s) 所有partition，宽依赖典型的操作有groupByKey, sortByKey等，宽依赖意味着shuffle
王家林学院·2015-12-16 00:20

pair RDD groupByKey countByKey countByValue aggregateByKey reduceByKey 测试

vald=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.groupByKey
power0405hf·2015-12-14 19:00

groupByKey reduceByKey

Spark算子：RDD键值转换操作(3)–groupByKey、reduceByKey、reduceByKeyLocally1.groupByKeydefgroupByKey():RDD[(K,Iterable
power0405hf·2015-12-03 10:00

[spark]groupbykey reducebykey

为什么建议尽量在Spark中少用GroupByKey，让我们看一下使用两种不同的方式去计算单词的个数，第一种方式使用reduceByKey ；另外一种方式使用groupByKey，代码如下：01# User
xiewenbo·2015-11-25 20:00

RDD的转换操作---RDD转换过程

1) union(otherRDD)RDD-->UnionRDD2) groupByKey(numPartitions)RDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDDgroupByKey
·2015-11-11 09:56

本文摘录 - FlumeJava

Shuffle理解为groupByKey的事情。Reduce里包含Combiner，能够定义Sharder来控制key怎么和Reducer worker相应起来。
·2015-11-05 08:14

groupByKey实例分析Spark Hash Shuffle

https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/test/scala/org/apache/spark/ShuffleSuite.scala代码是这链接里的第一个例子test(“groupByKeywithoutcompression”){valmyConf=conf.clone().set(“spark.shuffle.compress”
guotong1988·2015-10-28 10:00

Spark Shuffle 过程

Shuffle过程Spark中最经典的Shuffle过程发生在函数reduceByKey、groupByKey。这里以reduceByKey为例分析。举个例子：
徐软件·2015-10-12 09:00

关于spark driver程序调优

1.需要避免的几种错误操作  a.在执行reductive(合并)操作的时候，避免使用groupByKey操作。
u012684933·2015-06-19 10:00

在Spark中尽量少使用GroupByKey函数

为什么建议尽量在Spark中少用GroupByKey，让我们看一下使用两种不同的方式去计算单词的个数，第一种方式使用reduceByKey ；另外一种方式使用groupByKey，代码如下：01# User
javastart·2015-06-11 18:00

【Spark四十】RDD算子逻辑执行图第一部分

 1.count2.groupByKey3.join4.union5.reduceByKey Shuffle/Dependency总结 ShuffleMapTask将数据写到内存(或者磁盘）供ResultTask
bit1129·2015-02-04 13:00

【Spark四十】RDD算子逻辑执行图第一部分

 1.count2.groupByKey3.join4.union5.reduceByKey Shuffle/Dependency总结 ShuffleMapTask将数据写到内存(或者磁盘）供ResultTask
bit1129·2015-02-04 13:00

【Spark四十】RDD算子逻辑执行图第一部分

 1.count2.groupByKey3.join4.union5.reduceByKey Shuffle/Dependency总结 ShuffleMapTask将数据写到内存(或者磁盘）供ResultTask
bit1129·2015-02-04 13:00

转 spark简单实例

1、准备文件2、加载文件3、显示一行4、函数运用（1）map（2）collecct（3）filter（4）flatMap（5）union（6）join（7）lookup（8）groupByKey（9）sortByKey1
blackproof·2015-02-02 15:01

转 spark简单实例

 （3）filter  （4）flatMap  （5）union  （6） join  （7）lookup  （8）groupByKey
blackproof·2015-02-02 15:00

转 spark简单实例

阅读更多1、准备文件2、加载文件3、显示一行4、函数运用（1）map（2）collecct（3）filter（4）flatMap（5）union（6）join（7）lookup（8）groupByKey
blackproof·2015-02-02 15:00

转 spark简单实例

 （3）filter  （4）flatMap  （5）union  （6） join  （7）lookup  （8）groupByKey
blackproof·2015-02-02 15:00

转 spark简单实例

阅读更多1、准备文件2、加载文件3、显示一行4、函数运用（1）map（2）collecct（3）filter（4）flatMap（5）union（6）join（7）lookup（8）groupByKey
blackproof·2015-02-02 15:00

Spark API编程动手实战-04-以在Spark 1.2版本实现对union、groupByKe

下面看下union的使用：使用collect操作查看一下执行结果：再看下groupByKey的使用：执行结果：join操作就是一个笛卡尔积操作的过程，如下示例：对rdd3和rdd4执行join操作：使用
stark_summer·2015-01-30 16:00

Spark API编程动手实战-04-以在Spark 1.2版本实现对union、groupByKey、join、reduce、lookup等操作实践

下面看下union的使用：使用collect操作查看一下执行结果：再看下groupByKey的使用：执行结果： join操作就是一个笛卡尔积操作的过程，如下示例： 对rdd3和rdd4执行join操作：
Stark_Summer·2015-01-30 16:00

Spark API编程动手实战-04-以在Spark 1.2版本实现对union、groupByKey、join、reduce、lookup等操作实践

下面看下union的使用：使用collect操作查看一下执行结果：再看下groupByKey的使用：执行结果： join操作就是一个笛卡尔积操作的过程，如下示例： 对rdd3和rdd4执行join操作：
Stark_Summer·2015-01-30 16:00

Spark API编程动手实战-04-以在Spark 1.2版本实现对union、groupByKey、join、reduce、lookup等操作实践

下面看下union的使用：使用collect操作查看一下执行结果：再看下groupByKey的使用：执行结果：join操作就是一个笛卡尔积操作的过程，如下示例：对rdd3和rdd4执行join操作：使用
stark_summer·2015-01-20 16:00

【Spark】Spark四： Spark RDD API初步第二部分

RDD Transform join union groupByKey RDD Action reduce lookup  join、union和groupByKey
bit1129·2015-01-02 17:00

【Spark】Spark四： Spark RDD API初步第二部分

RDD Transform join union groupByKey RDD Action reduce lookup  join、union和groupByKey
bit1129·2015-01-02 17:00

【互动问答分享】第3期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂

决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂【第3期互动问答分享】 Q1：groupbykey是排好序的吗？分组排序怎么实现？
HiHeartFirst·2014-09-10 14:23

【互动问答分享】第3期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂

决胜云计算大数据时代”Spark亚太研究院100期公益大讲堂【第3期互动问答分享】Q1：groupbykey是排好序的吗？分组排序怎么实现？
HiHeartFirst·2014-09-10 14:23

Spark技术互动问答分享

Q1：groupbykey是排好序的吗？分组排序怎么实现？
Spark亚太研究院·2014-07-24 17:00

mongdb高级操作（group by ）

首先介绍哈方法/***利用java驱动自带函数分组查询*@paramkey用来分组文档的字段【groupbykey】*@paramcond执行过滤的条件【wherename=?andage=?】
sd0902·2013-11-14 17:00

Spark范例:SortByKey

前年的文章，备份spark自身不提供sortByKey的功能，但提供reduceByKey,groupByKey,combineByKey等功能。SortByKey常用于构建倒排索引上。
yiihsia·2013-11-10 14:00

Spark范例:SortByKey

阅读更多前年的文章，备份spark自身不提供sortByKey的功能，但提供reduceByKey,groupByKey,combineByKey等功能。SortByKey常用于构建倒排索引上。
yiihsia·2013-11-10 14:00

hive之explain命令

EXPLAIN FROMsrc119SELECTkey,count(distinctvalue)groupbykey ABSTRACTSYNTAXTREE: (TOK_QUERY(TOK_FROM(TOK_TABREFsrc119
zyj8170·2011-11-22 11:00

explain一条HiveSQL，分析这个结果

createtablesrc119(keystring,valuestring); EXPLAIN FROMsrc119SELECTkey,count(distinctvalue)groupbykey 
bupt041137·2011-06-18 18:00
上一页 1 2 3 4 5 6 7 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他