reduceByKey(_

Spark基础【RDD KV类型转换算子】

文章目录一RDDKey-Value类型转换算子1groupByKey（1）groupByKey和groupBy的区别（2）groupByKey和reduceByKey的区别2aggregateByKey3foldByKey4combineByKey
OneTenTwo76·2023-04-06 14:57

Spark RDD常用算子使用总结

flatMap3.filter4.mapPartitions5.mapPartitionsWithIndex6.sample7.mapValues8.union（并集）9.substract（差集）10.reduceByKey11
一片枯黄的枫叶·2023-04-06 14:48

Spark---持久化

以WordCount为例在map操作后可以使用reduceByKey
快跑呀长颈鹿·2023-04-02 10:12

Spark基础【RDD转换算子】

1filter2sample3coalesce4repartition5distinct6sortBy二RDD双Value类型转换算子1intersection2union3subtract4zip三RDDKey-Value类型转换算子1partitionBy2reduceByKey
OneTenTwo76·2023-03-31 00:23

Spark工作总结（干货篇）

Dataset`和`DataFrame`广播变量累加器算子篇转化算子，行动算子，持久化算子的区别非shuffle类算子shuffle类算子`sortby`和`sortbykey``groupByKey`和`reduceByKey
治愈爱吃肉·2023-03-30 02:30

大数据面试-Spark

目录1.mr和spark区别，怎么理解spark-rddSpark和MR的异同2.spark集群运算的模式RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么rdd怎么分区宽依赖和窄依赖
Movle·2023-03-26 21:03

reduceByKey 和 groupByKey

groupByKey进入org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions.scala/***GroupthevaluesforeachkeyintheRDDintoasinglesequence.Hash-partitionsthe*resultingRDDwiththeexistingpartitioner/parallelismlevel.Theorderingofe
Jorvi·2023-03-17 20:18

Spark-RDD 转换算子（双 Value 类型、Key - Value 类型）

双Value类型1、intersection（交集）2、union（并集）3、subtract（差集）4、zip（拉链）Key-Value类型1、partitionBy2、reduceByKey3、groupByKey4
open_test01·2023-03-12 08:05

spark面试题

transformation：map、filter、flatmap、mappartitions、union、distinct、groupbykey、reducebykey、sortbykey、join、
becooner·2023-03-09 04:15

Shuffle原理剖析与源码分析

reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作。
liuzx32·2023-02-18 19:17

Spark相关资料链接

SparkAPI:http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.htmlSparkAPI详解/大白话解释之reduce、reduceByKey
JJMENG·2023-02-04 12:36

2019-10-29

transformation：JavaRDD:flatMap=>JavaRDD:IteratorJavaRDD:mapToPair=>JavaPairRDD:Tuple2JavaRDD:reduceByKey
记忆易逝·2023-02-03 19:24

Spark 中 RDD 算子 ReduceByKey 和 GroupByKey 使用方法和区别

在对RDDPair（一种特殊的RDD，即RDD[(key,Row)]）进行操作时经常会用到reduceByKey()和groupByKey()两个算子。
alexlee666·2023-01-30 19:13

spark的wordcount

sc.textFile("xx.txt")resultRdd=rdd.flatMap(lambdaline:re.split("|,|[|]|#|'|:",line)).map(lambdax:(x,1)).reduceByKey
不将就_215a·2023-01-28 14:00

spark数据倾斜解决方案（一）炫酷的4个方案

然后再经过反向映射map算子再把前缀去掉，再去计算双重聚合就是聚合两遍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
gerry.tan·2023-01-19 07:26

PySpark数据计算中常用的成员方法（算子）

目录一.回顾二.数据计算map算子演示flatMap算子演示reduceByKey算子演示练习案例1需求解决步骤完整代码filter算子演示distinct算子演示sortBy算子演示练习案例2解决步骤完整代码三
阳862·2023-01-14 11:45

spark day02+day03

从已经存在rdd转换成一个新的rddRDD两大算子常用转换算子transformationmap、flatmap、fillter、mappartitions、distinctgroupby、sortby、reducebykey
不想写bug第n天·2023-01-10 14:26

pyspark示例

="").map(lambdaword:(word,1)).reduceByKey
春天花会开3·2022-12-26 15:41

SPARK里的shuffle

例子比如reduceByKey操作。有时，同一个key的value并没有分布在同一个partition里，甚至没有分布在同一台机器里，而是存放在集群里的某一个其他地方。
天涯__·2022-12-15 12:11

Spark 官网阅读笔记

2.groupbykey没有reduceBykey，aggregateBykey高效，（后者是同时分区排序）3.accumulator累加器的使用4.broadcastvariables广播变量的使用5
holomain·2022-12-15 11:49

RDD、DataFrame与DataSet|Spark常用算子

DataFrame与DataSet区别RDDDataFrameDataSetRDD、DataFrame与DataSet转化Spark常用算子比较map与flatmapmapPartition与mapreduce、reduceByKey
K. Bob·2022-12-12 07:05

reduceByKey实现（key,value)生成(key,list(value))

sc.parallelize(Array(("red","zero"),("yellow","one"),("red","two"))).groupByKey().collect.foreach(println)(red,CompactBuffer(zero,two))(yellow,CompactBuffer(one))实现red聚合[zero,two],yellow聚合[one]。但是grou
fir_dameng·2022-10-30 19:48

spark—KV算子解析

面试题目（1）reduceByKey和groupByKey的区别？
王博1999·2022-09-22 22:32

spark 算子 详解

reduceByKey和groupByKey等健值对算子底层都实现该算子。
无故事王国LH·2022-09-22 22:12

Scala | Spark核心编程 | SparkCore | 算子

1.3RDD理解图2.Spark任务执行原理3.Spark代码流程二、算子1.Transformations转换算子1.1filter算子1.2map算子1.3flatMap算子1.4sample算子1.5reduceByKey
跟乌龟赛跑·2022-08-18 20:47

PySpark | RDD

编程入门1.程序入口SparkContext对象2.RDD的创建3.RDD算子概念和分类4.常用Transformation算子4.1转换算子——map4.2转换算子——flatMap4.3转换算子——reduceByKey4.4
跟乌龟赛跑·2022-08-18 20:16

手写 Spark-WordCount

setAppName("WordCount")varsc=newSparkContext(conf)sc.textFile("/input").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey
星空下的那个人影·2022-06-20 01:25

spark笔记（后面是重点）

文章目录一、抽样1.放回2.不放回二、加载处理文件三、持久化四、基本算法1.排序2.加法五、键值对RDD1.创建pairRDD2.groupByKey()3.reduceByKey()4.keys和values5
Panda4u·2022-06-12 09:08

spark源码----Spark任务划分、调度、执行

以上其实就是一个RDD的构建过程又比如我们看flatMap,它一样会去构建一个新的RDD,把之前的RDD给传进去了又比如我们看map,它一样会去构建一个新的RDD,把之前的RDD给传进去了在换一个算子reduceByKey
没有合适的昵称·2022-02-28 11:08

RDD的依赖关系笔记

如groupByKey，reduceByKey，sortByKey等操作都会产生宽依赖。宽依赖会产生Shuffle操作。也就是说，如果父RDD的一个Part
shmily‘’·2022-02-28 11:37

Spark学习笔记(10)——RDD阶段划分和任务划分

而另一类转换算子如groupBy、reduceByKey等，分区数据
程光CS·2022-02-28 10:38

RDD的依赖关系：宽依赖和窄依赖

RDD的依赖关系shuffle的算子一般都会是宽依赖，比如groupByKey、reduceByKey、join等，宽依赖是一对多的关系，窄依赖是一对一关系宽依赖、债依赖和stage的划分假如stage1
风暴之芽·2022-02-08 10:09

spark性能优化五：Shuffle调优

在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join等。2、shuffle是什么？
张凯_9908·2022-02-07 14:29

152、Spark内核原理进阶之groupByKey算子内部实现原理

一般来说，在执行shuffle类的算子的时候，比如groupByKey、reduceByKey、join等。其实算子内部都会隐式地创建几个RDD出来。
ZFH__ZJ·2022-02-07 09:38

第4章《键值对操作》

比如，pairRDD提供reduceByKey()方法，可以分别归约每个键对应的数据。在spar
BGoodHabit·2021-11-22 10:01

开发调优

对多次使用的RDD进行持久化使用cache()方法或persist()方法能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子，尽量使用
sakura_bin·2021-08-19 09:35

RDD几个常用的键值对

("path")2.通过并行数据集合（数组）创建RDDvallist=list("a","b","c")valrdd=sc.paralelize(list)常用的键值对转换操作常用的键值对转换操作包括reduceByKey
起个什么呢称呢·2021-06-14 06:28

高级大数据研发工程师面试题总结

1.Spark处理数据流程、并行度决定机制2.SparkSQL解析SQL的详细流程、hash广播底层实现3.Sparkshuffle、shuffle文件4.groupByKey、reduceByKey、
大数据学习与分享·2021-06-04 09:03

[语法]reducebykey～rdd的action操作

Spark的rdd的action操作reducebykeyhttps://www.douban.com/note/505003329/顾名思义，reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的
葡萄喃喃呓语·2021-05-12 08:59

Doris同步多库多表

不应该在写的时候，就肌肉记忆的使用reduceByKey来代替groupByKey吗？
来一块提拉米苏·2021-04-26 23:27

Spark RDD的flatMap、mapToPair、reduceByKey三个算子详解

1、官方解释1.1、flatMap JavaRDD flatMap(FlatMapFunction f)ReturnanewRDDbyfirstapplyingafunctiontoallelementsofthisRDD,andthenflatteningtheresults.Parameters:f-(undocumented)Returns:(undocumented)此解释为输入必须是一个
一个肉团子·2021-04-24 23:52

SparkStreaming入门教程(四)有状态和无状态的转化操作

Dstream的转化操作分为无状态的(stateless)和有状态的(stateful)无状态转化：每个批次处理都不依赖于先前批次的数据，如map()filter()reduceByKey()等均属于无状态的有状态转化
胖滚猪学编程·2021-03-10 10:53

hive解决数据倾斜问题_这种数据倾斜解决方案，你会吗？

二、产生原因方案适用场景：对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在SparkSQL中使用groupby语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。方案实现思路：这个方案的核心实
weixin_39982568·2021-01-10 19:37

Spark Core测试

高灵活=>持久化（内存+磁盘）缺点多线程模式，不支持细粒度划分容易造成内存溢出2、Spark中reduceBykey和groupByKey区别与用法？哪个效果更好一些？r
xiaoxaoyu·2021-01-09 22:45

【Spark】RDD入门编程实践（完整版）

文章目录1RDD创建1.1从文件系统中加载数据1.2通过并行集合2RDD的操作2.1转换2.1.1filter2.1.2map2.1.3flatMap2.1.4groupByKey2.1.5reduceByKey2.2
快乐的冲浪码农·2020-12-21 15:19

pyspark的使用

：自行创建二、创建RDD并行集合sc.parallelize()文件系统数据集读取数据sc.textFile()三、单个RDD的操作map()和flatMap()过滤filter()reduce()和reduceByKey
anonymox·2020-11-13 22:12

spark transform系列__distinct

Distinct的操作其实是把原RDD进行MAP操作,根据原来的KEY-VALUE生成为KEY,value使用null来替换,并对新生成的RDD执行reduceByKey的操作,这个reduceByKey
隔壁老杨hongs·2020-09-16 12:10

大数据常见面试题之spark core

standalone模式3.sparkonyarn模式二.driver的功能三.hadoop和spark都是并行计算,他们有什么相同点和不同点四.RDD五.简述宽依赖和窄依赖概念,groupByKey,reduceByKey
sun_0128·2020-09-16 10:09

python spark 通过key来统计不同values个数

).countByKey().items()[('a',2),('b',1)]OR:fromoperatorimportaddrdd.distinct().map(lambdax:(x[0],1)).reduceByKey
djph26741·2020-09-15 22:34

PySpark之算子综合实战案例《三》

文本样式如下：分析：首先将文本数据读入转为为rdd，并通过flatmap进行切分成单词，然后进行map转化成（k，num），再通过reducebykey累加，defwordCount():#file='
爬虫研究僧·2020-09-15 18:24
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