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reduceByKey(_
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)。
GatsbyNewton
·
2020-06-26 22:44
Spark
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
数据萌新
·
2020-06-26 11:14
Spark基础入门(二)--------DAG与RDD依赖
xxxxx)RDD3=RDD1.filter(yyyy)是从RDD1到RDD2,RDD3这样的过程2)Union是两个RDD合并成一个的过程则是RDD2RDD3变成RDD4的过程3)filter/map/
reduceByKey
写代码的可可
·
2020-06-26 10:26
spark基础
groupByKey与
reduceByKey
区别
用spark所写的程序中shuffer操作非常耗时,所以会有专门针对这个shuffer的优化,来提高效率,但是有时你必须进行一些带有shuffer的操作的算子,比如groupByKey和
reduceByKey
Ryu_xxx
·
2020-06-26 01:58
spark
spark--键值对操作
spark--键值对操作1.pairRDD2.pairRDD创建3.pairRDD转化操作3.1
reduceByKey
根据键聚合3.2groupByKey根据键分组3.3keys获取键3.4values
a18792721831
·
2020-06-22 10:05
大数据
spark
scala
键值对RDD
pairRDD操作
键值对RDD聚合连接排序
键值对RDD转化操作行动操作
pairRDD如何使用
Spark每日半小时(8)——PairRDD的聚合操作
reduceByKey
()
reduceByKey
()与reduce()相当类似:他们
DK_ing
·
2020-06-21 19:47
#
Spark每日半小时
Spark中
reduceByKey
(_+_)的说明
key-value形式的数据集(RDD):hello:1sparkSubmit:1red:1sparkSubmit:1hello:2hello:1hello:4red:1red:1red:1......
reduceByKey
木楚
·
2020-06-21 17:42
大数据
spark序列化问题
Spark的计算是在executor上分布式执行的,故用户开发的关于RDD的map,flatMap,
reduceByKey
等transformation操作(闭包)有如下执行过程:1.代码中对象在driver
点典
·
2020-04-12 14:56
二种方法实现Spark计算WordCount
")valwords=lines.flatMap(line=>line.split(""))valpairs=words.map(word=>(word,1))valwordCounts=pairs.
reduceByKey
数据萌新
·
2020-04-12 03:06
二种方法实现Spark计算WordCount
")valwords=lines.flatMap(line=>line.split(""))valpairs=words.map(word=>(word,1))valwordCounts=pairs.
reduceByKey
小猪Harry
·
2020-04-10 02:44
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
piziyang12138
·
2020-04-10 01:55
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
小猪Harry
·
2020-04-09 06:50
Spark RDD combineByKey
但是大部分的聚合函数都基于这个方法去实现的,比如常用的
reduceByKey
,所以这个方法很重要。
小鸡
·
2020-04-06 18:12
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 combineByKey常用的数据操作
聚合函数combineByKey将RDD[k,v]转化为RDD[k,c],利用该函数可以实现
reduceByKey
函数的功能。
艾七
·
2020-04-01 07:45
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的Transformation的lazy策略
Transformations的常用操作有:map,filter,flatMap,union,sortByKey,
reduceByKey
等。
lsnl8480
·
2020-03-24 14:58
RDD的依赖关系
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,
reduceByKey
yumzhang
·
2020-03-19 20:02
算子整理
2.filter:对元素进行过滤3.
reduceByKey
:按key值将两个值合并成一个值4.flatMap:输入一条数据
0_9f3a
·
2020-03-18 03:51
Spark1.3.1 Job提交流程分析
wordcount代码sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split("")).map((_,1)).
reduceByKey
(_+_).saveAsTextFile(args(
LancerLin_LX
·
2020-03-16 05:34
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
Structured Streaming基础入门
StructuredStreaming1.回顾和展望1.1.Spark编程模型的进化过程RDDrdd.flatMap(_.split("")).map((_,1)).
reduceByKey
(_+_).collect
funK_91
·
2020-03-13 18:06
Spark
spark
大数据
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 Core
SparkCore是什么Spark之一行写WordCount:sc.textFile("/home/data.txt").flatMap(_.split("/t")).map((_,1)).
reduceBykey
终生学习丶
·
2020-03-06 03:11
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 RDD 剖析
sc.textfile("address")valwordrdd=rdd.flatmap(_.split(""))valkvRdd=wordrdd.map((_,1))valwordcoutrdd=kvrdd.
reducebykey
Gallin_Qiu
·
2020-02-24 05:42
spark 参数
spark.default.parallelismDefaultnumberofpartitionsinRDDsreturnedbytransformationslikejoin,
reduceByKey
博瑜
·
2020-02-23 17:54
【Spark Java API】Transformation(11)—
reduceByKey
、foldByKey
reduceByKey
官方文档描述:Mergethevaluesforeachkeyusinganassociativereducefunction.Thiswillalsoperformthemerginglocallyoneachmapperbeforesendingresultstoareducer
小飞_侠_kobe
·
2020-02-23 10:10
Spark Streaming性能优化总结
操作,避免重复计算,增加任务的执行时间;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
Wilson_0e83
·
2020-02-19 14:07
Spark性能优化之提高并行度
对于
reduceByKey
等会发生shuffle的操作,就使用并行度最大的父RDD的并行度即可。可以手动使用
有一束阳光叫温暖
·
2020-02-12 15:55
cogroup是什么
与
reduceByKey
不同的是针对两个RDD中相同的key的元素进行合并。
达微
·
2020-02-12 00:28
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
Spark 多个Stage执行是串行执行的么?
看如下的代码:Snip20160903_17.png这里的话,我们构建了两个输入(input1,input2),input2带有一个
reduceByKey
,所以会产生一次Shuffle,接着进行Join
祝威廉
·
2020-02-08 00:06
cogroup
与
reduceByKey
不同的是针对两个RDD中相同的key的元素进行合并。
流浪山人
·
2020-02-07 08:10
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入门(六)--Spark的combineByKey、sortBykey
第三个函数是对key相同的键值对进行操作,有点像
reduceByKey
,但真正实现又有着很大的不同。在Spark入
阿布gogo
·
2020-01-12 00:00
Spark入门(五)--Spark的reduce和
reduceByKey
reduce和
reduceByKey
的区别reduce和
reduceByKey
是spark中使用地非常频繁的,在字数统计中,可以看到
reduceByKey
的经典使用。
阿布gogo
·
2020-01-12 00:00
Spark入门(四)--Spark的map、flatMap、mapToPair
spark的RDD操作在上一节Spark经典的单词统计中,了解了几个RDD操作,包括flatMap,map,
reduceByKey
,以及后面简化的方案,countByValue。
阿布gogo
·
2020-01-12 00:00
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源码解析之partitioner
spark中stage的划分依据action算子进行,每一次action(
reduceByKey
等)算子都会触发一次shuffle过程,该过程涉及到数据的重新分区。
藤风
·
2019-12-30 01:19
Spark RDD键值对操作
1.PairRDD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:{(
lmem
·
2019-12-29 14:14
spark初步
"b"))text.filter(_.contains("a")).countvarwc=text.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1)).
reduceByKey
冰_茶
·
2019-12-26 17:56
spark如何只在map端做完成reduce的工作
1.前言有时候需要按照key去做reduce操作时,一般情况下调用
reduceByKey
就可以完成按照keyreduce的任务,
reduceByKey
的调用就必然意味着shuffle操作。
aaron1993
·
2019-12-26 01:16
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
spark 面试题目详解
cache不是action操作2.
reduceByKey
是不是action?不是,很多人都会以为是action,reducerdd是a
青玉_f18c
·
2019-12-22 13:25
SparkStreaming DStream转换
例如:
reduceByKey
()会化简每个事件区间中的数据,但不会化简不同区间之间的数据。(3)在wordc
hyunbar
·
2019-12-19 17:00
Spark-深入理解Spark 核心思想和源码分析阅读笔记
reducebykey
是action为了满足各个应用场景,抽象出RDD这一模型依赖划分原则为什么划分宽依赖窄依赖关于数据恢复,宽依赖需要完全执行窄依赖需要重新执行与之相关父依赖。处理
yunpiao
·
2019-12-19 17:39
[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
rdd实现wordcount
1、rdd实现wordcountrdd调用flatMap方法将rdd中每一个元素按空格分割并铺平,再通过map方法组成元组,最后通过
reduceByKey
进行词频统计,需要注意的是flatMap方法是先执行
藤风
·
2019-12-14 07:00
checkpoint
scala>sc.textFile("hdfs://hadoop21:9000/wc/").flatMap(_.split("")).map((_,1)).
reduceByKey
(_+_)res10:org.apache.spark.rdd.RDD
lehuai
·
2019-12-07 14:12
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