reduceByKey

spark性能优化之数据倾斜

1.分析有可能发生数据倾斜（dataskew）的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join
卡奥斯道·2020-09-15 14:42

Spark数据倾斜解决方案

1.聚合源数据咱们现在，做一些聚合的操作，groupByKey、reduceByKey；groupByKey，说白了，就是拿到每个key对应的values；reduceByKey，说白了，就是对每个key
njyuxinag·2020-09-15 12:14

Spark RDD进阶

WordCountsc.textFile("hdfs://train:9000/demo/word")//RDD0.flatMap(_.split(""))//RDD1.map((_,1))//RDD2.reduceByKey
丿沐染烟忱丶·2020-09-15 03:54

spark RDD 常见操作

fold操作区别与co1.mapValus2.flatMapValues3.comineByKey4.foldByKey5.reduceByKey6.groupByKey7.sortByKey8.cogroup9
dianxunma2886·2020-09-15 02:25

Spark里WordCount程序三种写法

方法一：valg=sc.textFile("/hosts").flatMap(x=>x.split("")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y)方法二：scala
计算机-周卓·2020-09-14 21:22

Spark 的两种 Shuffle

普通运行机制2.bypass运行机制1.HashShuffle1.优化前1.shufflewrite阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子（比如reduceByKey
潘书鹏的BigData·2020-09-14 16:46

Spark-combineByKey

从它的字面上就可以知道，它有聚合的作用，对于这点不想做过多的解释，原因很简单，因为reduceByKey、aggregateByKey、foldByKey等函数都是使用它来实现的。
lisery_nj·2020-09-13 19:49

Spark无状态和有状态转化操作介绍

注意，针对键值对的DStream转化操作(比如reduceByKey())要添加importStreamingContext._才能在Scala中使用。
zhaogw_·2020-09-11 22:50

Spark 中的shuffle解读以及repartition和coalesce介绍以及使用场景

2背景为了理解在shuffle期间发生的事情，我们可以考虑reduceByKey操作的示例。reduceByKey操作生成一个新的RDD，其中单个键的所有值都组合成一个元组-键和
爆发的~小宇宙·2020-09-11 18:13

Spark源码解读(6)——Shuffle过程

SparkCore中较为复杂的部分，本文主要从一个最简单的WordCount例子出发分析Spark的Shuffle过程：1，概述sc.parallelize(1to1000).map(i=>(i%5,1)).reduceByKey
scalahome·2020-09-11 16:06

Spark之wordcount小案例

spark的目录中启动：bin/spark-shell进入sparkshell中输入：sc.textFile("/WordCount/").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey
忌颓废·2020-09-11 11:30

Spark第一弹——实现WordCount的三种方式

valrdd2=rdd1.flatMap(line=>line.split(""))$scala>valrdd3=rdd2.map(word=>(word,1))$scala>valrdd4=rdd3.reduceByKey
LIUDAN'S WORLD·2020-09-11 10:52

Spark实现wordcount

setAppName("wordcount")valsc=newSparkContext(conf)sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey
CoderLin很忙·2020-09-11 09:34

spark实现wordcount的几种方式总结

{SparkConf,SparkContext}/***WordCount实现第一种方式:map+reduceByKey**@author陈小哥cw*@date2020/7/99:5
陈小哥cw·2020-09-11 02:47

kafka

/usr/local/spark/tmp/char.data")rdd.countrdd.cachevalword_count=rdd.flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey
iteye_1344·2020-09-10 22:11

scala交互式操作 reduceByKey mapValues

scala>valc=sc.parallelize(List("aaa","b","b","c"))c:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=ParallelCollectionRDD[8]atparallelizeat:21//做一个映射scala>c.map(x=>(x,x.length))res7:org.apache.spark.rdd.RDD[(String,
关山难越_谁悲失路之人·2020-08-26 08:26

Spark任务提交与执行之RDD的创建、转换及DAG构建

wordcount的代码可以简单如下实现：sc.textFile("/library/wordcount/input").flatMap(_.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey
大冰的小屋·2020-08-24 16:24

Spark两种核心Shuffle(HashShuffle与sortShuffle)

SparkShuffle：SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是对的形式，这样每一个
蔡培育的小弟·2020-08-24 13:47

Spark学习笔记

2.reduceByKey（func），把具有相同key的字典元素的value进行func的迭代计算3.aggregate（value0，fun1，fun2）函数，指定返回值的类型并代初值value0，
不材之木·2020-08-23 21:21

RDD的依赖关系，以及造成的stage的划分

(1,2,3,4,5)valdistData=sc.parallelize(data)valresultRDD=distData.flatMap(v=>(1tov)).map(v=>(v%2,1)).reduceByKey
总角之宴·2020-08-23 04:17

Spark部分聚合操作的API总结

创建一个JavaRDD和一个JavaPairRDDreduce运行结果reduceByKey运行结果aggregate运行结果aggregateByKey运行结果groupBy运行结果groupByKey
无忧_wy·2020-08-23 03:56

Spark Streaming状态操作: updateStateByKey、mapWithState、基于window的状态操作

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
wangpei1949·2020-08-23 03:33

SparkRDD之combineByKey

诸如groupByKey,reduceByKey等等。combineByKey作用在键值对RDD上，根据键来对RDD进行合并。
大雄没有叮当猫·2020-08-23 03:00

[spark streaming]状态操作

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
风一样的男人_·2020-08-23 02:56

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

RDD的依赖关系彻底解密

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、reduceByKey
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

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、reduceByKey
fzh595408240·2020-08-23 01:32

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
SimminonGarcia·2020-08-23 00:09

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学习（四） -- Spark作业提交

Spark作业提交先回顾一下WordCount的过程：sc.textFile("README.rd").flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey
weixin_30702413·2020-08-22 19:35

spark中四个ByKey算子的区别

我们今天又来分析算子的具体实现了，如果只是知道一个方法的是干什么的，对于作用比较相似的方法我们很难分辨应该具体用什么，所以懂了具体的原理，我们就知道在具体业务场景下应用哪个方法更好reduceByKey
一过人_·2020-08-22 17:36

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_Spark 调优

//rdd2就相当于rdd1key-value中的valueRDDrdd2=rdd1.map()//对rdd1、rdd2进行不同的算子操作rdd1.reduceByKey()rdd2.map()如上，rdd1
桃仙人·2020-08-22 16:30

spark Job执行流程

然后，work节点中的exector的task，再针对hdfs对应的linesRDD，依此进行我们的flatmap／map／reduceByKey等操作。
我不是李寻欢·2020-08-22 15:12

Spark基础排序+二次排序（java+scala）

二次排序算法3.更高级别排序4.排序算法内幕1.基础排序算法sc.textFile("/data/putfile.txt").flatMap(_.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey
靖-Drei·2020-08-20 03:39

Spark算子

RDD;2.使用textFile方法，通过本地文件或HDFS创建RDD1.Transformation算子:Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey
XtHhua·2020-08-19 23:47

Spark优化

/51322209#commentBoxhttps://blog.csdn.net/winner941112/article/details/828992771.避免使用触发shuffle的算子，例如reduceByKey
解宏斌·2020-08-19 15:30

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 Streaming之：二、基本输入源

操作3.IDEA程序4.spark提交流计算任务二、socket输入源1.使用套接字流作为数据源2.编写程序3.打包上传执行三、队列流输入源四、Kafka输入源—>Spark知识点总结导航(x,1)).reduceByKey
落落free·2020-08-18 11:21

Spark Streaming小程序试验-《单词统计》

打包-》程序提交运行-》job运行监控）b.熟悉sparkStreaming运行，和使用场景有初步了解c.熟悉SparkStreaming基本编程，对spark函数有初步使用，flatMap,map,reduceByKey
jjshouji·2020-08-18 11:14

最详细理解spark中reduce和reduceByKey的区别

首先我们先讲讲两个函数在功能上的作用与区别是什么，然后我们再深入讨论两个函数在内部机理有什么不同。reduce(binary_function)reduce是用于一元组，遍历一元组的数据，进行处理。reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。具体过程，RDD
屈猿·2020-08-18 11:41

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

Sparkonyarn的运行方式二、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
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

worldcountvallines=sc.textFile("hdfs://")valwords=lines.flatMap(_.split(""))valpairs=words.map((_,1))valcounts=pairs.reduceByKey
CXHC·2020-08-18 03:30

【Spark入门项目】关键词统计

中的每一个元素调用split方法分词，split中使用jieba中文分词库，并过滤掉特殊符号和一些常见词，RDD中的每一个元素（即每一行）返回一个列表（中文分词结果）将分词格式为（word，1）的形式，利用reduceByKey
GX_Liu·2020-08-17 16:46

scala总结笔记

Scala特点1、优雅，速度快2、表达能力强3、Spark开发语言4、融合hadoop生态圈函数式编程精髓：Sc.textFile(“”).flatMap(.split(“,”)).map((.1)).reduceByKey
活出别致的高傲·2020-08-13 18:23

Spark性能调优-----算子调优（五）reduceByKey本地聚合

reduceByKey相较于普通的shuffle操作一个显著的特点就是会进行map端的本地聚合，map端会先对本地的数据进行combine操作，然后将数据写入给下个stage的每个task创建的文件中，
weidajiangjiang·2020-08-11 23:19
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