reduceByKey

Spark代码可读性与性能优化——示例八（一个业务逻辑，多种解决方式）

需求展示3.问题分析3.1问题一（SQL性能较低）3.2问题二（数据倾斜）3.3问题三（数据倾斜内的数据倾斜）4.多种解决方式的示例4.1利用将随机数添加到key上的方式，来解决数据倾斜的问题4.2使用reduceByKey
蒋含竹·2020-08-11 21:58

《SparkSQL 1》--SparkSQL简介、RDD与DataFrame、搭建SparkSQL环境、创建DF、DataFrame常用操作、DataSet、SparkSQL的执行计划和执行流程

SparkRDD实现:valdata=sc.textFile("/data/input.txt").split("\t")data.map(x=>(x(0),(x(1).toInt,1))).reduceByKey
yk_3215123·2020-08-11 05:09

spark枚举类作为Key时跨进程问题

最近在集群上跑spark时发现有些reduceByKey操作结果不符合预期，大致伪代码如下（公司统一用java，就没写成scala，用了scala的简写节省字数）。
iteye_4143·2020-08-11 05:43

Shuffle源码分析 Shuffle Write 和 Shuffle Read

中的数据写入磁盘*@paramrecords*/overridedefwrite(records:Iterator[Product2[K,V]]):Unit={//判断是否在map端进行聚合//这里的话，如果是reduceBykey
小飞猪666·2020-08-11 05:33

两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）解决groupby产生数据倾斜的简单案例

2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gro
爆发的~小宇宙·2020-08-11 01:23

Scala reduceByKey()函数详解

该函数的作用是对两个RDD结构数据进行压缩合并，将有相同key的数据合并在一起，只保留一个key对应一条数据，从而起到压缩数据的效果，对同一key下的value进行合并的方式可以指定一个计算逻辑C。函数可以表示为：原RDD数据.（（x,y）=>表达式c），表达式c可以为x+y，x|y，x等。接下来据两个例子：语句：valc=sc.parallelize(1to10)c.reduce((x,y)=>
马飞飞·2020-08-09 22:11

Spark的stage划分算法源码分析

例如reduceByKey，grou
月月鸟要好好学习安卓·2020-08-09 20:48

Spark之Transformations算子（二）

（11）reduceByKey必须注意，这里操作的也是key-value类型的RDD，专用名叫做pairRDD，本算子会要求传入一个函数，对于value进行计算，这时候，我们可以通过增加分区的个数来提高并行度
土豆钊·2020-08-09 13:41

Spark的Shuffle过程

shuffle操作，是在spark操作中调用了一些特殊算子才会触发的一种操作，shuffle操作，会导致大量的数据在不同的节点之间传输，由上可知，shuffle过程是spark中最复杂、最消耗性能的一种操作举例reduceByKey
lds_include·2020-08-09 09:26

【Spark篇】---Spark中Shuffle机制，SparkShuffle和SortShuffle

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key对应一个聚合起来的
L先生AI课堂·2020-08-09 06:41

【Spark】（五）Spark Transformation（转换算子） 和 Action（执行算子）

mapParations、mapPartitionsWithIndex2.1map2.2flatMap3.3mapPartitions3.4mapPartitionsWithIndex三、reduce、reduceByKey3.1reduce3.2reduceByKey
云 祁·2020-08-09 04:54

Spark总结,面试

提交作业参数，并描述其作用（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
Hi Xiu Hui·2020-08-08 13:33

Spark——Transformation算子 & Action算子

Transformations转换算子概念：Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。
Aying_seeya·2020-08-08 12:38

SparkStreaming算子

outputOperator算子transformation算子：flatMap、count、mapToPair、map、countByValue、repartition、filter、join、union、Reduce、reduceByKey
Aying_seeya·2020-08-08 10:13

Spark性能优化

Spark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
yihh·2020-08-04 21:24

spark重分区算子repartition和coalesce解析

textFile(path,numPartion=partitionNum)2，增加hdfs上的block数3，reduceByKeygroupByKeyshuffle算子可以指定返回的RDD的分区数，如reduceByKey
奔跑的乌班·2020-08-04 02:42

spark常用RDD算子 - reduceByKey

defreduceByKey(func:(V,V)=>V):RDD[(K,V)]defreduceByKey(func:(V,V)=>V,numPartitions:Int):RDD[(K,V)]defreduceByKey(partitioner:Partitioner,func:(V,V)=>V):RDD[(K,V)]该函数用于将RDD[K,V]中每个K对应的V值根据映射函数来运算。参数num
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

groupByKey与reduceByKey区别

Ifwecomparetheresultofboth(“groupByKey”and“reduceByKey”)transformations,wehavegotthesameresults.Iamsureyoumustbewonderingwhatisthedifferenceinbothtransformations.The
中琦2513·2020-08-03 09:59

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
道法—自然·2020-08-03 08:21

结合Spark源码分析, combineByKey, aggregateByKey, foldByKey, reduceByKey

转载请标明出处：小帆的帆的专栏combineByKeydefcombineByKey[C](createCombiner:V=>C,mergeValue:(C,V)=>C,mergeCombiners:(C,C)=>C):RDD[(K,C)]=self.withScope{combineByKeyWithClassTag(createCombiner,mergeValue,mergeCombine
小帆的帆·2020-08-03 08:59

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

scala中reducebykey使用时的坑

先上代码defartList(dataFrame:DataFrame)={//dataFrame.repartition(80)//创建变量//处理数据valartData:RDD[(String,util.List[lang.String])]=dataFrame.repartition(180).rdd.mapPartitions(xx=>{valflatten:Iterator[(Strin
大鹏_大数据·2020-08-03 07:27

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

从源码层面来看看吧，别的都显得比较苍白，源码的实现是一方面，还有笔者觉得我们更要养成多读源码里的注释的习惯，个人觉得spark源码里的注释做的相当之良心，可以让你少走很多弯路，快速的理解源码都实现了什么。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中reduce和reduceByKey的区别

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>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
weixin_33890526·2020-08-03 06:17

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

Spark函数：cogroup

与reduceByKey不同的是针对两个RDD中相同的key的元素进行合并。测试例子1将多个RDD中同一个Key对应的Value组合到一起。
_水木_·2020-08-03 05:19

Spark错误异常-stdout日志乱码

._2(3));m.filterItem(lable,text)}).reduceByKey((x,y)=>m.merge(x
xubc·2020-08-03 05:54

【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

2 Spark入门reduce、reduceByKey的操作

上一篇是讲map，map的主要作用就是替换。reduce的主要作用就是计算。packagereduce;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apach
天涯泪小武·2020-08-03 05:54

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，可能每一次的执行得到的结果都不相同。所有的数据需要进行shuffler,消耗资源。key-value键值对需要加载到内存中，若某个key有太多的value，可能发生OutOfMemoryError
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重点：join操作之昂贵，先reduceByKey

总之，join通常是你在使用Spark时最昂贵的操作，需要在join之前应尽可能的先缩小你的数据。假设，你有一个RDD存着（熊猫id，分数），另外一个RDD存着（熊猫id，邮箱地址）。若你想给每只可爱的熊猫的邮箱发送她所得的最高的分数，你可以将RDD根据id进行join，然后计算最高的分数，如下：defjoinScoresWithAddress1(scoreRDD:RDD[(Long,Double
seaReal1·2020-08-03 04:04

spark python初学（一）对于reduceByKey的理解

reduceByKey(func)是pairRDD的转化操作，目的是合并具有相同键的值。我一直不理解。可能我太笨了，今天突然开窍了。。
rifengxxc·2020-08-03 04:24

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

新手向，从用Spark求平均值到reduceByKey详解

我会在本文中对这段代码进行详细的讲解，以加强对reduceByKey用法的印象。耐心看完，保证你对reduceByKey算子理解且不会忘了。
Tai_Park·2020-08-03 03:00

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().
qq_duhai·2020-08-03 02:02

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.groupByKeyvaldg=dd.groupByKey()//dg:RDD[(Int,Iterable[Int])]valdgc=dg.collectAsMap//dgc:Map[Int,Iterable[Int]
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

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
DemonHunter211·2020-08-03 01:13

[Spark基础]--聚合操作-reduceByKey、combineBykey、groupBy和AggregateByKey

1、Spark中的reduceByKey和CombineByKey有什么区别？groupByKey和CombineByKey/reduceByKey有很大的区别。请参阅以下文章以深入了解。
highfei2011·2020-08-03 00:03

Spark groupByKey，reduceByKey，sortByKey算子的区别

SparkgroupByKey，reduceByKey，sortByKey算子的区别在spark中，我们知道一切的操作都是基于RDD的。
Data_IT_Farmer·2020-08-03 00:50

ReduceByKey算子理解

前言最近经常使用到reduceByKey这个算子，想着结合*ByKey算子和stage划分一起总结一下，所以沉下心来仔细过了一遍相关的博客和帖子，在此整体过一遍这个算子，那么我们开始：国外的大牛一上来给出这么一句话
sooner高·2020-08-03 00:21

请教Spark 中 combinebyKey 和 reduceByKey的传入函数参数的区别？

请教Spark中combinebyKey和reduceByKey的传入函数参数的区别？
dufufd·2020-08-02 23:46

PySpark算子处理空间数据全解析（16）： reduceByKey算子简介（1）

前面的文章，讲了各种map，同学也都发现了，map后面老是跟着一个叫做reduceByKey的算子，是干嘛的呢？或者说，如何去理解它的运行原理呢？
大虾卢·2020-08-02 22:37

Spark代码可读性与性能优化——示例六（groupBy、reduceByKey、aggregateByKey）

文章目录Spark代码可读性与性能优化——示例六（GroupBy、ReduceByKey）1.普通常见优化示例1.1错误示例groupByKey1.2正确示例reduceByKey2.高级优化2.0.需求
蒋含竹·2020-08-02 22:37
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