reduceBykey

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 stdout日志乱码

._2(3));  m.filterItem(lable, text) })           .reduceByKey(
xubcing·2015-06-05 10:43

Spark Shuffle初探

之前一直疑惑Shuffle过程中的读和写究竟是在哪里实现的，一直误解读和写都是在RDD的转换过程中实现的，但是追踪代码reduceByKey，却只找到了生成ShuffledRDD的过程，然后在ShuffledRDD
yunlong34574·2015-05-12 08:00

rdd没有reduceByKey的方法

写Spark代码的时候经常发现rdd没有reduceByKey的方法，这个发生在spark1.2及其以前对版本，因为rdd本身不存在reduceByKey的方法，需要隐式转换成PairRDDFunctions
happykuan·2015-04-20 11:57

RDD api整理

=>Iterable[U])map的一种，类似UDTFfilter(f:T=>Boolean)map的一种distinct(numPartitions)rdd的实现为map(x=>(x,null)).reduceByKey
zbf8441372·2015-04-07 16:00

倒排索引

（单词，文档ID合并字符串）The  Id1Id2Hadoop  Id2……2.设计思路先读取所有文件，数据项为(文档ID，文档词集合)的RDD，然后将数据映射为（词，文档ID）的RDD，去重，最后在reduceByKey
435116·2015-03-03 23:47

倒排索引

输出如下：（单词，文档ID合并字符串）TheId1Id2HadoopId2……2.设计思路先读取所有文件，数据项为(文档ID，文档词集合)的RDD，然后将数据映射为（词，文档ID）的RDD，去重，最后在reduceByKey
435116·2015-03-03 23:47

倒排索引

（单词，文档ID合并字符串）The  Id1Id2Hadoop  Id2……2.设计思路先读取所有文件，数据项为(文档ID，文档词集合)的RDD，然后将数据映射为（词，文档ID）的RDD，去重，最后在reduceByKey
435116·2015-03-03 23:47

Spark源码系列（六）Shuffle的过程解析

Shuffle过程的划分Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey
wbj0110·2015-02-27 15:00

Spark源码系列（六）Shuffle的过程解析

Shuffle过程的划分Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey
wbj0110·2015-02-27 15:00

Spark源码系列（六）Shuffle的过程解析

Shuffle过程的划分Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey
wbj0110·2015-02-27 15:00

【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

【Spark三十七】Spark Cache机制

调用reduceByKey对应的ShuffledRDD对应的cache ca
bit1129·2015-02-01 17:00

【Spark三十七】Spark Cache机制

调用reduceByKey对应的ShuffledRDD对应的cache ca
bit1129·2015-02-01 17:00

Spark API编程动手实战-03-以在Spark 1.2版本实现对Job输出结果进行排序

先对reduceByKey的结果进行key,value位置置换（数字，字符），然后再进行数字排序，再将key，value位置置换后就是排序后的结果了，最终将结果存储到HDFS中   可以发现我们成功对输出结果进行排序
Stark_Summer·2015-01-29 13:00

Spark API编程动手实战-03-以在Spark 1.2版本实现对Job输出结果进行排序

先对reduceByKey的结果进行key,value位置置换（数字，字符），然后再进行数字排序，再将key，value位置置换后就是排序后的结果了，最终将结果存储到HDFS中可以发现我们成功对输出结果进行排序
stark_summer·2015-01-29 13:00

Spark API编程动手实战-03-以在Spark 1.2版本实现对Job输出结果进行排序

先对reduceByKey的结果进行key,value位置置换（数字，字符），然后再进行数字排序，再将key，value位置置换后就是排序后的结果了，最终将结果存储到HDFS中   可以发现我们成功对输出结果进行排序
Stark_Summer·2015-01-29 13:00

Spark API编程动手实战-03-以在Spark 1.2版本实现对Job输出结果进行排序

先对reduceByKey的结果进行key,value位置置换（数字，字符），然后再进行数字排序，再将key，value位置置换后就是排序后的结果了，最终将结果存储到HDFS中可以发现我们成功对输出结果进行排序
stark_summer·2015-01-23 16:00

SparkStreaming找不到reduceByKey的解决方法

今天写了一个SparkStreaming的测试代码，简单的测试流式读取HDFS中的文件，然后统计WordCount。代码如下：package com.company.scala.lkimport org.apache.spark.streaming._/** * Created by kai on 15/1/14. */object SparkStreamingTest {  def loadFi
liukai_135·2015-01-14 13:34

SparkStreaming找不到reduceByKey的解决方法

    今天写了一个SparkStreaming的测试代码，简单的测试流式读取HDFS中的文件，然后统计WordCount。代码如下：package com.company.scala.lk import org.apache.spark.streaming._ /**  * Created by kai on 15/1/14.  */ object SparkStreamingTest {
liukai_135·2015-01-14 13:34

【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API

= sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey
bit1129·2015-01-05 22:00

【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API

= sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey
bit1129·2015-01-05 22:00

【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API

= sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey
bit1129·2015-01-05 22:00

spark中shuffle的过程------不看你后悔

Shuffle过程的划分Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey
Java蜗牛·2014-10-29 09:02

spark中shuffle的过程------不看你后悔

Shuffle过程的划分Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey
hao707822882·2014-10-29 09:00

Spark源码分析(1) 从WordCount示例看Spark延迟计算原理

val counts=file.flatMap(line=>line.split(""))                 .map(word=>(word,1))                 .reduceByKey
josephguan·2014-08-22 12:00

Spark RDD Action 详解---Spark学习笔记8

reduce和transformation里面的reduceByKey差不多，但是这里没有根据key分组，只是单纯的2个参数。
u014388509·2014-04-04 17:00

如何重用Spark的计算结果？--遇到的问题--待解决(已解决字符串文件存储的方式)

的解决实现确实比较优雅，只需要一条语句就解决了：sc.textFile(filePath).flatMap(line==>line.split(“\\s+”)).map(word==>(word,1)).reduceByKey
hanzhankang·2014-03-04 14:00

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
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