fold操作区别与co1.mapValus2.flatMapValues3.comineByKey4.foldByKey5.reduceByKey6.groupByKey7.sortByKey8.cogroup9

方法一：valg=sc.textFile("/hosts").flatMap(x=>x.split("")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y)方法二：scala

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

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。

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。

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

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

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

valrdd2=rdd1.flatMap(line=>line.split(""))$scala>valrdd3=rdd2.map(word=>(word,1))$scala>valrdd4=rdd3.reduceByKey

setAppName("wordcount")valsc=newSparkContext(conf)sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey

{SparkConf,SparkContext}/***WordCount实现第一种方式:map+reduceByKey**@author陈小哥cw*@date2020/7/99:5

/usr/local/spark/tmp/char.data")rdd.countrdd.cachevalword_count=rdd.flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey

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,

wordcount的代码可以简单如下实现：sc.textFile("/library/wordcount/input").flatMap(_.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey

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

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，

(1,2,3,4,5)valdistData=sc.parallelize(data)valresultRDD=distData.flatMap(v=>(1tov)).map(v=>(v%2,1)).reduceByKey

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

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。

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

reduceByKey和groupByKey等健值对算子底层都实现该算子。

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

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

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

对于PairRDD常见的聚合操作如：reduceByKey，foldByKey，groupByKey，combineByKey。这里重点要说的是combineByKey。

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

对于PairRDD常见的聚合操作如：reduceByKey，foldByKey，groupByKey，combineByKey。这里重点要说的是combineByKey。

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

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

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

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？

//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

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。

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

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

/51322209#commentBoxhttps://blog.csdn.net/winner941112/article/details/828992771.避免使用触发shuffle的算子，例如reduceByKey

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。

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

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

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

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

一、聚合源数据我们在Spark做一些聚合的操作groupByKey、reduceByKey，

worldcountvallines=sc.textFile("hdfs://")valwords=lines.flatMap(_.split(""))valpairs=words.map((_,1))valcounts=pairs.reduceByKey

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

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

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，

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

SparkRDD实现:valdata=sc.textFile("/data/input.txt").split("\t")data.map(x=>(x(0),(x(1).toInt,1))).reduceByKey

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）。