reduceBykey

尽量使用reduceByKey代替groupByKey

three")valwordPairsRDD=sc.parallelize(words).map(word=>(word,1))valwordCountsWithReduce=wordPairsRDD.reduceByKey
自然语言处理-nlp·2020-08-02 22:05

spark dataframe dataset reducebykey用法

caseclassRecord(ts:Long,id:Int,value:Int)如果是rdd,我们经常会用reducebykey获取到最新时间戳的一条记录，用下面的方法deffindLatest(records
玉羽凌风·2020-08-02 21:25

大数据groupby太慢该如何优化

算子调优五：reduceByKey本地聚合参考：https://www.cnblogs.com/dflmg/p/10430181.htmlreduceByKey相较于普通的shuffle操作一个显著的特点就是会进行
御剑归一·2020-08-02 21:58

[pyspark] 尽量用reduceByKey而不用groupByKey

老大推荐我用reduceByKey。改完代码之后果然快
Panghu26·2020-08-02 20:03

Spark中得groupBy,reduceByKey和 combineByKey区别于各自用法 (5)

Spark中得groupByKey,reduceByKey和combineByKey区别于各自用法这篇博文记录Spark中经常使用到的shuffle操作groupByKey,reduceByKey和combineByKey
Macanv·2020-08-02 20:54

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·2020-08-02 20:28

Spark使用小结：Java版的GroupByKey示例

SparkJava版的GroupByKey示例感觉reduceByKey只能完成一些满足交换率，结合律的运算，如果想把某些数据聚合到一些做一些操作，得换groupbykey比如下面：我想把相同key对应的
fanzitao·2020-08-02 20:55

Spark中的groupByKey 、aggregateByKey、reduceByKey 的区别

1.reduceByKeyvsaggregateByKey假设你有一系列元组，以用户ID为key，以用户在某一时间点采访的站为value：valuserAccesses=sc.parallelize(Array("u1","site1"),("u2","site1"),("u1","site1"),("u2","site3"),("u2","site4")））我们要对这个列表进行处理，获得某个用户
guyy_moon·2020-08-02 20:55

Spark深入解析（十）：SparkCore之RDD的转换之Key-Value类型

目录partitionBy案例groupByKey案例reduceByKey(func,[numTasks])案例==reduceByKey和groupByKey的区别==aggregateByKey案例
老王的小知识·2020-08-02 14:17

SparkCore之RDD编程（RDD的转换之Key-Value类型常用）

（2）reduceByKey(func,[numTasks])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，reduce任务的个数
老菜啦·2020-08-02 14:05

电商平台分析平台----需求十:总结

实时计算部分总结实时计算部分无非是对某一个需求进行统计,整体框架:1.改变基本数据结构,变为(key,1L),可以用map或者transform进行改变2.累加操作,三种选择reduceByKey—适合用于实时更新数据库数据
zisuu·2020-08-01 08:49

Spark从入门到精通第十一课： Spark中的宽窄依赖 && Spark中的Shuffle && 内存管理策略

算子：reduceByKey,gro
Mr_249·2020-07-31 20:59

spark core 入门实战之一

sc.textFile("/home/hadoop/test/data/test1.txt").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collectsc
_Wanananan·2020-07-30 06:11

Spark性能优化--数据倾斜调优与shuffle调优

常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByK
weixin_30905133·2020-07-30 02:49

spark-steaming的2种操作

sparkStreaming支持2种操作:1、转化操作(transformation)会生成一个新的DStream，转换操作分为无状态操作和有状态操作a)无状态操作:例如map、filter、reduceByKey
成功路上的慢跑鞋·2020-07-29 22:06

spark wordcount

valtextFile=sc.textFile("hdfs://...")valcounts=textFile.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey
Mervyn_2014·2020-07-29 20:59

Spark算子reduceByKey深度解析

最近经常使用到reduceByKey这个算子，懵逼的时间占据多数，所以沉下心来上国外的帖子仔细过了一遍，发现一篇不错的，在此加上个人的理解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
爱国者002·2020-07-29 10:11

RDD应用API---flatMap、map、reduceByKey、collect、foreach

图片来源：梁洪亮老师的课件代码来源：SparkMLlib机器学习实践王晓华importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(args:Array[String]){//SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数（比如主节点的URL）v
谛听-·2020-07-28 13:07

Spark Transformations/Action 算子

，返回数组mapPartitions每次处理一个分区的数据，效率高sample抽样算子union合并算子/可重intersection合并算子/无重distinct去重算子groupByKey聚合操作reduceByKey
wending-Y·2020-07-28 05:47

Spark 面试题

总结问题答案sparkstage化分宽依赖，如reducebykeygroupbykeygroupbykey和reducebykey的区别reducebykey提前做一次合并sparkstreaming
wending-Y·2020-07-28 05:47

Spark中的键值对操作-scala

例如，PairRDD提供了reduceByKey()方法，可以分别规约每个键对应的数据，还有join()方法，可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起，合并为一个RDD。
haijiege·2020-07-27 23:43

RDD讲解：入门到深入

sc.textFile()方法读取HDFS中的文件,并生成一个RDD2.使用flatMap算子将读取到的每一行字符串打散成单词,并把每个单词变成新的行3.使用map算子将每个单词转换成(word,1)这种元组形式4.使用reduceByKey
北山璎珞·2020-07-27 19:46

scala中 _ reduce groupByKey reduceByKey...用法记录

1:如果变量是List的话，_就相当于List变量每一个元素scala>List((1,2),(5,9)).filter(_._1>1)res5:List[(Int,Int)]=List((5,9))scala>List((1,2),(5,9)).filter(_._2>1)res6:List[(Int,Int)]=List((1,2),(5,9))scala>List((1,2,3),(5,9.
learner_ctr·2020-07-27 18:37

Spark2.11 任务划分以及执行流程

里可以有很多的job，每个job是由一个或者多个stage构成的，后面的stage依赖前面的stage，只有前面依赖的stage计算完成后面的stage才会计算；2、stage划分的就是根据宽依赖如：reduceByKey
qq_22796957·2020-07-16 05:59

Spark宽窄依赖详解

例如GroupByKey，reduceByKey，join，sortByKey等操作。图右边是窄依赖，父RDD的每个分区的数据直接到子RDD的对应一个分区（一分区对一分区），例如1号到5号分
modefrog·2020-07-16 03:41

Spark经典案例2-数据去重

*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map，发送到一个总机器上汇总，（汇总要压力小）*groupByKey
yjgithub·2020-07-15 11:02

Spark 中Transformation 、Action操作 以及RDD的持久化

1、常用的Transformation操作有map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、sortByKey、join、cogroup2、常用的Action操作有reduce
ywendeng·2020-07-15 00:58

Spark RDD算子进阶

教程目录0x00教程内容0x01进阶算子操作1.创建RDD2.转换算子【1】reduceByKey(func)【2】groupByKey()【3】mapValues(func)【4】flatMapValues
邵奈一·2020-07-14 22:25

1.2spark源码阅读笔记 RDD PairRDDFunctions

上一篇介绍RDD的文章里，大概介绍了一些抽象类RDD，其中包括了一些RDD共通的方法，但是仔细查看发现，还有很多我们常用方法并没有在其中，比如reduceByKey，combineByKey等等，甚至找了几个
qq_33518042·2020-07-14 18:59

spark RDD踩坑全集--不定时更新

一、算子合集1.常用算子2.算子的使用限制某些算子，例如reduceByKey必须是一个[k,v]结构才能使用解决方法：封装成tuple格式等二、RDD与DataFrame之间的转换三、RDD泛型转换问题
SWEENEY_HE·2020-07-10 23:49

Spark中的键值对操作-scala

例如，PairRDD提供了reduceByKey()方法，可以分别规约每个键对应的数据，还有join()方法，可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起，合并为一个RDD。
fashchina·2020-07-10 14:01

04 Spark：RDD转换算子之Key-Value类型

RDD转换算子之Key-Value类型文章目录RDD转换算子之Key-Value类型1.partitionBy(partitioner)2.reduceByKey(func,[numTasks])3.groupByKey
朱古力...·2020-07-10 11:25

通过spark.default.parallelism谈Spark并行度

上图是spark官网关于spark.default.parallelism参数说明：对于reduceByKey和join这些分布式shuffle算子操作，取决于它的父RDD中分区数的最大值对于没有父RDD
大数据学习与分享·2020-07-10 00:55

17-SparkCore04

collectcollectcountByKeycountByValuecollectAsMapgroupByKeyvsreduceByKeyvalrdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/ruozeinput.txt").flatMap(_.split("\t")).map((_,1)).reduceByKey
CrUelAnGElPG·2020-07-09 10:55

spark stage的划分和task分配

在执行过程中会根据宽/窄依赖进行stage划分，常见的宽依赖包括groupByKey/reduceByKey/partitionBy……以reduceByKey为例，调用red
期待可为·2020-07-09 04:06

关于spark shuffle过程的理解

ShuffleManager负责，计算引擎HashShuffleManager（Spark1.2）—>SortShuffleManagerspark根据shuffle类算子进行stage的划分，当执行某个shuffle类算子（reduceByKey
OddBillow·2020-07-08 03:30

reduceBykey与groupByKey哪个好，通过源码解析?

reduceByKey：将相同的Key根据相应的逻辑进行处理。
有风微冷·2020-07-07 23:12

Spark之Shuffle机制和原理+源码解析

一、什么是sparkshufflea).我们举个例子reduceByKey会产生shuffle对吧，此算子会把上一个RDD每一个相同key的value聚合在一起形成一个新的value，生成一个新的RDD
砥砺前行的疯子·2020-07-07 14:40

深入理解groupByKey、reduceByKey

下面来看看groupByKey和reduceByKey的区别：valconf=newSparkConf().setAppName("GroupAndReduce").setMaster("local")
步步为赢567·2020-07-07 14:54

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·2020-07-07 02:35

Spark数据倾斜解决方案三：提升Shuffle Reduce的并行度

当使用reduceByKey，groupByKey等
hipeer·2020-07-06 14:19

reduceByKey和groupByKey区别与用法

转自:https://blog.csdn.net/zongzhiyuan/article/details/49965021在spark中，我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中，RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pairRDD，即RDD的每一行是（key,value）的格式。这种格式很像Python的字典类型，便于针对key进行一些处理。针对pairRDD这样的特殊形式，sp
风是外衣衣衣·2020-07-06 03:08

PySpark算子处理空间数据全解析（14）外篇：经纬度数据利用Uber H3进行聚合统计...

实际上看过上一篇文章的同学不用我说大家也都知道怎么做了……无非就是选择一个聚合的尺度，然后做Map，在做reduceByKey嘛……实际上，如果你仅仅是要来做一下蜂窝格网密度的可视化，数据量少的情况下，
大虾卢·2020-07-04 10:16

Spark 面试题系列-2

举几个常用方法4RDD容错方式5可以解释一下这两段程序的异同吗6说说map和mapPartitions的区别7groupByKey和reduceByKey是属于Transformation还是Action
runzhliu·2020-07-02 14:38

Spark--数据倾斜解决方案

数据倾斜分为两大类：聚合倾斜和join倾斜，针对不同的倾斜类型采用不同解决方案数据倾斜解决方案上分为：缓解数据倾斜和彻底解决数据倾斜1.数据倾斜表现形势导致数据倾斜的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey
李小李的路·2020-06-30 20:26

流式数据采集和计算（十五）：Spark streaming的使用案例

")sc.textFile("hdfs://172.22.241.183:8020/user/spark/yzg_test.txt").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey
有腹肌的小蝌蚪_·2020-06-30 07:50

Spark算子调优—基本的算子调优

mapPartitions算子调优二：foreachPartition优化数据库操作算子调优三：filter与coalesce的配合使用算子调优四：repartition解决SparkSQL低并行度问题算子调优五：reduceByKey
sixgold·2020-06-29 03:20

spark 常见问题汇总

org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missinganoutputlocationforshuffle02、在rdd.foreach中对变量进行操作，然后输出的时候没有值valcount=0lvalkeyTotal=rdd.reduceByKey
pcqlegend·2020-06-29 03:02

互联网面试问题以及答案20200508

(之后提问跟回答密切相关)2.项目中提到sparkstreaming和spark，具体介绍一下技术3.spark中常见算子，哪些算子会导致shuffle，groupbykey和reducebykey的区别
庄小焱·2020-06-29 01:40

scala_spark的implicity总结

RDD这个类没有reduceByKey,groupByKey等函数啊,并且RDD的子类也没有这些函数
itw_wang·2020-06-28 23:24
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