sortByKey

[Spark][python]RDD的collect 作用是什么？

[Spark][Python]sortByKey例子的继续RDD的collect()作用是什么？
weixin_34397291·2020-07-12 10:09

Java Map按键排序和按值排序

Map排序的方式有很多种，这里记录下自己总结的两种比较常用的方式：按键排序(sortbykey)，按值排序(sortbyvalue)。
程序猿子·2020-07-12 05:33

Spark中topN和groupTopn讲解

村上春树本文主要介绍了Spark中去topN的操作和分组取topN的操作topN的实现思路：1、首先我们需要采用PairRDD的方式来存储数据对象，PairRDD里面的key和value尽量都保存成一样的2、在采用sortByKey
Xlucas·2020-07-09 21:30

数组对象排序的JS方法

1:0));});}eg:students:[{name:'张三',age:25},{name:'李四',age:12},{name:'刘五',age:35},]sortByKey(th
小小黑泽·2020-07-09 12:19

Spark中sortByKey和sortBy对(key,value)数据分别 根据key和value排序

根据对Spark的学习，知道Spark中有一个sortByKey()的函数能够完成对(key,value)格式的数据进行排序，但是，很明显，它是根据key进行排序，而日志分析完了之后，一般都是(URL,
Oooover·2020-07-04 14:45

Spark源码系列之Spark内核——Shuffle

尽管Spark尽可能的减少Shuffle，但是操作却需要Shuffle来完成（如，groupByKey、sortByKey、reduceByKey、distinct等）。
GatsbyNewton·2020-06-26 22:44

【Spark Java API】Transformation(9)—sortByKey、repartitionAndSortWithinPartitions

sortByKey官方文档描述：SorttheRDDbykey,sothateachpartitioncontainsasortedrangeoftheelementsinascendingorder.Calling
小飞_侠_kobe·2020-06-25 22:56

spark--键值对操作

键值对操作1.pairRDD2.pairRDD创建3.pairRDD转化操作3.1reduceByKey根据键聚合3.2groupByKey根据键分组3.3keys获取键3.4values获取值3.5sortByKey
a18792721831·2020-06-22 10:05

关于spark中rdd.sortByKey的简单分析

，其中需要对目录文件下的索引排序，最开始是用的内部归并排序，这在目录里面文件还比较少的时候，没什么大问题；但是发现有一个目录下的文件数太多，无法正常排序，因为那样会OOM；所以就打算先通过rdd里面的sortByKey
淡泊宁静_3652·2020-06-19 16:37

【spark】sortByKey实现二次排序

由于之前对spark的API使用过，知道API中的sortByKey()可以自定义排序规则，通过实现自定义的排序规则来实现二次排序。
小飞_侠_kobe·2020-04-10 06:22

sparkRddFunctionNote

Long类型而不是Int如果RDD不止一个分区，则触发一个sparkjob，如果是根据groupBy()返回的RDD不能保证一个分区内的元素排序，所以如果需要确保每一个元素的索引序列，需要针对RDD使用sortByKey
时待吾·2020-03-27 07:22

Spark的Transformation的lazy策略

Transformations的常用操作有：map，filter，flatMap，union，sortByKey，reduceByKey等。
lsnl8480·2020-03-24 14:58

RDD的依赖关系

Partition所使用，例如map,filter,union等都会产生窄依赖；宽依赖一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey,reduceByKey,sortByKey
yumzhang·2020-03-19 20:02

spark算子1：repartitionAndSortWithinPartitions

这是由于它的排序是在shuffle过程中进行，一边shuffle，一边排序；具体见sparkshuffle的读操作；关于为什么比repartitionAndsortByKey效率高，首先简要分析repartition和sortbykey
糖哗啦·2020-03-11 00:49

44、Spark内核源码深度剖析之Shuffle原理剖析与源码分析

reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作SparkShuffle操作的两个特点第一个特点在Spark早期版本中，那个bucket
ZFH__ZJ·2020-02-10 23:28

Spark入门（六）--Spark的combineByKey、sortBykey

spark的combineByKeycombineByKey的特点combineByKey的强大之处，在于提供了三个函数操作来操作一个函数。第一个函数，是对元数据处理，从而获得一个键值对。第二个函数，是对键值键值对进行一对一的操作，即一个键值对对应一个输出，且这里是根据key进行整合。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
阿布gogo·2020-01-12 00:00

Spark的二次排序

scala版本（1）输入与输出（2）需求：数据如file1.txt，要求根据第一列降序，如果第一列相等，则根据第二列升序分析：平时所使用的键值对是不具有比较意义的，也就说他们没法拿来直接比较，可以通过sortByKey
hdc520·2019-12-26 10:00

Spark源码解析排序算子sortBy和sortByKey存在未排序的情况

一.在使用中出现的问题1packagetest23importorg.apache.log4j.{Level,Logger}4importorg.apache.spark.sql.SparkSession56/**7*CreatedbyAdministratoron2019/12/17.8*/9objectTestZip{10/**11*设置日志级别12*/13Logger.getLogger("
云山之巅·2019-12-24 11:00

Spark中sortByKey是如何进行全局排序的

1T数据拆分成了8个块P1-P8而且要使P1的数据全部小于P2P2数据全部小于P3以此类推这就是分而治之的思想SortByKey对全局排序在sortByKey之前将数据使用partitioner根据数据范围来分区
0_9f3a·2019-12-19 06:06

[第十四章]Spark Shuffle的原理剖析_1

那么在什么情况下，会发生Shuffle操作呢，一般在reduceByKey,groupByKey,sortBykey,countBykey,join,cogroup等函数的下都会发生Shuffle.
cariya·2019-12-14 16:05

transformation操作

map()filter()flatMap()groupByKey()reduceByKey()sortByKey()join()cogroup()importjava.util.Arrays;importjava.util.Iterator
ibunny·2019-11-02 04:49

sortByKey引发的疑问（job，shuffle，cache）

Justforfun，写了一个demo，valrdd=sc.parallelize(Seq((1,"a"),(2,"c"),(3,"b"),(2,"c")))valsorted=rdd.sortByKey
Wish大人·2019-09-27 12:18

Spark学习05——键值对RDD转换算子

所有键值对RDD转换算子如下：mapValues、flatMapValues、sortByKey、combineByKey、foldByKey、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey
lishengping_max·2019-09-19 11:20

comm shell command

wanttodistinctandthencountandsortbynum1.1.1Command:catresult.txt|awk'{print$1}'|uniq-c|sort-k1nSortparameters:-k:sortbykey
TonyBen2018·2019-08-01 14:00

[笔记迁移][Spark][12]Spark源码——内核架构5

CacheManager(2.3中没有CacheManager)11.Shuffle（最最最最最重要，重点出错、调优目标）（1）发生时机：与Tuple的key操作相关，包括reduceByKey/groupByKey/sortByKey
Bro_Rabbit·2019-07-24 11:25

Spark sort与top序列化问题：Task not serializable

结果问题出现了：将文章分割成句子之后，无论用sort还是JavaPairRDD的sortByKey方法之后，只要我想拿数据，比如take(int),top(int)等，都会有一个类似下面的序列化问题出现
花落的速度·2019-04-17 11:07

44、Spark内核源码深度剖析之Shuffle原理剖析与源码分析

reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作SparkShuffle操作的两个特点第一个特点在Spark早期版本中，那个bucket
ZFH__ZJ·2018-12-18 21:00

6 spark入门键值对操作sortByKey、groupByKey、groupBy、cogroup

SortByKey从名字就能看到，是将Key排序用的。如一个PariRDD-["A":1,"C":4,"B":3,"B":5]，按Key排序的话就是A、B、C。
天涯泪小武·2018-04-19 10:57

Spark Java sortByKey二次排序及Task not serializable异常

leen0304/article/details/78280282SparkScala二次排序：http://blog.csdn.net/leen0304/article/details/78280282下边用sortByKey
生命不息丶折腾不止·2017-12-15 11:32

简单搞定spark的shuffle流程

reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作。
白枭·2017-11-26 15:43

Spark RDD排序算子

RDD排序算子有sortBy和sortByKey两个算作，sortBy算子可以自定义排序规则，而sortByKey只能对Key使用Scala或Spark默认支持的排序规则，如果Scala或Spark不支持排序规则的话
javartisan·2017-06-09 17:21

【CUDA 】-Thrust sort&sortbykey

#include#include#include#include#include//includesCUDA#include#include//includes,project#include#include//helperfunctionsforSDKexamples//includethrust#include#include#include#include#includeusingnames
不会code的程序猿·2017-05-12 14:52

Spark-Sort排序详解

[+]1.sortByKey无可非议sortByKey是Spark的最常用的排序，简单的案例暂且跳过，下面给一个非简单的案例，进入排序之旅对下面简单元祖，要求先按元素1升序，若元素1相同，则再按元素3升序
chenjieit619·2016-11-04 15:31

Spark核心RDD：Sort排序详解

1.sortByKey无可非议sortByKey是Spark的最常用的排序，简单的案例暂且跳过，下面给一个非简单的案例，进入排序之旅对下面简单元祖，要求先按元素1升序，若元素1相同，则再按元素3升序(1,6,3
PJ-Javis·2016-10-26 23:28

Map按键排序(sort by key)， 按值排序(sort by value)。

Map排序的方式有很多种，这里记录下自己总结的两种比较常用的方式：按键排序(sortbykey)，按值排序(sortbyvalue)。
喜欢雨天的我·2016-07-13 22:47

Map排序

Map排序的方式有很多种，这里记录下自己总结的两种比较常用的方式：按键排序(sortbykey)，按值排序(sortbyvalue)。
xiangzhihong8·2016-06-13 22:00

Spark基础排序+二次排序（java+scala）

._1)).sortByKey(false).map(pair=>(pair._2,pa
sundujing·2016-05-13 23:00

Java Map按键(Key)排序和按值(Value)排序

Map排序的方式有很多种，两种比较常用的方式：按键排序(sortbykey)，按值排序(sortbyvalue)。
丁佳辉·2016-05-06 19:00

spark之RDD

启动spark-shellbin/spark-shell--masterspark://bigdata.eclipse.com:7077reduceBykey、groupBykey、sortByKey、
yangcongyangling·2016-04-16 00:00

spark-TopK算法

11,Hadoop)(10,##)(8,you)(8,with)(8,for)算法：首先实现wordcount，topk实现是以wordcount为基础，在分词统计完成后交换key/value，然后调用sortByKey
youdianjinjin·2016-04-01 13:00

Comparison method violates its general contract!

val rdd1 = rdd.groupByKey().sortByKey(true).map(x => (x._1,x._2.toList.sortWith(timeCompare)));这个错误是
cjun1990·2016-03-31 10:00

1.1RDD解读(二)

大部分操作会生成并返回一个新的RDD，例sortByKey就不会产生一个新的RDD。
一路向前走·2016-03-10 23:00

day22:RDD的依赖关系彻底解密

例如map，filter都会产生窄依赖2、宽依赖：一个父RDD的Partition会被多个子RDD的partition所使用：例如groupbyKey，reduceBykey，sortByKey总结：如果父
·2016-02-29 12:00

Day19 实现二次排序

ilovepains 分别用java和scala实现二次排序分析：//按照order和Serializable实现自定义排序的key //将要进行二次排序的文件加载进来生成（key,value）类型的RDD //使用sortBykey
·2016-02-19 00:00

spark transform系列__sortByKey

该函数主要功能:通过指定的排序规则与进行排序操作的分区个数,对当前的RDD中的数据集按KEY进行排序,并生成一个SHUFFLEdrdd的实例,这个过程会执行shuffle操作,在执行排序操作前,sortBy操作会执行一次到两次的数据取样的操作,取出RDD中每个PARTITION的部分数据,并根据进行分区的partition的个数,按key的compare大小把某个范围内的key放到一个指定的par
hongs_yang·2016-01-31 13:41

spark transform系列__sortByKey

该函数主要功能:通过指定的排序规则与进行排序操作的分区个数,对当前的RDD中的数据集按KEY进行排序,并生成一个SHUFFLEdrdd的实例,这个过程会执行shuffle操作,在执行排序操作前,sortBy操作会执行一次到两次的数据取样的操作,取出RDD中每个PARTITION的部分数据,并根据进行分区的partition的个数,按key的compare大小把某个范围内的key放到一个指定的par
u014393917·2016-01-28 17:00

大数据IMF传奇 第19课 spark 二次排序 使用JAVA自定义key 进行二次排序

._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).collectres0:Array[(String,Int)]=Array(("",18),(the,8),(and
duan_zhihua·2016-01-24 20:00

浅谈hadoop map过程,以及一些调优

writebuffwb中，wb里有个spill值（就是个wb的空间比例），每当达到spill值，就会输出这段spill（default100m），输出前会将spill的内容在内存中按partitiongroupby，且sortbykey
g7n3f·2016-01-20 17:32

Spark源码系列之Spark内核——Shuffle

尽管Spark尽可能的减少Shuffle，但是操作却需要Shuffle来完成（如，groupByKey、sortByKey、reduceByKey、distinct等）。
u010376788·2016-01-07 11:00

Java Map排序

Map排序的方式有很多种，这里记录下自己总结的两种比较常用的方式：按键排序(sortbykey)，按值排序(sortbyvalue)。 
Rozdy·2015-12-25 14:00
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