reduceByKey和groupByKey区别与用法

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reduceByKey和groupByKey区别与用法

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——pair RDD,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pair RDD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中如何实现SQL中的group_concat功能?>时会用到这两个operations.…

转载-reduceByKey和groupByKey的区别

原文链接-https://www.cnblogs.com/0xcafedaddy/p/7625358.html 先来看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源码 /** * Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform * the merging locally on each mapper bef…

reduceByKey和groupByKey的区别

先来看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源码 /** * Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform * the merging locally on each mapper before sending results to a reducer, similarly to a * "comb…

spark:reducebykey与groupbykey的区别

从源码看: reduceBykey与groupbykey: 都调用函数combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner)reduceBykey的map端进行聚合combine操作mapSideCombine = true groupbykey的mapSideCombine = false…

【Spark算子】：reduceByKey、groupByKey和combineByKey

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •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merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义…

Position属性四个值：static、fixed、absolute和relative的区别和用法

Position属性四个值:static.fixed.absolute和relative的区别和用法在用CSS+DIV进行布局的时候,一直对position的四个属性值relative,absolute,static,fixed分的不是很清楚,以致经常会出现让人很郁闷的结果.今天研究了一下,总算有所了解.在此总结一下: 先看下各个属性值的定义: 1.static(静态定位):默认值.没有定位,元素出现在正常的流中(忽略 top, bottom, left, right 或者 z-index 声…

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法 Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能.这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set.这里对他们进行一个简明的总结. List 字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List: ? 1 L = [12, 'China', 19.998] 可以看到并不要求元素的类型都是一样的.当然也可以定义一个空的…