groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子 视频教程: 1.优酷 2. YouTube 1.groupByKey groupByKey是对每个key进行合并操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义操作函数. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;…

[groupByKey & reduceBykey 的区别] 在都能实现相同功能的情况下优先使用 reduceBykey Combine 是为了减少网络负载 1. groupByKey 是没有 Combine 过程,可以改变 V 的类型 List[] combineByKeyWithClassTag[CompactBuffer[V]](createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, partitioner, mapSideCombine = false)…

distinct/groupByKey/reduceByKey: distinct: import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession object TransformationsDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkSession = SparkSess…

groupBy 和SQL中groupby一样,只是后面必须结合聚合函数使用才可以. 例如: hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show() groupByKey 对Key-Value形式的RDD的操作. 例如(取自link): val a = sc.paral…

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti…

浅谈Spark应用程序的性能调优 :http://geek.csdn.net/news/detail/51819 下面列出的这些API会导致Shuffle操作,是数据倾斜可能发生的关键点所在 1. groupByKey 2. reduceByKey 3. aggregateByKey 4. sortByKey 5. join 6. cogroup 7. cartesian 8. coalesce 9. repartition 10. repartitionAndSortWithinPartiti…

目录 测试准备 一.Value类型转换算子 map(func) mapPartitions(func) mapPartitions和map的区别 mapPartitionsWithIndex(func) flatMap(func) glom groupBy(func) filter(func) sample(withReplacement, fraction, seed):抽样 distinct([numTasks]))去重 coalesce(numPartitions)重分区 repartit…

SpringStrongGuo Hadoop与Spark Hadoop主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算. Spark主要解决海量数据的分析计算. Spark运行模式 1)Local:运行在一台机器上. 测试用. 2)Standalone:是Spark自身的一个调度系统. 对集群性能要求非常高时用.国内很少使用. 3)Yarn:采用Hadoop的资源调度器. 国内大量使用. 4)Mesos:国内很少使用. Spark常用端口号 1)4040 spark-shell任务端口 2)7077…

Spark中产生shuffle的算子 作用 算子名 能否替换,由谁替换 去重 distinct() 不能 聚合 reduceByKey() groupByKey groupBy() groupByKey() reduceByKey aggregateByKey() combineByKey() 排序 sortByKey() sortBy() 重分区 coalesce() repartition() 集合或者表操作 Intersection() Substract() SubstractByKey…

Spark算子主要划分为两类:transformation和action,并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务.还记得之前的文章<Spark RDD详解>中提到,Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作,只有action触发的时候才会真正执行,其实不仅是Spark RDD,在Spark其他组件如SparkStreaming中也是如此,这是Spark的一个特性之一.像我们常用的算子map.flatMap.filter都是transformation算子,而coll…