groupByKey把相同的key的数据分组到一个集合序列当中: [("hello",1), ("world",1), ("hello",1), ("fly",1), ("hello",1), ("world",1)] --> [("hello",(1,1,1)),("word",(1,1)),("fly",(1))] r

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

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

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

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.

1.reduceByKey(func) 功能: 使用 func 函数合并具有相同键的值. 示例: val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd = rdd.map((_,1)) pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println) 上例中,我们先

Spark中有两个类似的api,分别是reduceByKey和groupByKey.这两个的功能类似,但底层实现却有些不同,那么为什么要这样设计呢?我们来从源码的角度分析一下. 先看两者的调用顺序(都是使用默认的Partitioner,即defaultPartitioner) 所用spark版本:spark2.1.0 先看reduceByKey Step1 def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope { red

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

val counts = pairs.reduceByKey(_ + _) val counts = pairs.groupByKey().map(wordCounts => (wordCounts._1, wordCounts._2.sum)) 如果能用reduceByKey,那就用reduceByKey,因为它会在map端,先进行本地combine,可以大大减少要传输到reduce端的数据量,减小网络传输的开销. 只有在reduceByKey处理不了时,才用groupByKey().map(

1.test.txt文件中存放 asd sd fd gf g dkf dfd dfml dlf dff gfl pkdfp dlofkp // 创建一个Scala版本的Spark Context val conf = new SparkConf().setAppName("wordCount") val sc = new SparkContext(conf) // 读取我们的输入数据 val input = sc.textFile(inputFile) // 把它切分成一个个单词 va

一.groupByKey 1.图解 val counts = pairs.groupByKey().map(wordCounts => (wordCounts._1, wordCounts._2.sum)) groupByKey的性能,相对来说,是有问题的: 因为,它是不会进行本地聚合的,而是原封不动的,把ShuffleMapTask的输出,拉取到ResultTask的内存中,所以这样的话,会导致,所有的数据,都要进行网络传输, 从而导致网络传输的性能开销很大: 但是,有些场景下,用其他算法实现

Week 5, Big Data Analytics using Spark     Programing in Spark   Spark Core: Programming in Spark using RDD in pipelines RDD 创建过后,会有两种操作,Transformation 和 Action. 只有到了Action 阶段才会验证Transformation 操作是否正确,所以经常看到Action阶段有很多报错. 叫 lazy 下图是一个具体的例子. 教程里提到了cac

第1章 RDD概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 1.2 RDD的属性 1) 一组分区(Partition),即数据集的基本组成单位; 2) 一个计算每个分区的函数; 3) RDD之间的依赖关系; 4) 一个Partitioner,即RDD的分片函数; 5) 一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(p

一.RDD编程基础 1.创建 spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD,该方法把文件的URL作为参数,这个URL可以是: 本地文件系统的地址 分布式文件系统HDFS的地址 从云端加载数据,比如亚马逊的云端存储S3 (1)从本地文件系统中加载数据创建RDD (2)从分布式文件系统HDFS中加载数据 上面三条等价的前提是当前登录linux系统的用户名必须是Hadoop用户,这样当执行括号里给的文本文件名称word.txt时,系统默认去当前登录Ubuntu系统的用户在HD

大多数的 Spark 操作可以用在任意类型的 RDD 上, 但是有一些比较特殊的操作只能用在key-value类型的 RDD 上. 这些特殊操作大多都涉及到 shuffle 操作, 比如: 按照 key 分组(group), 聚集(aggregate)等. 在 Spark 中, 这些操作在包含对偶类型(Tuple2)的 RDD 上自动可用(通过隐式转换). object RDD { implicit def rddToPairRDDFunctions[K, V](rdd: RDD[(K, V)]

摘要:Spark编程基础_RDD初级编程 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.RDD编程基础 1.1 RDD创建 [1]从文件系统中加载数据创建RDD Spark采用textFile

这里所有算子均只适用于pairRDD.pairRDD的数据类型是(k,v)形式的键值对: PartitionBy(Partitioner) 对pairRDD进行分区操作,如果原有的partioner和现有的partioer是一致的话就不进行分区, 否则会生成ShuffleRDD,即会产生shuffle过程.注意:这里的RDD是tuple: def main(args: Array[String]): Unit = { val sc: SparkContext = new SparkContext

累加器 val dataRdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2) var sum = 0 //累加器可以收集driver和各个excuter中累加的结果 //如果此处删除累加器,用java的算法sum=sum+i那么结果是0,driver端的sum就是0,缺有无法得知各个excuter中加到了几 val accumulator = sc.longAccumulator dataRdd.foreach({ case i=>{ sum=sum+i accumulat

RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度.1 RDD编程基础 1.1 RDD创建 1. 从文件系统中加载数据创建RDD Spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD 该

RDD的详解 RDD:弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,用来表示分布式集合,支持分布式操作! RDD的创建 RDD中的数据可以来源于2个地方:本地集合或外部数据源 RDD操作 分类 转换算子 Map ··· import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo03Map { def main(args: Array[String]): Unit =

Spark Core 第1章 Spark 概述 Spark是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 Spark和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题: Spark多个作业之间数据通信基于内存,而Hadoop基于磁盘 Spark是基于内存的,所以在实际的生产环境中,由于内存的限制,可能会由于内存资源不够导致Job 执行失败,此时MapReduce其实是一个更好的选择,所以Spark并不能完全替代MR Spark核心模块 Spark Core:提供Spark最基础与最核