[Spark PairRDDFunctions]--combineByKey的解释

最新推荐文章于 2022-10-31 20:25:11 发布
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分类专栏： Apache Spark 文章标签： spark
本文详细介绍了Apache Spark中的combineByKey API，它在Scala和Python中的使用方式，以及如何通过这个API来计算每个学生的平均分数。文章提供了一个示例，展示了createCombiner、mergeValue和mergeCombiners函数的用法，以及整个数据处理流程。此外，还给出了相关的参考资料链接，包括Spark RDD操作的解释和代码示例。

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Spark PairRDDFunctions[K,V]聚合相关的API
大模型与Agent智能体
02-05 736
2.3.5    PairRDDFunctions[K,V]聚合相关的API     本节详细解析PairRDDFunctions的一些聚合、归并操作的API，包括AggregateByKey、ReduceByKey、FoldByKey等。隐式转换的方法在RDD伴生对象中定义。(一) AggregateByKey算子1)      官网的API定义def aggregateByKey[U](zer
第148讲：Spark RDD中Transformation的combineByKey、reduceByKey详解
大模型与Agent智能体
05-06 1619
第148讲：Spark RDD中Transformation的combineByKey、reduceByKey详解我们看一下PairRDDFunctions.scala的reduceByKey：类似于Hadoop中combiner，reduceByKey在每一个mapper进行本地合并，合并以后才把结果发送给reduce。他调用的其实就是combineByKey。/** * Merge the
spark 算子combineByKey 详解
qq_28745235的博客
10-05 789
combineByKey 作为spark 的核心算子之一，有必要详细了解。reduceByKey 和groupByKey 等健值对算子底层都实现该算子。
Spark API 之 combineByKey（一）
weixin_30699235的博客
10-08 178
1 前言 combineByKey是使用Spark无法避免的一个方法，总会在有意或无意，直接或间接的调用到它。从它的字面上就可以知道，它有聚合的作用，对于这点不想做过多的解释，原因很简单，因为reduceByKey、aggregateByKey、foldByKey等函数都是使用它来实现的。 combineByKey是一个高度抽象的聚合函数，可以用于数据的聚合和分组，由它牵出的shu...
spark中算子详解：combineByKey
jiaotongqu6470的博客
11-06 633
combineByKey是spark中更加底层，更加难理解，但却更灵活的一个算子这个算子需要传入三个函数第一个函数，是对每个分区的第一个值进行操作（这是本篇文章最重要的点） 第二个函数，是对每个分区进行操作 第三个函数，在第二个函数对每个分区操作产生结果后，对所有分区的结果进行聚合下面是具体的例子通过scala集合产生一个rddscala > val rdd1 = sc.parallelize(
Spark算子之combineByKey
Dapan同学
07-18 2200
学习combineByKey算子的时候，对它的3个参数很是疑惑。经过一番实际练习，算是基本弄明白了，因此记录一下。 combineByKey是针对不同partition进行操作的。它的第一个参数用于数据初始化（后面着重讲），第二个是针对一个partition的combine操作函数，第三个是在所有partition都combine完毕后，针对所有临时结果进行combine操作的函数。 关于...
Spark的combineByKey详解
迎接小天使
08-12 1123
spark的combineByKey算子还是相对比较难理解的,所以在记录下分析理解的过程,以便回顾。 一、spark的combineByKey源码 /** * Simplified version of combineByKeyWithClassTag that hash-partitions the resulting RDD using the * existing partitioner/parallelism level. This method is here for backwa
spark-rdd-APi
12-14
描述：“内容根据Spark RDD.scala和ParRDDFunctions.scala源码中RDD顺序整理，包含RDD功能解释。对熟悉Spark RDD很有用。”表明本文档涉及的是从Spark源码中对RDD API的深入整理和功能解析。这将会帮助已经熟悉Spark...
spark----RDD算子--Transformation之有shuffle
weixin_51077563的博客
12-29 397
Transformation之有shuffle #2 产生Shuffle的 在分布式计算中,将数据按照一定的计算逻辑(分区器),将具有相同规律的数据通过网络传输到指定的位置,严格是说是下游的task到上游拉取数据,上游一个分区的数据给了下游多个分区,只要存在这种可能性,就是shuffle(数据被打散) reduceByKey(key相同聚合) groupByKey(根据key分组) groupBy(分组) distinct(过滤) aggregateByKey(key聚合) fol...
1.2spark源码阅读笔记 RDD PairRDDFunctions
qq_33518042的博客
08-14 1313
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RDD的实现类，发现都没有找到对应的方法。直到发现这个PairRDDFunctions，原来这几个方法都在这个PairRDDFunctions类中，那么这个类和RDD是如何关联，如何使用的呢？...
pairRDD的CombineByKey
lucasmaluping的专栏
03-19 181
RDD的CombineByKey使用方法 这是一个很抽象化的方法，一开始看得一头雾水。但是大部分的聚合函数都基于这个方法去实现的，比如常用的reduceByKey，所以这个方法很重要。 方法参数 def combineByKey[C]( //在找到给定分区中第一次碰到的key（在RDD元素中）时被调用。此方法为这个key初始化一个累加器。 createCombine...
Spark核心之combineByKey详解
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LMR的博客
05-31 1万+
在这里单独讲解combineByKey是因为在练习这个算子是一开始并不是太明白，希望能我的实验过程能帮到其它和我有相同疑惑的人。首先给出combineByKey的定义，其他的细节暂时忽略。 def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCom...
Spark之combineByKey算子
Jamie's Blogs
09-27 199
Spark之combineByKeygroupByKey和ReduceByKey均是有combineByKey实现作用调用参数注意点 groupByKey和ReduceByKey均是有combineByKey实现 作用 对数据集按照 Key 进行聚合 调用 combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, [part...
【RDD】Pair RDD Functions
yuxeaotao的博客
07-08 314
Spark用几个函数定义了PairRDDFunctions类来操作Pair RDD或RDD key-value pair。当需要应用像hash partition, set operations, joins等transformations时，Pair RDD就派上了用场。 这段代码通过在RDD中的每个元素上按空格分割来创建pair RDD，并将其拉平，在RDD中的每个元素上形成一个单词字符串，最后为每个单词分配一个整数“1”，运行结果如下： sortByKey – Transformation r
深入理解spark高阶算子combineByKey
我爱智能
10-31 1370
深入理解spark的combinebykey算子
键值对的算子讲解 PairRDDFunctions
weixin_30820077的博客
09-09 151
1：groupByKey def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] 根据key进行聚集，value组成一个列表，没有进行聚集，所以在有shuffle操作时候避免使用概算子，会增大通信数据量。需要考虑进行一个本地的Combiner，所以可以直接使用reduceByKey cala> p.collect res15: Array[(Int...
Spark算子篇-combineByKey实战
D.W 的专栏
06-09 6588
Spark算子combineByKeycombineByKey属于Key-Value型算子，做的是聚集操作，这种变换不会触发作业的提交，主要有三个参数，分别是: combiner function : 组合器函数，用于将RDD[K,V]中的V转换成一个新的值C1； mergeValue function ：合并值函数，将一个C1类型值和一个V类型值合并成一个C2类型，输入参数为(C1,V)，输出为新
Spark算子: combineByKey 简单解析及案列
xinji
10-16 1967
简述    我们都晓得,gruopByKey、aggregateByKey、foldByKey…等算子 是用于处理Key，Value的Pair数据,底层都是调用 combineByKeyWithClassTag函数,在日常业务数据处理过程中,如果简单一点的逻辑计算 仅需 使用 Spark 封装好的算子就好了,当涉及到复杂一点的统计规则时, 我们就不得不使用 combineByKey 算子来实现. combineByKey 源码 def combineByKey[C]( //传入 value值 V ,
spark之combineByKey函数源码
流的博客
02-01 460
1.源码： /** * Simplified version of combineByKeyWithClassTag that hash-partitions the output RDD. * This method is here for backward compatibility. It does not provide combiner * classtag infor...
Spark插件spark-excel实现Excel文件高效读取
spark-excel插件正是为了解决这个问题而生，它允许用户直接在Spark中读取和处理Excel文件，极大地提高了数据处理的效率和便捷性。 ### 知识点一：Apache Spark概述 Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，最初...
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