[Spark基础]--聚合操作-reduceByKey、combineBykey、groupBy和AggregateByKey

最新推荐文章于 2025-06-16 00:18:08 发布
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分类专栏： Apache Spark 文章标签： spark
本文探讨了Spark中reduceByKey、combineByKey和groupByKey的区别。reduceByKey与combineByKey在功能上等价，但API有所不同；而groupByKey与reduceByKey在处理大量数据时性能差异显著，因为groupByKey会产生大量的 Shuffle 数据。此外，AggregateByKey是基于combineByKey的高级形式。详细解释参考相关链接。

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1、Spark中的reduceByKey和CombineByKey有什么区别？

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Spark中的groupByKey,reduceByKey,combineBykey,和aggregateByKey的比较和区别
sperospera的博客
04-09 4320
groupByKey 按照key进行分组，得到相同key的值的sequence，可以通过自定义partitioner，完成分区，默认情况下使用的是HashPartitioner,分组后的元素的顺序不能保证，可能每一次的执行得到的结果都不相同。所有的数据需要进行shuffler,消耗资源。key-value键值对需要加载到内存中，若某个key有太多的value，可能发生OutOfMemoryErro...
【spark】二 reduceByKey、reduceByKeyLocally、groupByKey、combineByKey、aggregateByKey 区别 [待补充]
百物易用是苏生
04-25 971
DataFrame pyspark 只有groupByKey，容易在shuff中爆掉，改用RDD的reduceByKey、aggregateByKey相关算子 对类似实现sql的group by的相关算子进行区别分析
Spark操作之aggregate、aggregateByKey详解
08-25
主要介绍了Spark操作之aggregate、aggregateByKey详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
SparkRDD之combineByKey
大雄没有叮当猫的博客
08-15 634
combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数，其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的。诸如 groupByKey,reduceByKey等等。combineByKey作用在键值对RDD上，根据键来对RDD进行合并。 java示例: package com.cb.spark.sparkrdd; import java.util.ArrayList; import java....
在Spark中，`reduceByKey`和`groupByKey`的主要区别是什么？
最新发布
weixin_72056097的博客
06-16 852
I won't pretend that I don't care - Take in the weight each moment bears - Fresh air so crisp, water so clear - Caterpillars dream, butterflies fеar
Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey详解
weixin_34379433的博客
01-07 414
一。概念 rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))三个参数（都是函数）第一个参数：给定一个初始值，用函数生成初始值。第二个参数：combinbe聚合逻辑。第三个参数：reduce端聚合逻辑。 二。代码 from pyspark.conf import ...
Spark API 之 combineByKey（一）
weixin_30699235的博客
10-08 180
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...
【RDD Transformation】reduce、reduceByKey、aggregateByKey、combineByKey
hyj
08-09 272
一、Rdd转化算子 1、【reduce】可以对rdd中的元素进行求和； 2、【reduceByKey】是存储着元组类型的rdd,相同key为一组，计算对应的value值； 3、【aggregateByKey】参数：初始值，分区元素的计算，全局元素的计算； 4、【combineByKey】参数，(1)、遍历当前分区中所有元素，遇到之前累加，没遇到和0累加；(2)、当前分区内运算；(3)、全局分区运算； 二、实例 package com.cn.rddOperator import org.apa
[Spark算子] 对比 groupByKey / reduceByKey / foldByKey / aggregateByKey 算子区别
idcbad的博客
04-28 421
简单对比 groupByKey / reduceByKey / foldByKey / aggregateByKey 算子区别, 强化理解记忆
Spark---RDD的创建分类和基础操作算子详解
onthe_wing的博客
04-21 1182
转换算子(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。集合中的每一个元素，都要作用func匿名函数，返回0到多个新的元素，这些新的元素共同构成一个新的RDD。是一个one-to-many的操作。
Spark中的combineByKey
snail_gesture的博客
11-29 845
Spark中的combineByKey 时间 2015-01-23 21:35:00  逸思 原文  http://zhangyi.farbox.com/post/combinebykey-in-spark 主题 软件开发 在数据分析中，处理Key，Value的Pair数据是极为常见的场景，例如我们可以针对这样的数据进行分组、聚合或者将两个包含Pair数据的RDD根据key
spark aggregateByKey与aggregate
祁东握力的博客
12-09 303
一、aggregateByKey 学过hadoop的话其实就很好理解aggregateByKey了。 def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)] = self.withScope 首先，这个函数是处于数据类型为key-valu...
Spark算子—aggregate、aggregateByKey
m0_37911384的博客
03-11 402
Spark算子—aggregate、aggregateByKey 1、aggregate函数 ​ 将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。 val array = Array(("tong",25),("wei",27),("ping",23)) v...
spark中结合源码理解reduceByKey、groupByKey、combineByKey等几个ByKey算子的区别
atwdy的博客
09-23 962
1.上面这么多的…ByKey，其实最底层的就是combineByKey，这个方法中的三个参数所表示的含义：1.createCombiner：定义分区内第一条被处理的数据的转换规则2.mergeValue：定义各map分区内数据之间的计算规则。（发生在shuffle之前）3.mergeCombiners：定义不同的map分区之间的数据合并规则。
spark aggregateByKey使用java版
随心
04-27 1168
RDDaggregateByKey操作官方api：aggregateByKey(U zeroValue, Function2<U,V,U> seqFunc, Function2<U,U,U> combFunc)U zeroValue为定义初始数据；Function2<U,V,U> seqFunc中第一个U是初始数据的U，v是传入数据，第二个U是返回数据；Func...
Spark中得groupBy,reduceByKey和 combineByKey区别于各自用法 (5)
macanv的专栏
02-21 5055
Spark中得groupByKey,reduceByKey和 combineByKey区别于各自用法 这篇博文记录Spark中经常使用到的shuffle操作groupByKey,reduceByKey和 combineByKey，其中前面两个分别还有不带Key，可以在RDD的trans过程中自定义key的用法，在前面的计算TF-IDF文章中有使用到。 下面就一一的来介绍这三个API，使用词频统计的...
spark中算子aggregateByKey解释
chy2z的专栏
07-27 444
刚开始学aggregateByKey算子看的一头雾水，今天写下心得。看下面的例子： package com.chy.rdd.transformation; import com.chy.util.SparkUtil; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkCont...
spark中算子详解：combineByKey
jiaotongqu6470的博客
11-06 634
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(
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