Spark算子中groupByKey和reduceByKey的区别

原创 已于 2022-02-21 17:39:51 修改 · 312 阅读 · 0 ·
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#spark #big data #hadoop #大数据 #分布式

于 2022-02-20 18:46:06 首次发布
博客讨论了在Apache Spark中，groupByKey和reduceByKey两种聚合操作的区别与性能影响。groupByKey可能导致大量数据shuffle，增加内存溢出风险，适合直接需要所有键值对的情况。而reduceByKey在父RDD内部先进行局部聚合，再在子RDD间聚合，减少数据传输，提高效率。对于词频统计等场景，需要先使用mapValues处理groupByKey的结果。
  • groupByKey 的 shuffle 的数据量大，容易造成子RDD的分区的内存溢出。如果做 wordcount 词频统计，那么需要继续手动 mapValues 才能得到结果。

  • reduceByKey 有 2 阶段的聚合，性能快。在父RDD分区内做了预聚合，在子RDD的分区内再次聚合。

Spark 算子之reduceByKey与groupByKey
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Spark 算子之reduceByKey
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