spark合理的使用reducebykey和groupbykey

最新推荐文章于 2025-02-28 21:20:02 发布
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博客介绍了两段代码，分别使用reduceByKey和groupByKey().map()进行操作。指出能用reduceByKey就优先使用，因其会在map端先本地combine，减少传输到reduce端的数据量和网络开销，只有在reduceByKey处理不了时，才用groupByKey().map()替代。

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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()来替代。

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