Spark RDD中Transformation的groupBy、partitionBy、cogroup详解

最新推荐文章于 2025-05-26 16:35:08 发布
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本文介绍RDD数据处理的基本步骤，包括数据的分组、分区及聚合操作。通过具体实例讲解了如何将相同键的数据进行合并，为理解大数据处理提供基础。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这里写图片描述
先对每个RDD中的数据进行分组，如：
V1，V2会分为一组， 形成K，依次类推。
这里写图片描述
对RDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区，
否则会生成ShuffleRDD.
这里写图片描述
把相同K，后面的V合并成一个集合。

Spark RDD的groupBy算子和groupBykey算子的对比
z1941563559的博客
11-14 1471
groupBy可以基于任意的分组逻辑进行分组，适用于更广泛的场景。返回的是，可以应用于任何RDD。性能上较为灵活，适合不同类型的数据。groupByKey只能用于PairRDD（键值对RDD），且只能基于键来分组。在处理大规模数据时，如果每个键的值非常多，可能会导致性能瓶颈。推荐用于键值对已经按键进行分组的情况，不需要额外的分组逻辑。在Spark中，groupBy和groupByKey都是用于分组数据的算子，但它们的行为和适用场景有所不同，特别是在性能上。
spark transform系列__groupByKey
隔壁老杨的专栏
01-28 1347
这个操作的作用根据相同的key的所有的value存储到一个集合中的一个玩意. def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] = self.withScope {   groupByKey(defaultPartitioner(self)) } 在做groupByKey的操作时,由于需要根据key对数据进行重新的分区操作,因此这个操作需要有一个partiti
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weixin_34375054的博客
11-29 1372
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weixin_61006262的博客
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前言： 最近在工作中发现有小伙伴对partition by 和 group by的概念、使用犯迷糊，只知道是做聚合用，却不知道其计算的过程和对应机制。闲言少叙，进入正题。😉😉 🌽🌽Partition by 和 Group by分别是什么🥜🥜
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groupBy groupBy(function) function返回key，传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组 def main(args: Array[String]): Unit = { //默认分区12个 val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test").set("spark.default.parallelism", "12")) var rdd1 = sc.
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