Spark中的groupByKey,reduceByKey,combineBykey,和aggregateByKey的比较和区别

最新推荐文章于 2025-11-28 12:26:41 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-28 12:26:41 发布 · 4.3k 阅读 · 16 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Spark #Aggregation #聚合运算 #reduceByKey #aggregateByKey

  1. 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OutOfMemoryError。

    def groupByKey(partitioner:Partitioner) :RDD[(K,Iterable[V])]

    def groupByKey(numPartitions:Int):RDD[(K,Iterable[V])]                       

                                              

2. reduceByKey  与groupByKey相比，通过使用local combiner先做 一次聚合运算，减少数据的shuffler，此过程和Hadoop MapReduce中的combiner作用相似。有三种方式调用：

def reduceByKey(partitioner:Partitioner,func:(V,V)=>V):RDD[(K,V)]  可以自定义partitioner,默认情况下是Hash Partitioner

最低0.47元/天 解锁文章
spark学习-Spark的groupByKey
九师兄
08-24 1326
1.看代码package groupByKey;import java.util.Arrays; import java.util.List;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSpark
Spark中groupByKey算子详解介绍
优快云 精品推荐
08-16 964
前面文章我们讲解了 `groupBy` 这个算子，该算子灵活度很高，可以根据我们自定义函数来映射每个元素的key，然后对其分组，它使用于单值类型和键值类型，本文我们讲解另外一个算子 `groupByKey` ，它仅支持键值类型，它不支持自定义key，仅能够根据自身的key进行分组。
reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey的区别
2hu1
09-23 681
reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey的区别。
【常见协议与服务】CDNs 的原理：视频理解时代的内容分发魔法
最新发布
feizuiku0116的博客
11-28 1201
摘要： CDN（内容分发网络）在视频时代至关重要，通过全球分布式节点解决大文件传输、低延迟和高稳定性问题。其三层架构（边缘节点、区域中心、源站）结合智能缓存策略（如Cache-Control）显著提升访问速度。文章通过对比示例、Nginx实战搭建迷你CDN，以及调试技巧（如curl检查缓存命中），深入解析CDN在视频理解、模型分发等场景的应用价值。高级技巧包括分片缓存、动态加速和鉴权机制，并总结了工程经验（如命中率优化、多源站容灾）。CDN已成为视频时代分布式基础设施的核心，支撑全球高效内容分发。
Spark中的groupByKey 、aggregateByKey、reduceByKey 的区别
小菜鸟的博客
05-30 1万+
1.函数用法    （1）groupByKey的函数用法            groupByKey(numPartitions)    （2） aggregateByKey 的函数原型def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, partitioner: Partitioner) 　　　　(seqOp: (U, V) => U, combOp:...
Spark中aggregateByKey实现reduceByKey与groupByKey
01-01的博客
11-09 1935
Spark中aggregateByKey实现reduceByKey与groupByKey，下面为具体函数 /** * aggregateByKey算子来自定义reduceByKey算子 */ def aggregateByKeyToReduceBy(sc:SparkContext): Unit ={ val rdd = sc.parallelize(List(("a",1),("b",2),("c",3),("a",2),("a",3),("b",3),("c",2)))
【spark】二 reduceByKey、reduceByKeyLocally、groupByKey、combineByKey、aggregateByKey 区别 [待补充]
百物易用是苏生
04-25 996
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系列2】reduceByKey和groupByKey区别与用法
热门推荐
安全曼巴2020
11-21 8万+
在spark中，我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中，RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD，即RDD的每一行是（key, value）的格式。这种格式很像Python的字典类型，便于针对key进行一些处理。 针对pair RDD这样的特殊形式，spark中定义了许多方便的操作，今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey，因为在接下来
Spark中groupByKey与reduceByKey算子之间的区别
zylove2010的博客
11-19 3582
Spark程序中的shuffle操作非常耗时，在spark程序优化过程中会专门针对shuffle问题进行优化，从而减少不必要的shuffle操作，提高运行效率；但程序中有些逻辑操作必须有shuffle操作才能完成，常见的如groupByKey、reduceByKey操作等。上述两个算子是Spark处理（key,value）类型数据最常用到的函数，那么这两个算子有什么区别，在使用时该如何选择？下面从p
Spark中groupByKey() 和 reduceByKey() 和combineByKey()
大数据
07-03 3125
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD,也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence，groupByKey本身不能自定义函数，需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。 是对key的value进行merge操作，在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的
Spark算子选择策略
chenjieit619的博客
12-01 706
摘要 　  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 　　2.使用mapPartitions替代普通map 　　3.使用foreachPartitions替代foreach 　　4.使用filter之后进行coalesce操作 　　5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartiti
spark rdd之groupByKey
南风知我意
10-24 1266
GroupByKey操作可能非常昂贵。如果您正在分组以便对每个键执行聚合（例如求和或平均），则使用 `aggregateByKey` 或` reduceByKey` 将提供更好的性能。 >注意：按照目前的实现，groupByKey 必须能够保存内存中任何键的所有键值对。如果一个键的值太多，造成数据倾斜，可能会导致 `OutOfMemoryError`
Spark编程：combineByKey与aggregateByKey异同
twi_twi的博客
11-02 764
介绍Spark中combineByKey与aggregateByKey异同，提供combineByKey与aggregateByKey编程实例
Spark的RDD中key-value类型RDD处理函数reduceByKey,aggregateByKey,foldBykey和combineByKey理解
weixin_44563670的博客
01-20 407
reduceByKey: 让相同的key进行分区内聚合，让相同key分区间聚合，这里涉及到了分区内预聚合，所以与groupByKey区别在于，groupByKey中shuffle过程数据量不会操作，shuffle落盘文件，相同操作reduceByKey的性能要优于groupByKey def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope { reduceByKey(defaultPartitioner(self), f
关于spark中的groupByKey、reduceByKey、foldByKey
自渡
10-09 1397
避免使用GroupByKey 我们看一下两种计算word counts 的方法，一个使用reduceByKey，另一个使用 groupByKey： val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three") val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1)) val wordCountsWithReduce = wordPairsRDD
对于Spark中groupByKey的深入理解
凌夜知惜
01-04 4795
XML Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
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 1052
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。
reduceByKey、groupByKey以及combineByKey的区别
murphyZ的博客
03-04 747
概述：这三种算子在spark中用的比较多。 reduceByKey： 是对key的value进行merge操作，在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义； gr...
Spark groupByKey和reduceByKey对比
weixin_51981189的博客
06-11 746
在 Spark 中处理键值对数据集时，通常比groupByKey更高效，因为它减少了 shuffle 的数据量和内存开销。除非有明确的需求需要使用groupByKey，否则在聚合操作中应优先选择。
spark 上 reducebykey 和 groupbykey 的区别
10-16
<think>我们正在讨论Spark中的reduceByKey和groupByKey操作符的区别。根据之前的参考资料，我们可以总结出以下几点： 1. **功能区别**： - `reduceByKey`：在shuffle之前会先在每个分区内进行合并（combine），这被称为map-side reduce。然后，在shuffle之后，再对所有分区的相同键的值进行聚合（reduce）操作。因此，它需要提供一个聚合函数。 - `groupByKey`：只是将相同键的值分组到一起，不进行聚合。它直接进行shuffle，把相同键的所有值都移动到一个分区中，然后形成一个值的迭代器（Iterable）。如果需要聚合，则需要在之后使用map操作（例如`mapValues`）来完成。 2. **性能区别**： - `reduceByKey`由于在shuffle前进行了分区内的预聚合（combine），因此减少了shuffle过程中需要传输的数据量，从而提高了性能。特别是在数据量大的情况下，这种优化效果更明显。 - `groupByKey`没有预聚合，它会将所有相同键的值都通过网络传输，因此当某个键对应的值很多时，可能会造成内存溢出（OOM）或网络传输效率低下。 3. **使用场景**： - 当需要对每个键的值进行聚合（如求和、求最大值等）时，优先使用`reduceByKey`，因为它有预聚合，性能更好。 - 当只需要将相同键的值分组而不进行聚合（例如，需要将每个键的所有值收集到一个列表中）时，才使用`groupByKey`。但即使如此，也可以考虑使用`reduceByKey`的变体（例如，通过自定义聚合函数来实现分组，但要注意这样可能不如直接使用`groupByKey`直观，且在分组时预聚合并不能减少数据量，因为分组需要所有数据）。 4. **内存使用**： - `reduceByKey`在shuffle过程中传输的是部分聚合的结果，所以内存压力相对较小。 - `groupByKey`在shuffle过程中会传输所有原始数据，并且在接收端会将一个键的所有值都加载到内存中，如果某个键对应的值特别多，容易导致内存溢出。 5. **Shuffle数据量**： - `reduceByKey`的shuffle数据量通常小于`groupByKey`。 下面我们通过一个具体的例子来说明： 假设我们有如下数据：`("a", 1), ("a", 1), ("a", 1), ("b", 1)` 使用`reduceByKey`进行求和： ```scala val rdd = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 1), ("a", 1), ("b", 1))) val reduceRDD = rdd.reduceByKey(_ + _) ``` 执行过程： - 在每个分区内，先对键相同的值进行局部求和（如果同一个分区内有多个相同键的话）。假设这些数据分布在两个分区（为了说明，假设分区1有两个("a",1)和一个("b",1)，分区2有一个("a",1)），那么分区1内会先对"a"求和得到("a",2)，对"b"还是("b",1)；分区2得到("a",1)。然后shuffle，将相同键的数据发到同一个分区，再全局求和：对于"a"，收到2和1，再求和得到3；对于"b"，只有1，结果为1。 使用`groupByKey`进行求和： ```scala val groupRDD = rdd.groupByKey().mapValues(_.sum) ``` 执行过程： - 直接将所有数据按照键分组，shuffle后，同一个键的所有值被分到同一个分区，形成一个列表。例如，键"a"得到迭代器(1,1,1)，键"b"得到迭代器(1)。然后通过map操作，对每个键的迭代器求和。 从上面的例子可以看出，`reduceByKey`在shuffle前进行了聚合，所以shuffle的数据量减少了（比如两个("a",1)变成了一个("a",2)），而`groupByKey`则是全部传输。 因此，在需要聚合的场景下，应该优先使用`reduceByKey`。而在不需要聚合，只需要分组的情况下，才使用`groupByKey`。 引用说明：参考资料[^1][^2][^3][^4][^5]都提到了这些区别，尤其是性能方面和预聚合（combine）的特性。 最后，我们生成相关问题： </think>### Spark中`reduceByKey`与`groupByKey`的核心区别 #### 1. **数据处理机制** - **`reduceByKey`** 采用 **Combiner预聚合**机制。在Shuffle前，先在**每个分区内局部聚合**相同Key的值，再将部分聚合结果传输到Reduce端进行全局聚合[^5]。 数学表达： $$ \text{reduceByKey}(f) : RDD[(K,V)] \rightarrow RDD[(K,V)] \\ \text{其中 } f: (V,V) \rightarrow V \text{ 是聚合函数} $$ - **`groupByKey`** 直接将**所有原始数据**按Key分组，在Shuffle阶段传输全部原始值，**无预聚合**[^2][^5]。 输出格式： $$ \text{groupByKey}() : RDD[(K,V)] \rightarrow RDD[(K, Iterable[V])] $$ #### 2. **Shuffle数据量对比** | 算子 | 传输数据量 | 网络开销 | |---------------|---------------------|----------| | `reduceByKey` | **部分聚合结果** | 低 | | `groupByKey` | **原始数据全集** | 高 | > ✅ **示例**：统计词频时，若某单词在分区1出现1000次 > - `reduceByKey`传输：`(word, 1000)` > - `groupByKey`传输：1000条`(word, 1)`记录[^4] #### 3. **内存消耗** - `reduceByKey`：局部聚合减少内存压力 - `groupByKey`：需在Reduce端存储**全量原始数据**，易引发OOM > 💥 当存在**数据倾斜**时（如某个Key对应百万级数据），`groupByKey`风险更高[^3] #### 4. **性能差异** ```mermaid graph LR A[输入数据] --> B(reduceByKey) A --> C(groupByKey) B --> D[Map端预聚合] D --> E[传输聚合值] C --> F[传输原始值] E --> G[Reduce端聚合] F --> H[Reduce端分组] G --> I[输出结果] H --> J[后续聚合操作] ``` - **`reduceByKey`**：聚合在Shuffle阶段**同步完成** - **`groupByKey`**：分组后常需额外`map`操作聚合数据（如`.mapValues(_.sum)`）[^1][^3] #### 5. **适用场景** | 算子 | 推荐场景 | 不适用场景 | |---------------|----------------------------------|--------------------------| | `reduceByKey` | 聚合操作（求和、最大值、计数等） | 需保留完整值序列的场景 | | `groupByKey` | 需获取Key对应全量值的场景 | 大数据量聚合（性能瓶颈） | > **代码示例**：实现词频统计 > ```scala > // reduceByKey实现（高效） > rdd.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) > > // groupByKey实现（低效） > rdd.map(word => (word, 1)) > .groupByKey() > .mapValues(_.sum) // 需额外聚合操作 > ``` ### 🌟 最佳实践建议 1. **优先使用`reduceByKey`**：在满足业务需求时始终作为首选 2. **避免`groupByKey`的陷阱**： - 当数据倾斜时，尝试`combineByKey`自定义预聚合逻辑 - 若需完整值序列，改用`aggregateByKey`[^5] 3. **监控Shuffle数据**：通过Spark UI观察`Shuffle Write/Read`数据量差异 > ⚠️ **关键结论**：`reduceByKey`通过 **Map端预聚合** 减少约 $50\% - 90\%$ 的Shuffle数据量，在聚合场景下性能显著优于`groupByKey`[^2][^4][^5] ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值