Spark部分：调优【reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey，mapPartitions替代普通map，foreachPartitions替代foreach】

最新推荐文章于 2025-06-17 05:41:30 发布
最新推荐文章于 2025-06-17 05:41:30 发布
阅读量3.3k 收藏 7
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Spark学习
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wyqwilliam/article/details/81626447
本文介绍了Spark性能优化的多个策略，包括使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey以利用局部聚合，使用mapPartitions代替普通map提高效率，使用foreachPartitions减少数据库连接创建，使用filter后coalesce减小partition，以及使用repartitionAndSortWithinPartitions合并shuffle与排序等。这些技巧有助于减少数据传输、提高并行性和内存利用率。

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

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repartition与sort类操作

6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合

7.使用相同分区方式的join可以避免Shuffle

8.map和flatMap选择

9.cache和persist选择

10.zipWithIndex和zipWithUniqueId选择

　

1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

 reduceByKey/aggregateByKey底层使用combinerByKey实现，会在map端进行局部聚合；groupByKey不会。

map端预聚合的算子： reduceByKey/aggregateByKey/combinerByKey

使用map-side预聚合的shuffle操作,尽量使用有combiner的shuffle类算子。
            combiner概念：
                在map端，每一

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
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分布式内存计算框架-08 Spark SQL 性能调优实战：动态资源管理与十大优化策略详解
yangwei2048的博客
07-23 1288
Spark SQL的动态资源分配功能通过智能调整executor数量来优化资源利用率。在YARN模式下，executor会根据任务负载自动增减：空闲时会被释放（默认60秒超时），任务积压时触发新增（默认1秒延迟）。系统通过计算运行/待处理任务数、executor分配比率等参数来决定新增executor数量，并受到上下限约束（默认0到∞）。这种机制使Spark SQL能像Hive一样按需使用资源，避免了传统固定资源配置的浪费问题，特别适合多用户长服务场景。实际使用中还需考虑executor调整速率、持久化数据
Spark算子选择策略
chenjieit619的博客
12-01 686
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
在Spark中，`reduceByKey`操作是否只能用于键值对RDD。
最新发布
weixin_72056097的博客
06-17 144
You're doing what you love -Isn't that enough? Isn't that enough? -A genius, perfect job -Isn't that enough? Isn't that enough?
尽量使用reduceByKey代替groupByKey
小白成小黑
05-18 3336
val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1)) val wordCountsWithReduce = wordPairsRDD  .reduceByKey(_ + _)
java reducebykey_用reduceByKey（）替换groupByKey（）
weixin_29492649的博客
02-13 422
这是here的后续问题 . 我正在尝试基于此implementation实现k-means . 它工作得很好，但我想用 reduceByKey() 替换 groupByKey() ，但我不确定(我现在不担心性能) . 这是相关的缩小代码：val data = sc.textFile("dense.txt").map(t => (t.split("#")(0), parseVector(t.s...
Spark中aggregateByKey实现reduceByKey与groupByKey
01-01的博客
11-09 1915
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-Spark的开发调优.pdf
07-12
- **3.6.1 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey** - **场景说明**：`reduceByKey`和`aggregateByKey`提供了更高效的键值对聚合方式，相比于`groupByKey`可以减少网络传输的数据量。 - **代码示例**： `...
spark性能调优
11-16
此外，使用性能较高的算子比如reduceByKey和aggregateByKey可以替代groupByKey，mapPartitions和foreachPartitions能够替代普通的map和foreach，这些都能够在一定程度上提高性能。 在数据倾斜问题的调优中，需要...
Spark Core 企业级开发调优
ytp552200ytp的博客
06-06 1127
Spark Core 企业级开发调优
Spark中的groupByKey 、aggregateByKey、reduceByKey 的区别
热门推荐
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
01-20 384
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
[Spark_API]Transformation-reduceByKey()和aggregateByKey()
cauchemare_li的博客
05-10 523
aggregateByKey()与reduceByKey()(两者都会调用combineByKey())，唯一不同的是aggregateByKey()你会给出一个初始值zeroValue. 之所以reduceByKey()更好，是由于它使用了MapReduce的combiner这个特征，比如在类似+，*的这类combiner函数计算中,由于元素的顺序都无关紧要，使得Spark能够在多个分区上聚合
Spark groupByKey和reduceByKey对比
weixin_51981189的博客
06-11 653
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代码可读性与性能优化——示例六（groupBy、reduceByKey、aggregateByKey）
Accelerating的博客
09-28 944
Spark代码可读性与性能优化——示例六（GroupBy、ReduceByKey） 1. 普通常见优化示例 1.1 错误示例 groupByKey import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object GroupNormal { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("GroupNormal") val sc
浅谈Spark groupBy、reduceByKey与aggregateByKey,解决频繁Full GC问题
qq_39285950的博客
12-20 1380
groupBy效率较慢,可以使用reduceByKey / aggregateByKey替代groupBy, 因为这两个算子可以进行预聚合. 但是需要先将DataFrame转为RDD.Spark中建议不要使用过于复杂的数据结构,如: HashMap[String, String], ArrayList等,建议使用最简单的数据结构.预聚合部分是将多个String转为Array[String],减少了数据结构中Array的使用.后面再聚合部分是将预聚合中的Array[String]进行再聚合.
Spark性能调优(reduceByKey VS groupByKey,Map vs MapPartition,foreachPartitions vs foreach,Kryo优化序列化性能等)
05-25 1126
1 概述 官网对于Spark的调优讲解 对于spark的性能调优我推荐大家去看看美团的文章，这里我会据一些例子让大家更好的去理解。 2 调优 这里我列举出美团文章中提出的一些调优，其实都在官网上。对一些难理解的通过代码和图片的方式进行解析。 1. 避免创建重复的RDD 2. 尽可能复用同一个RDD 3. 对多次使用的RDD进行持久化 （这篇文章进行了详细的讲解） 4. 尽量避免使用...
Spark部分：groupbykey，reducebykey，sortbykey，congroup，join的区别【文字说明+代码示例】
wyqwilliam的博客
08-13 1503
1.reduceByKey(func, numPartitions=None) Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform the merginglocally on each mapper before sending results to a reducer...
Spark中RDD算子reduce，aggregate，fold与reduceByKey，aggregateByKey，foldByKey的区别
weixin_44563670的博客
01-20 702
这几个算子主要分为两类： 行动算子：reduce，aggregate，fold 转化算子：reduceByKey，aggregateByKey，foldByKey 行动算子与转化算子的区别： 行动算子会执行Spark作业执行,而转化算子只是计算逻辑的封装 /** * Run a function on a given set of partitions in an RDD and pass the results to the given * handler function. This is
Spark算子调优实战：mapPartitions与foreachPartition提升性能
mapPartitions算子在Spark中扮演着重要的角色，它与普通的map算子相比，具有显著的优势。map算子对RDD中的每个元素独立操作，如果一个分区包含大量数据（例如1万条），map算子会重复执行对应函数1万次，这在处理...
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