测试源码 下面来看看groupByKey和reduceByKey的区别： val conf = new SparkConf().setAppName("GroupAndReduce").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)val words = Array("one", "two", "two", "three", "thr

groupByKey groupByKey([numTasks])是数据分组操作，在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K,Seq[V])对的数据集。 val rdd0 = sc.parallelize(Array((1,1), (1,2) , (1,3) , (2,1) , (2,2) , (2,3)), 3) val rdd1 = rdd0.groupByKey() rdd1.co

groupByKey def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] def groupByKey(numPartitions: Int): RDD[(K, Iterable[V])] def groupByKey(partitioner: Partitioner): RDD[(K, Iterable[V])] 该函数用于将RDD[K,V]中每个K对应

【转载原文：https://blog.csdn.net/ZMC921/article/details/75098903】   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.csdn.net/ZMC921/article/details/75098903 一、首先他们都是要经过shuffle的，g

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

Spark RDD/Core 编程 API入门系列 之rdd案例（map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、join、cogroupy等）（四）   声明： 　　大数据中，最重要的算子操作是：join  !!!       典型的transformation和action           val nums = sc.parallel

1、以本地模式实战map和filter 2、以集群模式实战textFile和cache 3、对Job输出结果进行升和降序 4、union 5、groupByKey 6、join 7、reduce 8、lookup     1、以本地模式实战map和filter 以local的方式，运行spark-shell。 spark@SparkSingleNo

例子描述： 【同类合并、计算】 主要为两部分，将同类的数据分组归纳到一起，并将分组后的数据进行简单数学计算。  难点在于怎么去理解groupBy和groupByKey 原始数据  2010-05-04 12:50,10,10,10  2010-05-05 13:50,20,20,20  2010-05-06 14:50,30,30,30  2010-05-05 13:50,20,20,

下面看下union的使用： 使用collect操作查看一下执行结果： 再看下groupByKey的使用： 执行结果： join操作就是一个笛卡尔积操作的过程，如下示例： 对rdd3和rdd4执行join操作： 使用collect查看执行结果： 可以看出join操作完全就是一个笛卡尔积的操作； reduce本身在

贴一段经典的代码： val conf = new SparkConf().setAppName("GroupAndReduce").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")val wordsRDD =