下面是distinct算子源码 关键看这一句 对分区内数据先进行map操作，接着调用reduceByKey对同组内数据进行（x,_）=>x 函数操作。
reduceByKey和groupByKey的区别 两者都是先根据关键字分组，然后再聚合。 不同点在于： reduceByKey在分区内会进行预聚合，而后再将所有分区的数据按照关键字来分组聚合。 而groupByKey则不会先进行预聚合，它直接将所有分区的数据一起分组再聚合。大多数情况下，reduceByKey会比group
1.parallelize()创建RDD： words = sc.parallelize([("hadoop",1),("is",1),("good",1),\ ("spark",1),("is",1),("fast",1),("spark",1),("is",1),\ ("better",1)])
reduce(binary_function) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。 val c = sc.parallelize(1 to 10) c.reduce((x, y) => x + y)//结果55 1 2 具体过程，RDD有1
import Utils.SparkUtils import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD object Demo { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc: SparkContext =SparkUtils.getSparkContext() val rdd: RDD[(String, Int)] =sc.textFile("
partitionBy 目的：对源数据进行重新分区， def partitionBy(self, numPartitions, partitionFunc=portable_hash): 其中只需要指定numPartitions就可以了 reduceByKey 目的：可以将数据按照相同的Key对Value进行聚合 示例代码： from pyspark import SparkConf, SparkContext # 创
有图，比较详细：https://blog.csdn.net/sperospera/article/details/89164261 源码级别分析：https://www.freesion.com/article/7133195695/ 各种ByKey在pyspark中的使用相关：https://blog.csdn.net/zhuzuwei/article/details/104446388 区别总结：https://blog.csdn.net/faan0966/arti
1.groupByKey： 它是将RDD中相同的key值得数据（value）合并成为一序列，只能输出相同key值得序列。 2.reduceByKey： 因为内部调用的combineByKey函数，会先进行局部聚合, 再进行全局聚合，（类似于mapreduce里的combine操作）这样会大大减少网络IO, 起到优化作用。 相同点： 都作用于 RDD[K,V]
从源码看： reduceBykey与groupbykey： 都调用函数combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner) reduceBykey的map端进行聚合combine操作 mapSideCombine = true groupbykey的mapSideCombine = false
重点比较reduceByKey和groupByKey:相同点：1,都作用于 RDD[K,V]2，都是根据key来分组聚合3， 默认，分区的数量都是不变的，但是都可以通过参数来指定分区数量 不同点：1， groupByKey默认没有聚合函数，得到的返回值类型是RDD[ k,Iterable[V]]2， reduceByKey 必须传聚合函数 得到的返回值类型 RDD[
比如两个rdd 两个分区合并去他们的并集 intersection 去数据的交集 subtract去差集 mappartition与map像是遍历的单位是每个pation分区的数据进来的是iterrter是迭代器 distinct去重(map+reducebykey+map) cogroup 作用在keyv格式上的算子 宽依赖产生shuffer 也就是说
目录 1、创建键值对RDD 从文件加载 通过并行集合创建 2、常用的键值对RDD转换操作（reduceByKey和groupByKey） 3、keys,values.sortByKey,mapValues,join 4、综合实例 1、创建键值对RDD 从文件加载 通过并行集合创建 2、常用的键值对RDD转换操作（reduceByKey和groupByKe
reducebyKey会先在本地机器上进行局部聚合，然后在移动数据，进行全局聚合 groupbyKey会先将数据进行移动，再做聚合 reducebyKey适合使用在大数据量上
[学习笔记] /*reduceByKey(function)reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。 reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式
map与mapPartitions map详解： Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD 对RDD中的每一个元素都执行一个function mapPartitions: Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD RDD由n个Partition构成，每个Partition
reduceByKey和groupByKey的区别 1. reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]. 2. groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。 3. 开发指导：reduceByKey比groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。
原文链接-https://www.cnblogs.com/0xcafedaddy/p/7625358.html 先来看一下在PairRDDFunctions.scala文件中reduceByKey和groupByKey的源码 /** * Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform * the merging locally on each m
在spark中，reduceByKey、groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多，结合使用过程中的体会简单总结： •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作，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； •groupByKey 也是对每
