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Spark groupByKey 和 reduceBykey 區(qū)別

來源:千鋒教育
發(fā)布人:syq
時(shí)間: 2022-08-12 10:25:05 1660271105

  reduceByKey 可以接收一個(gè) func 函數(shù)作為參數(shù),這個(gè)函數(shù)會(huì)作用到每個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)上,即分區(qū)內(nèi)部的數(shù)據(jù)先進(jìn)行一輪計(jì)算,然后才進(jìn)行 shuffle 將數(shù)據(jù)寫入下游分區(qū),再將這個(gè)函數(shù)作用到下游的分區(qū)上,這樣做的目的是減少 shuffle 的數(shù)據(jù)量,減輕負(fù)擔(dān)。

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  groupByKey 不接收函數(shù),Shuffle 過程所有的數(shù)據(jù)都會(huì)參加,從上游拉去全量數(shù)據(jù)根據(jù) Key 進(jìn)行分組寫入下游分區(qū),這樣會(huì)消耗比較多的資源,數(shù)據(jù)傳輸會(huì)導(dǎo)致任務(wù)處理的延遲。

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  如果我們想要進(jìn)行分組后進(jìn)行聚合操作,使用 reduceByKey 會(huì)更高效, 因?yàn)閞educeByKey 會(huì)在map階段合并分區(qū)內(nèi)相同的key,而gourpByKey 則不會(huì)合并。

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