一、groupby分组与聚合分组与聚合通常是分析数据的一种方式，通常与一些统计函数一起使用，查看数据的分组情况DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=_NoDefault.no_default, squeeze=
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 groupByKeyimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object GroupNormal {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf =
目录一.Shuffle Write框架1.不聚合，不排序（BypassMergeSortShuffleWriter）2.不聚合，但排序（SortShuffleWriter）3.聚合，排序或者不排序二.Shuffle Read框架1.不聚合，不按key排序2.不聚合，按key排序3.聚合，排序或者不排序三.支持高效聚合和排序的数据结构四.Spark和MapReduce的shuffle机制对比五.总
文章目录1. count(distinct) 去重2. 双重group by 去重3. row_number() over() 窗口函数去重4. sortWithinPartitions + dropDuplicates5. mapPartitions + HashSet分区内去重 1. count(distinct) 去重sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差
转载
2023-09-01 18:21:55
56阅读
Spark groupBy
原创
2022-12-28 15:30:20
44阅读
文章目录源码图解示例用shuffleRdd实现GroupByKey注意事项 源码groupByKeydef groupByKey(partitioner: Partitioner): RDD[(K, Iterable[V])] = self.withScope {
//定义聚合方法
//前两个方法都是在map side执行的
//将每组内的第一个Value放到Compact
pyspark groupBy方法中用到的知识点智能搜索引擎 实战中用到的pyspark知识点总结sum和udf方法计算平均得分avg方法计算平均得分count方法计算资源个数collect_list() 将groupBy 的数据处理成列表max取最大值min取最小值多条件groupBy求和sum 智能搜索引擎 实战中用到的pyspark知识点总结项目中，先配置了spark，通过spark对象连
转载
2023-07-10 21:29:58
126阅读
每天都在和你在一起 Spark Group By函数将相同的数据收集到DataFrame/DataSet上的组，并对分组后的数据执行聚合函数。count() 返回每个组的行数mean() 返回每个组的平均值max() 返回每个组的最大值min() 返回每个组的最小值sum() 返回每个组的值的总计avg(
转载
2023-07-12 10:44:09
204阅读
前言Spark ShuffleHashShuffleManager未被优化的HashShuffleManager优化的HashShuffleManagerSortShuffleManager普通运行机制bypass 运行机制SortShuffleManager 源码说明执行 runTask选择 Shuffle 写入器ShuffleManager 选择判断ShuffleManager 读写数据 前
## 实现“spark repartition groupby”
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 整体流程
A[输入数据] --> B[Repartition数据]
B --> C[GroupBy操作]
C --> D[输出结果]
end
```
### 2. 甘特图
```mermaid
ga
# 实现Spark Java GroupBy
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经熟悉了Spark Java中的GroupBy操作。但对于刚入行的小白来说，这可能是一个比较困难的概念。在本文中，我将向你展示如何实现Spark Java中的GroupBy操作，并帮助你理解其背后的原理和流程。
## 整体流程
在实现Spark Java中的GroupBy操作时，我们需要按照以下步骤进行
# Spark的GroupBy操作介绍及Java代码示例
## 引言
在大数据处理中，分组操作是一项非常重要的任务。分组操作可以根据指定的键将数据集合分割成多个子集，然后对每个子集进行相应的计算或分析。Apache Spark作为一种快速、通用的集群计算系统，提供了强大的分组操作功能。本文将介绍Spark中的GroupBy操作以及如何在Java中使用GroupBy操作。
## Spark的G
原创
2023-08-09 11:57:46
185阅读
在大数据开发过程中，遇到很多Spark写入mysql得场景，目前由于Spark仅支持以下几种SaveMode: Append、Overwirte、ErrorIfExists、Ignore、ReplaceInto由于在写入mysql时，需要数据根据主键进行更新，而不覆盖或追加，次业务场景也比较多。看了Spark源码后，故此有两种方式进行数据更新public enum SaveMode {
1、聚合函数与group by的联系严格意义来说聚合函数也多多少少跟group by分组存在着一些关系，甚至有些教科书上聚合函数有一些其他的名字，分组函数、多行处理函数…其实聚合函数使用时虽然明面上没有使用group by进行分组，但是可以理解为使用group by将所有的数据分为了一组然后在使用聚合函数！二者在sql中的执行顺序：一定是聚合函数在group by之后进行执行！2、group by
转载
2023-08-18 19:11:49
101阅读
1.reduceByKey（func）功能：使用func函数合并具有相同键的值用scala编写def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster("local[*]"))
val data = Array("on
转载
2023-08-07 07:02:19
143阅读
Spark是一个开源的类似于Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Spark中的Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。Spark是Map
## 如何实现Spark中的groupby和aggregateby
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现Spark中的groupby和aggregateby操作。这两个操作在Spark中非常常用，可以对数据进行分组和聚合操作，非常有用。
### 操作流程
首先，让我们看一下整个操作流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1
&n
转载
2023-07-12 11:24:45
78阅读
1、spark的shuffle过程父RDD中同一分区中的数据按照算子要求重新进入子RDD的不同分区中；中间结果写入磁盘；由子RDD拉取数据，而不是由父RDD推送；默认情况下，shuffle不会改变分区数量。2、spark的宽窄依赖窄依赖：一个父RDD的分区被子RDD的一个分区使用。1个子RDD的分区对应于1个父RDD的分区，比如map，filter，union等算子。宽依赖：一个父RDD的分区被子
转载
2023-09-01 18:33:29
95阅读
先进到defaultPartitioner里,self接收得是父RDD。这是defaultPartitioner函数：这一段代码的主要逻辑是分区器的选取问题，是用上游RDD的分区器还是新建一个分区器。评判标准就是：如果现有的最大分区器是合格的，或者其分区数大于或等于默认分区数，请使用现有分区器,关键就是看默认分区数的问题，下图就是代码逻辑。那么如何找到最大分区器？它会调用hasMaxPartiti
