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 =
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2023-10-16 20:02:22
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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
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2024-04-02 08:43:22
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# 使用Spark进行分组操作（GroupBy）
在数据分析中，`groupby` 操作是非常常见的，用来将数据按某一列或多列进行分组并进行聚合操作。Apache Spark 是一个分布式数据处理框架，支持大规模数据的处理。接下来，我们将一步一步地学习如何在 Spark 中实现 `groupby` 操作。
## 整体流程
我们可以通过以下步骤来实现 `groupby` 操作：
| 步骤 |
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
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2023-09-01 18:21:55
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Spark groupBy
原创
2022-12-28 15:30:20
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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
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2023-07-10 21:29:58
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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(
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2023-07-12 10:44:09
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# 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
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# 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
原创
2024-03-15 05:54:28
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## 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
原创
2024-01-24 05:41:14
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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=
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2024-01-19 23:07:36
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&n
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2023-07-12 11:24:45
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# Spark 数据倾斜与 GroupBy 问题的解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的数据处理引擎。然而，当数据分布不均时，特别是在进行 `groupBy` 操作时，可能会出现数据倾斜的问题。本文将探讨什么是数据倾斜，它如何影响 Spark 作业性能，以及如何解决这一问题。
## 什么是数据倾斜？
数据倾斜是指在分布式数据处理过程中，某些操作对计算资源的需求
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
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2023-08-07 07:02:19
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## 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
原创
2024-02-23 07:04:43
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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
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2024-07-13 04:44:33
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# 使用Spark进行GroupBy去重的实现
在数据处理中，`groupby`操作用于将数据根据一个或多个字段分组。而在某些情况下，我们可能需要在分组的基础上进一步去重。本文将向您介绍如何在Spark中实现此操作，并详细说明步骤和代码。
## 流程概述
在使用Spark进行`groupby`去重时，整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 详细描
原创
2024-10-26 04:45:27
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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
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2023-09-01 18:33:29
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栈溢出基本原理的简单讲解（新手上路，大牛还请自行跳过，不足之处，欢迎批评指正）一 、预备知识：缓冲区溢出简单介绍缓冲区溢出：简单的说，缓冲区溢出就是超长的数据向小缓冲区复制，导致数据超出了小缓冲区，导致缓冲区其他的数据遭到破坏，这就是缓冲区溢出。而栈溢出是缓冲区溢出的一种，也是最常见的。只不过栈溢出发生在栈，堆溢出发生在堆，其实都是一样的。栈的简单介绍栈：栈是一种计算机系统中的数据结构，它按照先进
# Spark GroupBy 去重复的实现指南
在大数据处理中，去重是一项常见的操作，尤其是在数据清洗的阶段。作为一名初学者，掌握如何在 Apache Spark 中实现“groupby 去重复”是一项重要的技能。接下来的内容将为你详细介绍这一过程的步骤、代码示例及其含义，确保你可以轻松实现这一目标。
## 整体流程概述
在实现 "groupby 去重复" 的操作时，我们可以遵循以下步骤：
