一：Spark的性能优化，主要手段包括：1、使用高性能序列化类库2、优化数据结构3、对多次使用的RDD进行持久化 / Checkpoint4、使用序列化的持久化级别5、Java虚拟机垃圾回收调优6、提高并行度7、广播共享数据8、数据本地化9、reduceByKey和groupByKey的合理使用10 ...
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2019-10-27 22:29:23
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1. SparkShuffle 概念 reduceByKey 会将上一个RDD中的每一个key对应的所有 value 聚合成一个 value, 然后生成一个value, 然后生成一个新的 RDD, 元素资源是 对的形式, 这样每一个 key 对应 一个聚合起来的 value。 问题: 聚合之前, 每 ...
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2019-10-26 10:53:58
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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] groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle 建议使用reduceByKey。但是需要注意是否会影响业务逻辑 reduceByKey：按照key进行聚合，在 ...
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2019-09-04 10:01:45
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https://blog.csdn.net/do_yourself_go_on/article/details/76033252 Spark源码之reduceByKey与GroupByKey Spark源码之reduceByKey与GroupByKey ...
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2019-08-27 00:33:03
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简介 Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况 map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出 map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作。包括：flatMap，filter，mapPatitions等。 shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join，reduceByKey，rep ...
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2019-08-25 14:09:52
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一，并行度 如果并行度设置的不足，那么就会导致集群浪费。Spark自动会根据文件的大小，是否可分割等因素来设置map的数目(后面会详细讲解输入格式，同时详细讲解各种输入的map数的决定)。对于分布式reduce操作，例如groupbykey和reducebykey，默认它使用的是分区数最大的父RDD ...
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2019-07-09 13:43:50
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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。 具体过程，RDD有1 2 3 4 5 6 7 8 9 10个元素 ...
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2019-03-26 16:44:18
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【使用场景】 对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，经过sample或日志、界面定位，发生了数据倾斜。 【解决方案】 局部聚合+全局聚合，进行两阶段聚合。具体为： 将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多 ...
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2019-03-23 00:18:20
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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 ...
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2019-02-18 22:59:30
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一、Spark-RDD算子简介 二、RDD创建 例子： 三、常用Transformation 1、map(func) 2、flatMap(func) 3、sortby 4、reduceByKey 5、filter 过滤 6、union 并集 7、groupByKey 分组 8、intersectio ...
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2019-01-13 20:27:15
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