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groupBy算子
点开groupBy源码，进去看见如下图，参数是写入的函数，以及一个默认的hashpartitioner 再点入，以下就是详细逻辑。可以看见groupBy函数以函数的返回值作为key，他和groupByKey唯一的区别是在前面加了一部map操作，把函数作为key，把父RDD的迭代器中的元素作为value。之后在链式调用groupByKespark的groupbykey算子源码分析
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Spark图解
目录RDD五大特性groupByKey和reduceBykeyBlockManager资源调度和任务调度 RDD五大特性 groupByKey和reduceBykey BlockManager 资源调度和任务调度reduceByKey和groupByKey的区别
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grouppyspark：RDD：groupByKey()，reduceByKey()
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)])GroupByKey
package sparkcoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo07GroupByKey { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("GroupByKey").setMaster("Spark算子 - groupByKey
释义 根据RDD中的某个属性进行分组，分组后形式为(k, [v1, v2, ...]) 方法签名如下： def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] = self.withScope { ... } 案例 查看每个科目有哪些学生选择 object TestGroupByKey { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf:7
一、词频统计： #1.读文本文件生成RDD lines #2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() #3.全部转换为小写 lower() #4.去掉长度小于3的单词 filter() #5.去掉停用词 #6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全05 RDD练习：词频统计，学习课程分数
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分05 RDD练习：词频统计，学习课程分数
一、词频统计： #1.读文本文件生成RDD lines #2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() #3.全部转换为小写 lower() #4.去掉长度小于3的单词 filter() #5.去掉停用词 #6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总spark groupByKey reduceByKey aggregateByKey 区别博客
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/artiRDD练习：词频统计
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分05 RDD练习：词频统计，学习课程分数
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一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 答： （1）文本文件 （2）代码 （3）运行结果 二、学生课程分数 groupByKey05 RDD练习：词频统计，学习课程分数
一、词频统计： #1.读文本文件生成RDD lines #2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() #3.全部转换为小写 lower() #4.去掉长度小于3的单词 filter() #5.去掉停用词 #6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全spark中 reduceByKey() 和 groupByKey() 的 区别
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]Spark RDD编程（3） Key-Value类型
1 partitionBy：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区， 否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。 val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("word count") val sc = new SparkContext(conf) //-----------spark:reducebykey与groupbykey的区别
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 = falseSpark中groupByKey和reduceByKey的区别
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[林子雨-5.2 键值对RDD
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