aggregateByKey

赵渝强老师 2023-01-12 22:31:37

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Spark操作之aggregate、aggregateByKey详解 Spark中的aggregate函数和aggregateByKey函数是两个重要的聚合操作，它们可以对RDD中的元素进行聚合操作，生成新的RDD或值。本文将详细介绍aggregate函数和...

这部分内容重点在于`mapPartitionsWithIndex`、`aggregate`以及`aggregateByKey`等高级算子的理解与使用。 ### mapPartitionsWithIndex `mapPartitionsWithIndex`是一个重要的转换算子，它允许用户基于RDD的分区...

1. map 端的聚合：使用 reduceBykey 或者 aggregateByKey 算子来替换 groupByKey 算子。 2. 使用缓存和广播变量：用于缓存 RDD 和广播变量等数据。 Spark 3.0 优化需要从读取数据、资源配置、CPU 资源利用等多方面...

比如，使用reduceByKey或aggregateByKey来替代groupByKey，使用mapPartitions和foreachPartitions来替代普通的map和foreach操作。在可能的情况下，对数据进行过滤后再使用coalesce操作来减少分区，以及使用...

在Spark中，常用的shuffle操作包括distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等算子。这些算子可能会引发数据倾斜。要解决数据倾斜问题，首先需要定位导致数据倾斜的代码。...

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