Spark RDD的groupBy算子和groupBykey算子的对比

在Spark的RDD中,groupBygroupByKey 是两种常用的算子,它们都涉及到数据的分组操作,但在实现细节上有所不同。下面从源码角度对这两个算子的实现进行分析,并举例说明。

1. groupBy算子

groupBy算子是一个高阶函数,它可以根据某个给定的条件对数据进行分组。与groupByKey不同,groupBy会返回一个(K, Iterable[V])的键值对集合,其中K是分组键,而V是所有属于这个键的元素。groupBy一般用于对任意数据类型的RDD进行分组。

源码分析:

RDD类中,groupBy的实现如下:

def groupBy[K](f: T => K, numPartitions: Int = defaultParallelism): RDD[(K, Iterable[T])] = {val grouped = mapPartitions(iter => {val map = scala.collection.mutable.Map[K, scala.collection.mutable.ListBuffer[T]]()for (elem <- iter) {val key = f(elem)if (!map.contains(key)) {map(key) = scala.collection.mutable.ListBuffer[T]()}map(key) += elem}map.iterator}, preservesPartitioning = true)grouped
}
  • 核心思路groupBy根据用户提供的分组函数f对RDD中的元素进行分组,内部使用mapPartitions来遍历每个分区并创建一个映射,将每个键映射到一个ListBuffer,用来存储同一个分组的元素。
  • 优化:使用mapPartitions来避免重复调用f,减少计算开销。
举例:

假设我们有一个包含学生成绩的RDD,我们想根据学生的名字对成绩进行分组:

val data = sc.parallelize(Seq(("John", 80), ("Alice", 95), ("John", 90), ("Alice", 88)))
val groupedData = data.groupBy(_._1)  // 按照名字分组
groupedData.collect().foreach(println)

输出结果:

(John,ArrayBuffer((John,80), (John,90)))
(Alice,ArrayBuffer((Alice,95), (Alice,88)))

2. groupByKey算子

groupByKey是一个在PairRDD(键值对RDD)上常用的算子。它根据键对数据进行分组,即对于每个键,它将所有对应的值放在一个集合中。与groupBy不同的是,groupByKey不会允许你指定自定义的分组逻辑,默认是基于键来进行分组。

源码分析:

groupByKey的实现如下:

def groupByKey(numPartitions: Int = defaultParallelism): RDD[(K, Iterable[V])] = {mapPartitions { iter =>val map = scala.collection.mutable.Map[K, Iterable[V]]()for ((key, value) <- iter) {map(key) = map.getOrElse(key, Iterable.empty) ++ Seq(value)}map.iterator}, preservesPartitioning = true
}
  • 核心思路groupByKey将RDD中的每个键值对,根据键进行分组。分组操作通过mapPartitions来实现,构造一个键到值集合的映射。
  • 效率问题:因为它会把所有的值都存储在内存中,所以当每个键的值非常多时,会消耗大量内存。
举例:

假设我们有一个包含学生成绩的键值对RDD,其中键是学生姓名,值是成绩。我们想要按照学生姓名对成绩进行分组:

val data = sc.parallelize(Seq(("John", 80), ("Alice", 95), ("John", 90), ("Alice", 88)))
val groupedData = data.groupByKey()
groupedData.collect().foreach(println)

输出结果:

(John,CompactBuffer(80, 90))
(Alice,CompactBuffer(95, 88))

groupBygroupByKey 的区别与总结

  • groupBy

    • 可以基于任意的分组逻辑进行分组,适用于更广泛的场景。
    • 返回的是(K, Iterable[T]),可以应用于任何RDD。
    • 性能上较为灵活,适合不同类型的数据。
  • groupByKey

    • 只能用于PairRDD(键值对RDD),且只能基于键来分组。
    • 在处理大规模数据时,如果每个键的值非常多,可能会导致性能瓶颈。
    • 推荐用于键值对已经按键进行分组的情况,不需要额外的分组逻辑。

在Spark中,groupBygroupByKey 都是用于分组数据的算子,但它们的行为和适用场景有所不同,特别是在性能上。以下是对这两个算子的性能比较和为什么有时 groupBy 会比 groupByKey 输出更多结果的详细分析:

性能对比:groupBy vs groupByKey

  1. 内存使用

    • groupByKey: 该算子会将相同键的所有值收集在一起,所有相同键的值会存储在一个集合中。对于大量数据,groupByKey会导致每个键的值存储在内存中,这可能会导致内存消耗过高,特别是当数据倾斜时(某些键对应的值特别多)。
    • groupBy: 该算子使用自定义的分组函数,因此它不一定要将所有值聚合在一起。对于不同类型的数据,可以灵活控制分组的方式,从而避免了groupByKey中可能出现的内存瓶颈。groupBy的实现通常使用mapPartitions,这使得它在处理大数据时更加高效,因为每个分区内的数据可以独立处理,减少了全局聚合的开销。
  2. 效率

    • groupByKey: 对于键值对(PairRDD)来说,groupByKey是一个直接的选择,但它的性能相对较差,因为它会将所有相同键的值收集到一个集合中,这种操作容易造成内存压力,特别是在数据量大或者键分布不均时。它通常会引起Shuffle操作,因为每个键的所有值需要传输到适当的分区。
    • groupBy: 由于支持灵活的分组方式,groupBy在某些场景下比groupByKey更高效,尤其是在需要基于复杂逻辑分组时。它避免了直接将所有键的值都加载到内存中,通常使用mapPartitions来进行局部处理,减少了跨分区的操作,从而提高了性能。
  3. 结果的数量

    • groupBy返回的结果可能更多,因为它允许使用自定义的分组规则,可能会根据某些条件进一步细化分组,因此返回的键值对可能比 groupByKey 更多。
    • groupByKey则仅仅按照键进行分组,每个键对应一个集合,结果的大小取决于键的数量及其关联的值的数量。

何时使用 groupBy vs groupByKey

  • 使用 groupByKey:如果数据本身已经是PairRDD(键值对RDD),且只需要根据键来对值进行分组,而不需要复杂的分组逻辑,可以直接使用groupByKey。这种情况下,数据已经按照键进行了排序或分区,groupByKey将会更简单直接。

  • 使用 groupBy:当需要根据自定义的分组逻辑对数据进行分组时,groupBy是更优的选择。特别是在需要按某些复杂条件或转换对数据进行分组时,groupBy可以提供更大的灵活性,并且通过局部处理可以提高性能。

示例对比:

假设我们有以下RDD,表示学生成绩数据,键是学生姓名,值是成绩。

val data = sc.parallelize(Seq(("John", 80), ("Alice", 95), ("John", 90), ("Alice", 88)))
  1. 使用 groupByKey

    val groupedData = data.groupByKey()
    groupedData.collect().foreach(println)
    

    输出结果:

    (John,CompactBuffer(80, 90))
    (Alice,CompactBuffer(95, 88))
    
  2. 使用 groupBy

    val groupedData = data.groupBy(_._1)  // 按照名字分组
    groupedData.collect().foreach(println)
    

    输出结果:

    (John,ArrayBuffer((John,80), (John,90)))
    (Alice,ArrayBuffer((Alice,95), (Alice,88)))
    

总结:

  • groupByKey 适用于简单的键值对分组,且用于对已经按键进行排序的数据集。但在数据量大时可能会导致性能瓶颈和内存压力。
  • groupBy 提供了更大的灵活性,适用于需要自定义分组逻辑的情况,能够在很多场景下提高效率,尤其是当数据具有复杂的结构或需要进行部分预处理时。

在选择时,应该根据数据的特性和计算的复杂度来决定使用哪个算子。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.xdnf.cn/news/15875.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

探索Python文档自动化的奥秘:`python-docx`库全解析

文章目录 探索Python文档自动化的奥秘&#xff1a;python-docx库全解析1. 背景&#xff1a;为何选择python-docx&#xff1f;2. python-docx是什么&#xff1f;3. 如何安装python-docx&#xff1f;4. 简单库函数使用方法创建文档添加段落添加标题添加表格插入图片 5. 应用场景自…

OCP证书如何下载?

访问Oracle CertView网站&#xff1a; 打开网址 https://certview.oracle.com/ &#xff0c;这是Oracle官方提供的证书查询平台 。 登录账号&#xff1a; 使用您的Oracle账号和密码登录CertView。如果您不记得密码&#xff0c;可以通过注册账号时预留的邮箱重置密码 。 查看成…

OBOO鸥柏“触摸屏广告一体机交互”亮相2024中国珠海航展

2024年11月12日&#xff0c;第十五届中国国际航空航天博览会&#xff08;简称中国航展或珠海航展&#xff09;在珠海拉开帷幕。展会现场&#xff0c;既有OBOO鸥柏一大批高精尖液晶显示产品集体亮相&#xff0c;也有航天相关科技领域及飞行表演队炫技蓝天等。在中国航展的各个科…

【智能分子动力学】深度学习驱动分子动力学方法概述

深度学习驱动分子动力学&#xff08;Deep Learning-driven Molecular Dynamics&#xff0c;简称DLDMD&#xff09;方法是将深度学习技术应用于分子动力学模拟中的一种创新方法。这种方法通过深度学习模型来提升传统分子动力学模拟的效率和精度&#xff0c;尤其是在复杂系统的建…

(69)基于Hilbert(希尔伯特)变换的调相信号解调的MATLAB仿真

文章目录 前言一、希尔伯特变换二、相位调制1.基本原理2.调制特点3.应用 三、使用希尔伯特变换进行相位解调的原理1. 解调原理2.算法优点 四、MATLAB仿真1. 仿真代码2. 仿真结果 总结 前言 本文首先介绍了相位调制技术&#xff0c;然后说明了使用希尔伯特变换进行调相信号解调…

ISUP协议视频平台EasyCVR视频设备轨迹回放平台智慧农业视频远程监控管理方案

在当今快速发展的农业领域&#xff0c;智慧农业已成为推动农业现代化、助力乡村全面振兴的新手段和新动能。随着信息技术的持续进步和城市化进程的加快&#xff0c;智慧农业对于监控安全和智能管理的需求日益增长。 视频设备轨迹回放平台EasyCVR作为智慧农业视频远程监控管理方…

Python——NumPy库的简单用法,超级详细教程使用

一、什么是NumPy库 NumPy&#xff1a;它是python的一个科学计算库函数&#xff0c;它是由c语言编写的 它应用于数据处理、机器学习、图像处理、文件操作等等 二、array函数 这里导入库numpy&#xff0c;命名为np&#xff0c;后面的np都是代表着是numpy函数 array函数表示创建…

【postman】怎么通过curl看请求报什么错

获取现成的curl方式&#xff1a; 1&#xff0c;拿别人给的curl 2&#xff0c;手机app界面通过charles抓包&#xff0c;点击接口复制curl 3&#xff0c;浏览器界面-开发者工具-选中接口复制curl 拿到curl之后打开postman&#xff0c;点击import&#xff0c;粘贴curl点击send&am…

高翔【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】学习笔记(十三)图优化SLAM的本质

一、直白解释slam与图优化的结合 我从b站上学习理解的这个概念。 视频的大概位置是1个小时以后&#xff0c;在第75min到80min之间。图优化SLAM是怎么一回事。 slam本身是有运动方程的&#xff0c;也就是运动状态递推方程&#xff0c;也就是预测过程。通过t1时刻&#xff0c…

哔哩喵 2.3.11 | 非常好用的第三方B站客户端

哔哩喵是一款非常好用的第三方B站客户端&#xff0c;它允许用户查看各个分区在每个时间段的热门视频列表&#xff0c;支持关键字和UP主屏蔽功能&#xff0c;并能通过添加代理服务器来观看受地区限制的番剧。最新版本2.3.11更新了多项功能&#xff0c;包括个人中心头像及动态大图…

算法定制LiteAIServer摄像机实时接入分析平台玩手机打电话检测算法:智能监控的新篇章

在现代社会&#xff0c;随着智能手机的普及&#xff0c;无论是在工作场所还是公共场所&#xff0c;玩手机或打电话的行为日益普遍。然而&#xff0c;在某些特定环境下&#xff0c;如工厂生产线、仓库、学校课堂等&#xff0c;这些行为可能会影响到工作效率、安全或教学秩序。为…

11个c语言编程练习题

0. 钞票和硬币 money.c 读取一个带有两个小数位的浮点数&#xff0c;代表货币价值。将该值分解为多种钞票和硬币的和&#xff0c;要求使用的钞票和硬币的总数量尽可能少。 货币面值有100&#xff0c;50&#xff0c;20&#xff0c;10&#xff0c;5&#xff0c;1&#xff0c;0.…

【go从零单排】Signals、Exit

&#x1f308;Don’t worry , just coding! 内耗与overthinking只会削弱你的精力&#xff0c;虚度你的光阴&#xff0c;每天迈出一小步&#xff0c;回头时发现已经走了很远。 &#x1f4d7;概念 在 Go 语言中&#xff0c;信号&#xff08;signals&#xff09;是操作系统用来通…

PyAEDT:Ansys Electronics Desktop API 简介

在本文中&#xff0c;我将向您介绍 PyAEDT&#xff0c;这是一个 Python 库&#xff0c;旨在增强您对 Ansys Electronics Desktop 或 AEDT 的体验。PyAEDT 通过直接与 AEDT API 交互来简化脚本编写&#xff0c;从而允许在 Ansys 的电磁、热和机械求解器套件之间无缝集成。通过利…

教你制作更方便快捷的电子产品目录!

​在现代工作环境中&#xff0c;电子产品目录进入目录内容的分类的制作。按照电子产品的是至关类型进行重要的分类&#xff0c;环节如&#xff1a;一个清晰、详尽手机、便于、电脑查找的电子产品目录&#xff0c;平板不仅能提高工作效率&#xff0c;还能给客户留下良好的印象。…

硬件工程师之电子元器件—二极管(5)之肖特基二极管

写在前面 本系列文章主要讲解二极管的相关知识&#xff0c;希望能帮助更多的同学认识和了解二极管。 若有相关问题&#xff0c;欢迎评论沟通&#xff0c;共同进步。(*^▽^*) 二极管 9. 肖特基二极管(SBD) 肖特基势垒二极管&#xff08;SBD&#xff09;作为一种二极管&#…

实习冲刺第二十一天

14.最长公共前缀 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。 如果不存在公共前缀&#xff0c;返回空字符串 ""。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;strs ["flower","flow","flight"] 输出&#xff1a;"fl"示例…

游戏引擎学习第11天

视频参考:https://www.bilibili.com/video/BV1QLmDYQE3n 平台层的编写 应该是平台可移植什么的吧 逐项补充说明&#xff1a; 存档位置 在游戏或应用程序中&#xff0c;需要保存用户的进度、设置和数据&#xff0c;存档位置是指存放这些数据的文件夹路径。通常&#xff0c;平台…

炼码LintCode--数据库题库(级别:入门;数量:144道)--刷题笔记_01

目录 炼码LintCode数据库入门级别的笔记未完待续~~~ 炼码LintCode 数据库 入门级别的笔记 笔记如下&#xff0c;把所有涉及到的入门级别的知识点简单总结了一下。 以及一点点举一反三的写法。 增 INSERT INTO 表名 (列1, 列2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);批量增 INSERT INT…

ab (Apache Bench)的使用

Apache Bench&#xff08;ab&#xff09;是一个用于基准测试HTTP Web服务器的命令行工具&#xff0c;广泛用于评估和优化Web服务器的性能。以下是关于Apache Bench的详细介绍&#xff0c;包括其功能、使用方法、常用参数和输出结果解析。 功能 性能测试&#xff1a;通过模拟多…