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主講：孟繁興0102目錄reduceByKeygroupByKey03reduceByKey和groupByKey的區(qū)別groupByKeygroupByKey()應(yīng)用于(K,V)鍵值對(duì)的數(shù)據(jù)集時(shí)，返回一個(gè)新的(K,Iterable)形式的數(shù)據(jù)集reduceByKeyreduceByKey(func)應(yīng)用于(K,V)鍵值對(duì)的數(shù)據(jù)集時(shí)，返回一個(gè)新的(K,V)形式的數(shù)據(jù)集，其中的每個(gè)值是將每個(gè)key傳遞到函數(shù)func中進(jìn)行聚合后得到的結(jié)果reduceByKey和groupByKey的區(qū)別reduceByKey用于對(duì)每個(gè)key對(duì)應(yīng)的多個(gè)value進(jìn)行merge操作，最重要的是它能夠在本地先進(jìn)行merge操作，并且merge操作可以通過函數(shù)自定義groupByKey也是對(duì)每個(gè)key進(jìn)行操作，但只生成一個(gè)sequence，groupByKey本身不能自定義函數(shù)，需要先用groupByKey生成RDD，然后才能對(duì)此RDD通過map進(jìn)行自定義函數(shù)操作reduceByKey和groupByKey的區(qū)別scala>val

words

=

Array("one",

"two",

"two",

"three",

"three",

"three")

scala>val

wordPairsRDD

=

sc.parallelize(words).map(word

=>

(word,

1))

scala>val

wordCountsWithReduce

=

wordPairsRDD.reduceByKey(_

+

_)

scala>val

wordCountsWithGroup

=

wordPairsRDD.groupByKey().map(t

=>

(t._1,

t._2.sum))

上面得到的wordCountsWithReduce和wordCountsWithGroup是完全一樣的，但是，它們的內(nèi)部運(yùn)算過程是不同的reduceByKey和groupByKey的區(qū)別（1）當(dāng)采用reduceByKey時(shí)，Spark可以在每個(gè)分區(qū)移動(dòng)數(shù)據(jù)之前將待輸出數(shù)據(jù)與一個(gè)共用的key結(jié)合reduceByKey和groupByKey的區(qū)別（2）當(dāng)采用groupByKey時(shí)，由于它不接收函數(shù)，Spark只

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