spark 使用aggregateByKey 代替groupbyKey
性能调优中有个方案， 叫使用 aggregateBykey 代替 groupbykey， 为啥呢？ 应为aggregateByKe，使用map-side预聚合的shuffle操做， 至关于再map端进行了聚合的操做，至关于mapreduce 中进行combiner ide 介绍一下aggregateBykey这个方法 这里面一共传了三个 参数，这里用到了柯里化 ， 我分别作一下参数介
相关文章
- 1. 尽量使用reduceByKey代替groupByKey
- 2. Spark core算子aggregateByKey实例
- 3. 使用Zeppelin代替spark-shell
- 4. Spark groupbykey和cogroup使用示例
- 5. Spark源码之reduceByKey与GroupByKey
- 6. Spark算子汇总-AggregateByKey
- 7. Spark 算子aggregateByKey理解
- 8. spark RDD，reduceByKey vs groupByKey
- 9. Spark操做—aggregate、aggregateByKey详解
- 10. spark中算子详解：aggregateByKey
- 更多相关文章...
- • TortoiseSVN 使用教程 - SVN 教程
- • Docker 镜像使用 - Docker教程
- • Composer 安装与使用
- • 使用Rxjava计算圆周率
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 尽量使用reduceByKey代替groupByKey
- 2. Spark core算子aggregateByKey实例
- 3. 使用Zeppelin代替spark-shell
- 4. Spark groupbykey和cogroup使用示例
- 5. Spark源码之reduceByKey与GroupByKey
- 6. Spark算子汇总-AggregateByKey
- 7. Spark 算子aggregateByKey理解
- 8. spark RDD，reduceByKey vs groupByKey
- 9. Spark操做—aggregate、aggregateByKey详解
- 10. spark中算子详解：aggregateByKey