Spark之reduceByKey详解
Spark算子reduceByKey详解 reduceByKey与groupByKey 不同之处 相同之处 reduceByKey与groupByKey 不同之处 reduceByKey，多了一个rdd，MapPartitionsRDD，存在于stage0的，主要是代表了进行本地数据规约之后的rdd,网络传输的数据量，以及磁盘IO等，会减少，性能更高 相同之处 后面进行shuffle read和聚
相关文章
- 1. spark之groupByKey与reduceByKey
- 2. Spark API 详解/大白话解释 之 reduce、reduceByKey
- 3. Spark源码之reduceByKey与GroupByKey
- 4. Spark RDD操做之ReduceByKey
- 5. Spark-reduce和reduceByKey
- 6. spark reduceByKey()和 reduceByKey(,para)的时间差
- 7. Spark的reduceByKey和reduce
- 8. Spark中reduce和reducebykey
- 9. spark RDD，reduceByKey vs groupByKey
- 10. spark 算子之 reduceByKey与groupByKey的区别
- 更多相关文章...
- • 免费ARP详解 - TCP/IP教程
- • *.hbm.xml映射文件详解 - Hibernate教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. spark之groupByKey与reduceByKey
- 2. Spark API 详解/大白话解释 之 reduce、reduceByKey
- 3. Spark源码之reduceByKey与GroupByKey
- 4. Spark RDD操做之ReduceByKey
- 5. Spark-reduce和reduceByKey
- 6. spark reduceByKey()和 reduceByKey(,para)的时间差
- 7. Spark的reduceByKey和reduce
- 8. Spark中reduce和reducebykey
- 9. spark RDD，reduceByKey vs groupByKey
- 10. spark 算子之 reduceByKey与groupByKey的区别