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当数据集上使用groupByKey时，请帮助我理解传递给它的参数data: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala> data.flatMap(_.split(" ")).groupByKey(l=&
浏览 1提问于2017-02-16得票数 2
当我们在sparkSQL中执行group by操作时，groupByKey是否会导致网络中所有值的混洗，即使它们已经位于同一分区中，它是使用groupbykey还是使用aggregateByKey来提高性能
浏览 9提问于2017-06-08得票数 1
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我正在一个相当小的数据集上做一个简单的groupBy ( HDFS中的80个文件，总共很少有)。我在一个纱线集群中的8台低内存机器上运行星火，即类似于：数据集由长度为500-2000的字
浏览 2提问于2014-08-05得票数 7
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我们需要使用Spark来控制巨大的数据集。该控件包括按键对数据进行分组(我们使用的是：groupByKey())，然后对每个分组的数据进行循环，以检查它们之间的一致性。例如，我们有以下csv文件包含要检查的列：1;12/02/2015;30/05/2015;active;05/
浏览 4提问于2018-10-10得票数 0
我正在写一个关于Spark的程序，我只是根据键进行聚合。这个程序非常简单。我的输入数据只有2 2GB，运行在多核服务器(8核，32GBRAM)上，设置为local2。这就是使用两个内核进行并行化。我猜这可能是由序列化程序引起的。如何解决这个问题？
浏览 0提问于2014-03-11得票数 2
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不错的散文，但它真正意味着什么呢？这里是一个人为的琐碎例子，不管我是否将true或false传递给mapPartitions，对于新的RDD，每个分区的数据分区仍然是相同的，即使我改变了K，V的K值，那么，意义是什么呢？一定是我错过了一些基本的东西。import org.apache.spark.HashPartitionerdef myfunc(iter:
浏览 0提问于2020-01-02得票数 2
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我在齐柏林飞艇笔记本上使用Spark，但groupByKey()似乎不起作用。这段代码： .mapGroups((key, iterable) => println(key))error: Unable to find encoder for type stored in a Dataset.我尝试
浏览 8提问于2016-09-16得票数 4
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它在速度方面是否获得更高的效率？为什么？例如：反对var b = a.map(f => (f(2),f(5).toInt))
var c = b.groupByKey
浏览 3提问于2013-10-13得票数 1
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如果我们没有提到reduceByKey操作的任何分区程序，那么在还原之前它是否在内部执行hashPartitioning呢？例如，我的测试代码如下：val newRdd = rdd.reduceByKey((a,b) => (a+b))
在这里，reduceByKey操作是否将所有具有相同密钥的记录带到同一个分区并执行还原(对于上面的代码由于我
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
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我有一个如下的数据集Delhi,23Lucknow,36Kolkata,34Kolkata,23JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> temp2 = words.groupByKey();
Jav
浏览 1提问于2015-08-27得票数 1
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我是星火世界的新手，在一些概念上苦苦挣扎。
当使用由Kafka提供的Spark结构化流源时，并行性是如何发生的？gDataset = ds.groupByKey(...)，数据集的分区数是基于spark.sql.shuffle.partitions参数的。对于每一批(从卡夫卡拉)，被拉的项目会被分配到spark.sql.shuffle.partitions
浏览 3提问于2018-01-13得票数 8
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从星火中读取蜂巢表为数据集
、、、、
我正在尝试将spark中的一个hive表读取为一个强类型的Dataset，并且我注意到分区并没有被修剪，而不是从同一个hive表中对dataframe执行Spark。case class States(state: String, country: String)//no partition pruning
hiveDS.groupByKey(x=
浏览 0提问于2018-04-09得票数 3
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我有一个RDD，想要根据多列分组数据。对于大型数据集spark无法使用combineByKey、groupByKey、reduceByKey和aggregateByKey工作，这些都会产生堆空间错误。你能给出另一种使用Scala的API解决这个问题的方法吗？
浏览 0提问于2015-12-07得票数 0
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我想知道我是否可以在Google Dataflow平台上直接缓存数据集(就像在Spark中缓存RDDs一样)。如果没有这样的功能，Dataflow如何在应用程序中挑选热门数据集，特别是当您有多个热门数据集，并且您希望根据数据集的重要性来确定缓存的优先级时？
浏览 1提问于2017-09-02得票数 2
我有这个数据集，我想打印出这些值。我试着对这个物体做了个计数，结果它给了我res96: org.apache.spark.sql.Dataset[(Boolean, Long)] = [value: boolean, count(1):<console>:83: error: value show is not a member of org.apache.spark.sql.KeyValueGroupedDataset[Boolean.show如何显示这些数据<
浏览 1提问于2020-05-16得票数 0
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Spark SQL中Group By子句的底层实现是什么？我知道Spark支持下面两种类型的Group by操作，即GroupByKey和ReduceByKey。ReduceByKey是一种map side reduce，它提供了比GroupByKey更好的性能。在我们的应用程序代码中，我们在Spark Dataframe上使用Spark SQL，而不是直接创建RDDs。所以，我想到了这个问题，<e
浏览 0提问于2019-08-30得票数 1
在此中，大多数答案都介绍了groupByKey + reduceGroups策略。然而，我没有发现任何关于为什么spark删除reduceByKey接口的评论。有评论说，Spark的Catalyst Optimizer可以降低一些计算，这可能解释了为什么。然而，根据作者和我的测试，Dataset的groupByKey + reduceGroups策略比reduceByKey慢得多。那么为什么要删除reduceByKey，我如何才能找到替代它的<
浏览 45提问于2019-08-05得票数 0
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我有一个((id, ts), some value)类型的排序RDD。仅在id字段上使用自定义分区器对此进行分区。math.abs(id.hashCode % numPartitions)我想知道的是，flatRDD.groupByKey()和flatRDD.reduceByKey()是否将具有与partitionedRDD或S
浏览 0提问于2017-01-13得票数 3
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在以下rdd的Int上是否有任何内置的转换string是键，Int数组是Value，我需要的是将所有Int的和作为RDD[(String, Int)]。我尝试了groupByKey，但没有成功...提前感谢
浏览 0提问于2015-04-08得票数 4
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使用Spark rdd有一种方法来groupByKey，然后在每个组中排序，然后映射到大型数据集。天真的方法是在每个组上映射，并为每个组创建一个列表并对其进行排序。但是，这种列表的创建可能会导致具有许多条目的组出现内存不足问题。有没有办法让Spark进行排序，以避免内存不足的问题。
浏览 0提问于2021-09-07得票数 0
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