Spark的reduceByKey方法使用-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark的reduceByKey方法使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、需求

在ODPS上我们有如下数据：

id	category_id	attr_id	attr_name	attr_value
205348	10000046	2	最优粘度	["0W-40"]
205348	10000046	1	基础油类型	["全合成"]
205348	10000046	3	级别	["BMW Longlife 01"]

我们希望得到的结果如下：

(205348, 10000046, "基础油类型：全合成\n最优粘度：0W-40\n级别：BMW Longlife 01\n")

需求解读：

需要将(id, category_id)作为key，然后将(attr_id, attr_name, attr_value)进行reduce操作，在reduce之后的数据中对attr_id进行排序，再将attr_name和attr_value合并在一起。

二、reduce操作之字符串方式

这个是最简单的方式，大致思路如下：

首先，将(id, category_id)作为key。

然后，将attr_id、attr_name、attr_value合并成一个字符串attr_info：attr_id + "#" + attr_name + "#" + attr_value，然后attr_info再通过"&"进行合并。

示例代码如下：

xx.map{case(id, category_id, attr_id, attr_name, attr_value) => ((id, category_id), attr_id + "#" + attr_name + "#" + attr_value)}
	.reduceByKey(_ + "&" + _, 100)

然后在接下来的流程中首先split("#")得到不同的attr信息，再通过split("&")得到不同的attr的列信息。这就要求attr_id，attr_name，attr_value中不能包含"#"和"&"字符串。

所以这种方式有缺陷，就是当attr_id，attr_name，attr_value包含了"#"和"&"字符串时需要先replace一下，这样就改变了原数据的值。

三、reduce操作之列表方式

这种方式相对复杂一点，需要对输入数据进行预处理，但是逻辑清晰。

输入数据中(id, category_id)是key保持不变，(item_id, item_name, item_value)是一组tuple。

reduce操作会在同一个partition中，不同的partition之间进行数据合并，这要求数据的输入、输出类型保持不变。

spark reducebykey用法,spark,spark,java,ajax

我们的初步想法：将item_id, item_name, item_value分别放到3个列表中，合并时就是列表之间的合并，合并完毕后使用时只需要遍历列表即可。

因为reduce操作的输入、输出类型不能变化，所以先放item_id, item_name, item_value初始化为一个列表，然后再进行列表之间的合并。

示例代码如下：

xx.map{case(id, category_id, attr_id, attr_name, attr_value) => 
	  val itemIdList = new ArrayList[Long]()
	  itemIdList.add(attr_id)
	  val itemNameList = new ArrayList[String]()
	  itemNameList.add(attr_name)
	  val itemValueList = new ArrayList[String]()
	  itemValueList.add(attr_value)
	  ((id, category_id), (itemIdList, itemNameList, itemValueList))

}.reduceByKey((x, y) => {
	  val itemIdList = new ArrayList[Long]()
	  for(i <- 0 until x._1.size()){
		itemIdList.add(x._1.get(i))
	  }
	  for(i <- 0 until y._1.size()){
		itemIdList.add(y._1.get(i))
	  }

	  val itemNameList = new ArrayList[String]()
	  for(i <- 0 until x._2.size()){
		itemNameList.add(x._2.get(i))
	  }
	  for(i <- 0 until y._2.size()){
		itemNameList.add(y._2.get(i))
	  }

	  val itemValueList = new ArrayList[String]()
	  for(i <- 0 until x._3.size()){
		itemValueList.add(x._3.get(i))
	  }
	  for(i <- 0 until y._3.size()){
		itemValueList.add(y._3.get(i))
	  }

	  (itemIdList, itemNameList, itemValueList)
}, 100)

再简单一点如下示例：

carCaseRawInfo.map(x => {
      val stepInfoList = new util.ArrayList[(Long, String, String, String)]()
      stepInfoList.add((x._4, x._5, x._6, x._7))

      ((x._1, x._3, x._3), stepInfoList)
    })
      .reduceByKey((x, y) => {
        val stepInfoList = new ArrayList[(Long, String, String, String)]()
        for(i <- 0 until x.size()){
          stepInfoList.add(x.get(i))
        }
        for(i <- 0 until y.size()){
          stepInfoList.add(y.get(i))
        }

        stepInfoList
      }, GlobalConfig.DEFAULT_PARTITIONS_NUM)

四、reduce之partition属性

首先提一下Shuffle过程，它的本意是洗牌、混乱的意思，类似于java中的Colletions.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里地元素顺序。MapReduce的Shuffle过程大致可以理解成：数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。

而partition过程：分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，这个是可以自定义的。

通过设置reduce中的numPartitions值，会在reduce操作之后进行repartition，避免数据不均衡堆在一个partition中。

五、reduceByKey和groupByKey的区别

从 shuffle 的角度： reduceByKey 和 groupByKey 都存在 shuffle 的操作，但是 reduceByKey可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合（combine）功能，这样会减少落盘的数据量，而 groupByKey 只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey 性能比较高。

从功能的角度： reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能。GroupByKey 只能分组，不能聚合，所以在分组聚合的场合下，推荐使用 reduceByKey，如果仅仅是分组而不需要聚合。那么还是只能使用 groupByKey 。reduceByKey的分区内和分区间的计算规则是一样的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-852610.html

到了这里，关于Spark的reduceByKey方法使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！