Spark经典案例之数据去重

 发布日期:2019-03-22 06:43:41  阅读次数:阅读数:745  来源:

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  • 业务场景:数据去重问题
  • Created by YJ on 2017/2/7.
  • 统计数据,尽量用reduceByKey,不要用groupByKey,优化点
  • reduceByKey,在本机suffle后,再发送一个总map,发送到一个总机器上汇总,(汇总要压力小)
  • groupByKey,发送本机所有的map,在一个机器上汇总(汇总压力大)
    /
    /

数据格式
flie1:
2012-3-1 a
2012-3-2 b
2012-3-3 c
2012-3-4 d
2012-3-5 a
2012-3-6 b
2012-3-7 c
2012-3-3 c
flie2:
2012-3-1 b
2012-3-2 a
2012-3-3 b
2012-3-4 d
2012-3-5 a
2012-3-6 c
2012-3-7 d
2012-3-3 c
*/

package ClassicCase

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object case2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("reduce")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("ERROR")
    //获取数据
    val two = sc.textFile("hdfs://192.168.109.130:8020//user/flume/ClassicCase/case2/*")
    two.filter(_.trim().length>0) //需要有空格。
        .map(line=>(line.trim,""))//全部值当key,(key value,"")
          .groupByKey()//groupByKey,过滤重复的key value ,发送到总机器上汇总
              .sortByKey() //按key value的自然顺序排序
                  .keys.collect().foreach(println) //所有的keys变成数组再输出
    //第二种有风险
    two.filter(_.trim().length>0)
          .map(line=>(line.trim,"1"))
            .distinct()
                .reduceByKey(_+_)
                    .sortByKey()
                        .foreach(println)

    //reduceByKey,在本机suffle后,再发送一个总map,发送到一个总机器上汇总,(汇总要压力小)
    //groupByKey,发送本机所有的map,在一个机器上汇总(汇总压力大)
    //如果数据在不同的机器上,则会出现先重复数据,distinct,reduceBykey,只是在本机上去重,谨慎一点的话,在reduceByKey后面需要加多一个distinct

  }
}

输出结果
2012-3-1 a 2012-3-1 b 2012-3-2 a 2012-3-2 b 2012-3-3 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-6 c 2012-3-7 c 2012-3-7 d (2012-3-1 a,1) (2012-3-1 b,1) (2012-3-2 a,1) (2012-3-2 b,1) (2012-3-3 b,1) (2012-3-3 c,1) (2012-3-4 d,1) (2012-3-5 a,1) (2012-3-6 b,1) (2012-3-6 c,1) (2012-3-7 c,1) (2012-3-7 d,1)

reduceByKey和groupByKey区别与用法

(1)当采用reduceByKeyt时,Spark可以在每个分区移动数据之前将待输出数据与一个共用的key结合。借助下图可以理解在reduceByKey里究竟发生了什么。 注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。整个过程如下:

 

image.png

(2)当采用groupByKey时,由于它不接收函数,spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动,这样的后果是集群节点之间的开销很大,导致传输延时。整个过程如下:

 

image.png

( 3 )区别
reduceByKey,在本机suffle后,再发送一个总map,发送到一个总机器上suffle汇总map,(汇总要压力小)
groupByKey,发送本机所有的map,在一个机器上suffle汇总map(汇总压力大)



 

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