73.Spark大型电商项目-用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍

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reduceByKey

本篇文章记录用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍。

reduceByKey

val lines = sc.textFile("hdfs://")
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val pairs = words.map((_, 1))
val counts = pairs.reduceByKey(_ + _)
counts.collect()

reduceByKey，相较于普通的shuffle操作（比如groupByKey），它的一个特点，就是说，会进行map端的本地聚合。

对map端给下个stage每个task创建的输出文件中，写数据之前，就会进行本地的combiner操作，也就是说对每一个key，对应的values，都会执行你的算子函数（_ + _）

用reduceByKey对性能的提升

1、在本地进行聚合以后，在map端的数据量就变少了，减少磁盘IO。而且可以减少磁盘空间的占用。

2、下一个stage，拉取数据的量，也就变少了。减少网络的数据传输的性能消耗。

3、在reduce端进行数据缓存的内存占用变少了。

4、reduce端，要进行聚合的数据量也变少了。