【Spark】Spark 优化操作之自定义 distinct-白红宇

【Spark】Spark 优化操作之自定义 distinct

阅读量：372 次

发布时间：2019-03-05

本文共 801 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

由于Spark的distinct算子默认实现效率较低，需要自行优化以提升性能。

具体实现方式非常简单，主要基于集合的特性。

def mydistinct(iter: Iterator[(String, Int)]: Iterator[String] = {     iter.foldLeft(Set[String]())((curS, item) => curS + item._1).toIterator}

使用mydistinct的方式如下：

val rdd2 = rdd1.map(x => (x._1 + SPLIT + x._2 + SPLIT + x._3 + SPLIT + x._4, 1)).partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(100)).mapPartitions(SetProcess.mydistinct).map(key => {       val strs = key.split(SPLIT)       (strs(0), strs(1), strs(2), strs(3))

说明：

mydistinct通过Set的特性实现去重，在每个partition内完成后再进行reduce，这样可以显著提升去重效率。

在进行mydistinct之前，需要先对数据进行partitionBy操作。因为数据的key值发生了变化，原有的RDD分区可能不适用于新的RDD。如果不做partitionBy，可能会导致不同的partition之间存在重复数据，从而影响最终的去重效果。

通过partitionBy操作，可以将相同key值的数据刷新到同一个partition中。在每个partition内使用Set去重，大大提高了整体性能。

这种方法充分利用了Spark的高效分区机制和集合的去重特性，实现了高效的去重操作。

转载地址：http://xdig.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

npm build报错Cannot find module ‘webpack/lib/rules/BasicEffectRulePlugin‘解决方法