spark中为什么要使用map-side预聚合的shuffle操作？
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如果因为业务需要，一定要使用shuffle操作，无法用map类的算子来替代，那么尽量使用可以map-side预聚合的算子，类似于MapReduce中的本地combiner。map-side预聚合之后，每个节点本地就只会有一条相同的key，因为多条相同的key都被聚合起来了。其他节点在拉取所有节点上的相同key时，就会大大减少需要拉取的数据数量，从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销。 建议使用reduceByKey或者aggregateByKey算子来替代掉groupByKey算子
2021-12-07 20:37:45赞同 展开评论 打赏
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