Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey

简介:

在使用 Spark SQL 的过程中,经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外,还有一个 groupByKey(注意RDD 也有一个 groupByKey,而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ) 。这个 groupByKey 引起了我的好奇,那我们就到源码里面一探究竟吧。

所用 spark 版本:spark 2.1.0

先从使用的角度来说,
groupBy:groupBy类似于传统SQL语言中的group by子语句,但比较不同的是groupBy()可以带多个列名,对多个列进行group。比如想根据 "id" 和 "name" 进行 groupBy 的话可以

df.goupBy("id","name")

groupBy返回的类型是RelationalGroupedDataset。

groupByKey:groupByKey则更加灵活,可以根据用户自己对列的组合来进行groupBy,比如上面的那个例子,根据 "id" 和 "name" 进行 groupBy,使用groupByKey可以这样。

//同前面的goupBy效果是一样的,但返回的类型是不一样的
df..toDF("id","name").goupByKey(row =>{
    row.getString(0) + row.getString(1)
})

但和groupBy不同的是groupByKey返回的类型是KeyValueGroupedDataset。

下面来看看这两个方法的实现有何区别。

groupBy
  def groupBy(cols: Column*): RelationalGroupedDataset = {
    RelationalGroupedDataset(toDF(), cols.map(_.expr), RelationalGroupedDataset.GroupByType)
  }

最终会去新建一个RelationalGroupedDataset,而这个方法提供count(),max(),agg(),等方法。值得一提的是,这个类在spark1.x的时候类名为“GroupedData”。看看类中的注释吧

/**
 * A set of methods for aggregations on a `DataFrame`, created by `Dataset.groupBy`.
 *
 * The main method is the agg function, which has multiple variants. This class also contains
 * convenience some first order statistics such as mean, sum for convenience.
 *
 * This class was named `GroupedData` in Spark 1.x.
 *
 * @since 2.0.0
 */
@InterfaceStability.Stable
class RelationalGroupedDataset protected[sql](
groupByKey
  @Experimental
  @InterfaceStability.Evolving
  def groupByKey[K: Encoder](func: T => K): KeyValueGroupedDataset[K, T] = {
    val inputPlan = logicalPlan
    val withGroupingKey = AppendColumns(func, inputPlan)
    val executed = sparkSession.sessionState.executePlan(withGroupingKey)

    new KeyValueGroupedDataset(
      encoderFor[K],
      encoderFor[T],
      executed,
      inputPlan.output,
      withGroupingKey.newColumns)
  }

可以发现最后生成和返回的类是KeyValueGroupedDataset。这是dataset的子类,表示聚合过之后的dataset。
我们再看看这个类中的注释吧

/**
 * :: Experimental ::
 * A [[Dataset]] has been logically grouped by a user specified grouping key.  Users should not
 * construct a [[KeyValueGroupedDataset]] directly, but should instead call `groupByKey` on
 * an existing [[Dataset]].
 *
 * @since 2.0.0
 */
@Experimental
@InterfaceStability.Evolving
class KeyValueGroupedDataset[K, V] private[sql](

可以发现 groupByKey 还处于实验阶段。它是希望可以由用户自己来实现 groupBy 的规则,而不像 groupBy() 一样,需要被列属性所束缚。
通过 groupByKey 用户可以按照自己的需求来进行 grouping 。

总而言之,groupByKey虽然提供了更加灵活的处理 grouping 的方式,但 groupByKey 后返回的类是 KeyValueGroupedDataset ,它里面所提供的操作接口也不如 groupBy 返回的 RelationalGroupedDataset 所提供的接口丰富。除非真的有一些特殊的 grouping 操作,否则还是使用 groupBy 吧。

相关文章
|
分布式计算 Spark
Spark基本的RDD算子之groupBy,groupByKey,mapValues
1. groupby def groupBy[K: ClassTag](f: T => K): RDD[(K, Iterable[T])] def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, numPartitions: Int): RDD[(K, Iterable[T])] def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, p: Partitioner): RDD[(K, Iterable[T])] groupBy算子接收一个函数,这个函数返回的值作为key,然后通过这个key来对里面的元素进行分组。
13831 0
|
分布式计算 Spark 索引
|
8月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据≠大样本:基于Spark的特征降维实战(提升10倍训练效率)
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案,重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例,揭示高维空间中样本稀疏性问题,并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用,包括数据准备、核心实现与效果评估,同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外,还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应,为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则,展望未来发展方向。
413 0
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
1033 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
11月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
561 79
|
存储 分布式计算 算法
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
296 0