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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：
（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：
( 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）
