1.reduceByKey与groupByKey的区别
2.宽依赖和窄依赖的区别
3.groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey区别
4.reducebykey和groupbykey的区别
5.RDD（二）：RDD算子

reduceByKey与groupByKey的区别

       reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有个聚合操作，返回结果是RDD【k,码解v】

        groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle

        开发指导：建议使用reduceByKey，但需要注意是否会影响业务逻辑

宽依赖和窄依赖的区别

       1. 窄依赖与宽依赖

       é’ˆå¯¹ä¸åŒçš„转换函数，RDD之间的依赖关系分为窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency，也成shuffle dependency）。

       1.1 窄依赖

       çª„依赖是指1个父RDD分区对应1个子RDD的分区。换句话说，一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或者多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。所以窄依赖又可以分为两种情况：

       1个子RDD的分区对应于1个父RDD的分区，比如map，filter，union等算子

       1个子RDD的分区对应于N个父RDD的分区，比如co-partioned join

       1.2 宽依赖

       å®½ä¾èµ–是指1个父RDD分区对应多个子RDD分区。宽依赖有分为两种情况

       1个父RDD对应非全部多个子RDD分区，比如groupByKey，reduceByKey，sortByKey

       1个父RDD对应所有子RDD分区，比如未经协同划分的join

       çª„依赖与宽依赖.png

       æ€»ç»“：如果父RDD分区对应1个子RDD的分区就是窄依赖，否则就是宽依赖。

       2. 为什么Spark将依赖分为窄依赖和宽依赖

       2.1 窄依赖(narrow dependency)

       å¯ä»¥æ”¯æŒåœ¨åŒä¸€ä¸ªé›†ç¾¤Executor上，以pipeline管道形式顺序执行多条命令，例如在执行了map后，紧接着执行filter。分区内的计算收敛，不需要依赖所有分区的数据，可以并行地在不同节点进行计算。所以它的失败回复也更有效，因为它只需要重新计算丢失的parent partition即可

       2.2 宽依赖(shuffle dependency)

       åˆ™éœ€è¦æ‰€æœ‰çš„父分区都是可用的，必须等RDD的parent partition数据全部ready之后才能开始计算，可能还需要调用类似MapReduce之类的操作进行跨节点传递。从失败恢复的角度看，shuffle dependency牵涉RDD各级的多个parent partition。

       3. DAG

       RDD之间的依赖关系就形成了DAG（有向无环图）

       åœ¨Spark作业调度系统中，调度的前提是判断多个作业任务的依赖关系，这些作业任务之间可能存在因果的依赖关系，也就是说有些任务必须先获得执行，然后相关的依赖人物才能执行，但是任务之间显然不应出现任何直接或间接的循环依赖关系，所以本质上这种关系适合用DAG表示

       4. stage划分

       ç”±äºŽshuffle依赖必须等RDD的父RDD分区数据全部可读之后才能开始计算，因此Spark的设计是让父RDD将结果写在本地，完全写完之后，通知后面的RDD。后面的RDD则首先去读之前RDD的本地数据作为输入，然后进行运算。

       ç”±äºŽä¸Šè¿°ç‰¹æ€§ï¼Œè®²shuffle依赖就必须分为两个阶段(stage)去做：

       ï¼ˆ1）第1个阶段(stage)需要把结果shuffle到本地，例如reduceByKey，首先要聚合某个key的所有记录，才能进行下一步的reduce计算，这个汇聚的过程就是shuffle。

       (2) 第二个阶段(stage)则读入数据进行处理。

       ä¸ºä»€ä¹ˆè¦å†™åœ¨æœ¬åœ°ï¼Ÿ

       åŽé¢çš„RDD多个分区都要去读这个信息，如果放到内存，假如出现数据丢失，后面所有的步骤全部不能进行，违背了之前所说的需要父RDD分区数据全部ready的原则。

       åŒä¸€ä¸ªstage里面的task是可以并发执行的，下一个stage要等前一个stage ready(和map reduce的reduce需要等map过程ready一脉相承)。

       Spark 将任务以 shuffle 依赖(宽依赖)为边界打散，划分多个 Stage. 最后的结果阶段叫做 ResultStage, 其它阶段叫 ShuffleMapStage, 从后往前推导，依将计算。

       RDD的划分.png

       1.从后往前推理，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前RDD加入到该Stage

       2.每个Stage里面Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的。

       3.最后一个Stage里面的任务类型是ResultTask，前面其他所有的Stage的任务类型是ShuffleMapTask。

       4.代表当前Stage的算子一定是该Stage的最后一个计算步骤

       è¡¨é¢ä¸Šçœ‹æ˜¯æ•°æ®åœ¨æµåŠ¨ï¼Œå®žè´¨ä¸Šæ˜¯ç®—子在流动。

groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey区别

       ä¸‰è€…都可以做分组操作。reduceByKey、aggregateByKey不但分组还做了聚合操作

        groupByKey直接进行shuffle操作，数据量大的时候速度较慢。

        reduceByKey、aggregateByKey在shuffle之前可能会先进行聚合，聚合后的数据再进行shuffle，这样一来进行shuffle的数据会变少，速度会快。

        reduceByKey、aggregateByKey的区别是前者不同partition以及partition之间的聚合操作是一样的，而后者可以指定两种操作来对应于partition之间和partition内部不同的聚合操作，并且aggregateByKey可以指定初始值。

        在aggregateByKey中，如果两种操作是一样的，可以使用foldByKey来代替，并且只传一个操作函数。foldBykey和reudceBykey的区别是前者可以指定一个初始值。

reducebykey和groupbykey的区别

       reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义。

       groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。需要特别注意“Note”中的话，它告诉我们：如果需要对sequence进行aggregation操作（注意，groupByKey本身不能自定义操作函数），那么，选择reduceByKey 比 aggregateByKey更好。这是因为groupByKey不能自定义函数，我们需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。

RDD（二）：RDD算子

       本文主要探讨RDD算子的概念及其应用，包括本地对象的码解API、分布式对象的码解API（Transformation和Action算子）以及各类算子的功能和特性。在RDD的码解使用中，Transformation算子和Action算子共同构成了数据处理的码解核心。

       Transformation算子用于处理数据并生成新的码解shadowgun unity 源码RDD，如map、码解flatMap、码解reduceByKey、码解mapValues、码解groupBy等。码解这些算子在生成新RDD时，码解其逻辑基于接收的码解c 网页源码 403处理函数，如map算子将数据一条条处理，码解flatMap进行Map操作后解除嵌套，码解reduceByKey对KV型RDD进行自动分组并完成组内聚合操作。

       Action算子则与Transformation算子不同，其返回值非RDD，如countByKey、网络尖刀团队源码collect、reduce、fold、first、take、top、生态比eco源码count、takeSample、takeOrdered、foreach、saveAsTextFile。Action算子用于执行指令，kinect互动拍照源码如计算统计信息或输出结果至本地文件。collect算子特别需要注意，它将所有分区数据收集至Driver中，若数据量过大，可能会导致内存溢出。

       分区操作算子包括MapPartition和ForEachPartition，前者一条条处理数据，后者一次传递整个分区数据。PartitionBy用于对KV型RDD进行自定义分区，而Repartition&Coalesce用于对RDD分区进行重新分区，但需谨慎操作以避免增加分区数量导致的Shuffle。

       在面试中，常常会问到groupByKey和reduceByKey的区别。groupByKey在进行分组之前对数据进行预聚合，从而在Shuffle分组节点减少被Shuffle的数据量，降低网络I/O开销，显著提升性能。因此，对于涉及分组+聚合的场景，推荐优先使用reduceByKey。

       本文总结了RDD算子的基本分类和特性，以及在实际应用中的注意事项，希望对理解和使用RDD提供有益的指导。