Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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。
以上是关于Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Spark DataFrame 的通用“reduceBy”或“groupBy + aggregate”功能
spark sql DataFrame 的 groupBy+agg 与 groupByKey+mapGroups
spark sql DataFrame 的 groupBy+agg 与 groupByKey+mapGroups
以序列作为键参数的 Spark Dataframe groupBy [重复]