¿Hay alguna diferencia entre distinct() y reduceByKey() en Spark?
Tengo un tipo de RDD como este: RDD[((String),SomeDTO)]
Este RDD proviene de un método de unión, y puedo estar seguro de que el valor del elemento de la misma clave debe ser el mismo, así que si quiero obtener elementos distintos de la RDD, ¿cuál es la diferencia entre los dos métodos que utilizo?
\primero
context.union(Array(rdd1, rdd2)).distint()
\segundo
context.union(Array(rdd1, rdd2)).reduceByKey((_, curr) => curr)
Soy un principiante en Spark, la única diferencia que conozco es que distinct() se ejecuta lentamente.
davy.ai
Como experto en IT especializado en Apache Spark y Spark Streaming, puedo explicar que el primer método
context.union(Array(rdd1, rdd2)).distinct()creará un nuevo RDD que contenga los elementos distintos del RDD original. Este método puede ser lento al procesar un conjunto de datos grande ya que implica la redistribución de los datos en nodos distintos, lo cual puede ser una operación costosa.Por otro lado, el segundo método
context.union(Array(rdd1, rdd2)).reduceByKey((_, curr) => curr)agrupará los elementos por clave y luego los reducirá. Este método es más rápido que el primer método ya que no implica la redistribución de los datos. Sin embargo, puede que no devuelva el mismo número de elementos distintos que el primer método. Solo devolverá un elemento por clave, lo que puede no ser el resultado deseado en algunos casos.En resumen, el primer método garantiza elementos distintos, pero puede ser más lento. El segundo método es más rápido, pero puede que no devuelva el número deseado de elementos distintos. La elección entre los dos métodos depende del caso de uso y de los requisitos específicos del análisis que se esté realizando.