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scala - Spark 会使用此 sortByKey/map/collect 序列保留键顺序吗？

coder 2024-01-07 原文

让我们说，我们有这个。

val sx = sc.parallelize(Array((0, 39), (4, 47), (3, 51), (1, 98), (2, 61)))

我们后来称之为。

val sy = sx.sortByKey(true)

这会让

sy = RDD[(0, 39), (1, 98), (2, 61), (3, 51), (4, 47)]

然后我们做

collected = sy.map(x => (x._2 / 10, x._2)).collect

我们会一直得到以下信息吗？我的意思是，尽管更改了键值，是否会保留原始键顺序？

collected = [(3, 39), (9, 98), (6, 61), (5, 51), (4, 47)]

最佳答案

应用 map() 转换并调用 collect() 不会改变 collect 返回的数组元素的顺序()。为了证明这一点，我们只需证明:

  • map 不会修改 RDD 中元素的顺序
  • collect 将始终在每次调用时以相同的数组顺序返回 RDD 的元素

第一点很容易证明。在幕后，通过遍历每个分区并调用传递给 map() 的函数参数，对 map() 的调用只会生成一个 MapPartitionsRDD在分区内的每个元素上。因此，这里没有修改任何排序，因为每个分区内的元素排序保持不变。

第二点可以通过仔细查看 collect() 来证明。下面的代码是collect()的实现，也是collect调用的函数。

来自RDD.scala:

def collect(): Array[T] = withScope {
  val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray)
  Array.concat(results: _*)
}

来自SparkContext.scala:

def runJob[T, U: ClassTag](rdd: RDD[T], func: Iterator[T] => U): Array[U] = {
  runJob(rdd, func, 0 until rdd.partitions.length)
}

正在调用的 runJob() 函数(这是一个重载方法)将包含分区处理顺序的 Seq[Int] 传递给另一个 runJob() 方法。这个顺序最终会冒泡到调度程序，它将决定操作将如何处理分区。因此对于 collect() 的情况，我们将始终从第一个分区开始按顺序处理分区。

因此，由于 map() 和 collect() 都没有修改分区顺序或分区内元素的顺序，您将看到结果的相同顺序你每次收集。但是，如果您应用的转换需要在收集之前进行洗牌，那么所有赌注都会被取消，因为数据将被重新分区。

关于scala - Spark 会使用此 sortByKey/map/collect 序列保留键顺序吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33289249/

sortByKeycollectcodesectionscalahadoopapache-sparkbigdata

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