我如何使用 GroupBy 而不是 Map over Dataset？答案

【问题标题】：How can I use GroupBy and than Map over Dataset?我如何使用 GroupBy 而不是 Map over Dataset？
【发布时间】：2023-03-03 18:36:01
【问题描述】：

我正在使用Datasets 并尝试分组，然后使用地图。

我正在设法使用 RDD，但在分组后使用数据集，我没有使用地图的选项。

有什么办法可以做到吗？

【问题讨论】：

欢迎来到 Stackoverflow。在发布问题之前，我鼓励您查看是否有人已经问过同样的问题。关于这个话题，请参考this question
Spark converting a Dataset to RDD的可能重复
嘿，安东尼奥，我不想使用 RDD。我想在数据集中这样做以获得优化器的好处
@AvshalomOrenstein 你不会在这里得到任何优化器的好处。请参阅 [DataFrame / Dataset groupBy behavior/optimization](stackoverflow.com/q/32902982/6910411) 和 Spark 2.0 Dataset vs DataFrame 以及在接受的答案中引用的文档。
@AntonioCalì 那么如果我想使用数据集并优化性能，最好的方法是什么？

标签： scala apache-spark apache-spark-dataset

【解决方案1】：

您可以申请groupByKey:

def groupByKey[K](func: (T) ⇒ K)(implicit arg0: Encoder[K]): KeyValueGroupedDataset[K, T]

（Scala-specific）返回一个 KeyValueGroupedDataset，其中数据按给定的键 func 分组。

返回KeyValueGroupedDataset，然后返回mapGroups：

def mapGroups[U](f: (K, Iterator[V]) ⇒ U)(implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U]

（Scala-specific）将给定的函数应用于每组数据。对于每个唯一组，该函数将传递组键和包含组中所有元素的迭代器。该函数可以返回任意类型的元素，该元素将作为新的数据集返回。

此函数不支持部分聚合，因此需要对 Dataset 中的所有数据进行混洗。如果应用程序打算对每个键执行聚合，最好使用 reduce 函数或 org.apache.spark.sql.expressions#Aggregator。

在内部，如果任何给定的组太大而无法放入内存，则实现将溢出到磁盘。但是，用户必须注意避免将组的整个迭代器具体化（例如，通过调用 toList），除非他们确信在考虑到集群的内存限制的情况下这是可能的。

【讨论】：