spark的group by和partitionby

Spark的`groupBy`和`partitionBy`是两个不同的操作，它们的作用也不同。

`groupBy`是一个用于按照指定的键对数据进行分组的操作。例如，我们有一个RDD，其中包含许多键值对，我们可以使用`groupBy`将它们按照键进行分组，然后对每个组进行聚合操作。

`partitionBy`则是一种用于重新分区数据的操作。它将原始数据集根据指定的键重新分区，并将相同键的元素放入同一个分区中。这种操作通常用于在数据集上执行后续操作之前重新分区以提高性能。

需要注意的是，`partitionBy`只能用于键值对类型的RDD，而`groupBy`可以用于任何类型的RDD。另外，`partitionBy`会触发数据的重分区，而`groupBy`则不会。

相关问题

python groupby partitionby

`groupby` 和 `partitionby` 都是在数据处理中经常用到的操作，但它们的具体含义和使用方式略有不同。

`groupby` 是指按照某个键（或者多个键）对数据进行分组，然后对每个组进行聚合操作，例如计算平均值、总和等等。在 Python 中，可以使用 `itertools.groupby` 函数实现对数据的分组操作。

例如，假设有如下的字典列表：

data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25},
    {'name': 'Bob', 'age': 30},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35},
    {'name': 'Dave', 'age': 25},
    {'name': 'Eve', 'age': 30}
]

我们可以按照年龄对数据进行分组，然后计算每个年龄组的人数：

import itertools

# 按照年龄对数据进行分组
groups = itertools.groupby(data, lambda x: x['age'])

# 计算每个年龄组的人数
for age, group in groups:
    count = len(list(group))
    print(f"Age {age}: {count} people")

输出结果为：

Age 25: 2 people
Age 30: 2 people
Age 35: 1 people

`partitionby` 则是指将数据按照某个键进行划分成不同的分区，每个分区可以单独处理。这个操作在 Spark 中经常用到。在 Python 中，可以使用 `itertools.groupby` 和 `operator.itemgetter` 函数结合起来实现对数据的划分操作。

例如，假设有如下的字典列表：

data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25},
    {'name': 'Bob', 'age': 30},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35},
    {'name': 'Dave', 'age': 25},
    {'name': 'Eve', 'age': 30}
]

我们可以按照年龄对数据进行划分，划分成两个分区，分别包含年龄为 25 和年龄为 30 或 35 的数据：

import itertools
import operator

# 按照年龄对数据进行划分
keyfunc = operator.itemgetter('age')
partitions = {}
for k, g in itertools.groupby(sorted(data, key=keyfunc), keyfunc):
    partitions[k] = list(g)

# 打印划分的结果
for age, partition in partitions.items():
    print(f"Age {age}: {partition}")

输出结果为：

Age 25: [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Dave', 'age': 25}]
Age 30: [{'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Eve', 'age': 30}]
Age 35: [{'name': 'Charlie', 'age': 35}]

count over partition by 可以去重

是的，count over partition by 可以去重。在SQL中，使用count函数结合over和partition by子句可以实现对分组后的数据进行去重计数。具体实现方式是将count(distinct ) over(partition by order by)替换成size(collect_set() over(partition by order by))。这样可以求得分组后的去重个数。这种方法适用于既要保证原数据明细表不变，又要保证分组统计数据的场景。另外，还可以使用distinct关键字结合count函数来实现去重计数，例如select distinct name,count(*) over () from t_window where substring(orderdate,1,7) = '2015-04'。还可以使用group by子句来实现去重计数，例如select name,count(*) over () from t_window where substring(orderdate,1,7) = '2015-04' group by name。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【hive&spark】HiveSql&SparkSql—COUNT(DISTINCT ) OVER (PARTITION BY )报错解决方案](https://blog.csdn.net/qyj19920704/article/details/126372968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Hive窗口函数Over partition by](https://blog.csdn.net/weixin_32265569/article/details/115475759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]