spark会产生shuffle的算子

Spark中会产生shuffle的算子包括：

1. groupByKey：将相同key的数据进行分组，需要将数据进行shuffle操作。

2. reduceByKey：将相同key的数据进行聚合，需要将数据进行shuffle操作。

3. sortByKey：按照key进行排序，需要将数据进行shuffle操作。

4. join：将两个RDD按照key进行连接，需要将数据进行shuffle操作。

5. distinct：去重操作，需要将数据进行shuffle操作。

6. cogroup：将多个RDD按照key进行分组，需要将数据进行shuffle操作。

7. intersection：求两个RDD的交集，需要将数据进行shuffle操作。

8. subtract：求两个RDD的差集，需要将数据进行shuffle操作。

以上这些算子都需要进行数据的重新分区和排序，因此会产生shuffle操作。

相关问题

spark中引起shuffle的算子

在Spark中，引起shuffle的算子有以下几种：
1. repartition：将数据随机地重新分区。
2. coalesce：将数据合并到指定数量的分区中。
3. groupByKey：按键对数据进行分组。
4. reduceByKey：按键对数据进行聚合。
5. aggregateByKey：按键对数据进行聚合，并提供一个初始值。
6. combineByKey：按键对数据进行聚合，并提供一个合并函数。
7. sortByKey：按键对数据进行排序。
8. join：两个RDD按键进行连接。
9. cogroup：将具有相同键的两个RDD的数据进行笛卡尔乘积。

spark shuffle基本算子

Spark中的shuffle基本算子包括groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、sortByKey、join等。这些算子都会触发数据的重新分区和洗牌操作，因此在使用时需要注意性能问题。

其中，groupByKey和reduceByKey都是按照key进行聚合操作，但是reduceByKey会在每个分区内先进行本地聚合，然后再进行全局聚合，因此性能更好。而aggregateByKey则可以自定义聚合函数，并且可以指定初始值，因此更加灵活。

sortByKey则是按照key进行排序操作，而join则是将两个RDD中相同key的元素进行连接操作。