PySpark 为什么在pyspark中groupBy()比distinct()更快

在本文中，我们将介绍为什么在PySpark中使用groupBy()比distinct()更快。首先，我们将讨论groupBy()和distinct()的功能和用法，然后我们将比较它们在性能上的差异，并解释为什么groupBy()更快。

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groupBy()和distinct()的功能和用法

在PySpark中，groupBy()和distinct()都是用来处理数据集中的唯一值的方法，但它们的功能和用法略有不同。

groupBy()方法用于按照一个或多个列对数据进行分组。分组后，我们可以对每个组执行聚合操作，如计算平均值、最大值、最小值等。groupBy()方法将数据按照指定的列进行分区，并将每个分区内的数据按照分组列的值进行分组。

distinct()方法用于获取数据集中的唯一值。它会去除重复的行，并返回一个包含唯一值的新数据集。distinct()方法在所有列上执行操作，并返回没有重复行的数据集。

以下是groupBy()和distinct()方法的使用示例：

# 使用groupBy()方法进行分组操作
df.groupBy('column_1').agg({'column_2': 'mean'})

# 使用distinct()方法获取唯一值
df.select('column_1', 'column_2').distinct()

groupBy()和distinct()的性能比较

在大多数情况下，groupBy()方法比distinct()方法更快。这是因为groupBy()方法可以在数据分区内进行处理，而distinct()方法需要对整个数据集进行操作。

在PySpark中，数据集被分割为多个分区，每个分区在一个或多个计算资源上并行处理。groupBy()方法可以利用分区并行性，将数据分组后仅返回每个分区中唯一的值。这使得groupBy()方法在处理大型数据集时具有较高的效率。

另一方面，distinct()方法需要在整个数据集上进行操作，因此需要将所有数据加载到内存中，并进行重复值的比对和去除。这使得distinct()方法在处理大型数据集时更加耗时。

示例说明

为了进一步说明groupBy()方法为什么比distinct()方法更快，假设我们有一个包含1亿行数据的数据集，并且我们想要获取其中一个列的唯一值。

首先，我们使用groupBy()方法进行分组操作：

grouped_data = df.groupBy('column_1').count()

groupBy()方法将数据集按照’column_1’列的值进行分组，并对每个分组计算数量。由于groupBy()方法只需要计算每个分组的数量，而不需要将所有数据加载到内存中进行比对和去重，所以它在处理1亿行数据时的速度非常快。

接下来，我们使用distinct()方法获取唯一值：

distinct_values = df.select('column_1').distinct()

distinct()方法需要将整个数据集加载到内存中，并对所有数据进行比对和去重。由于需要处理的数据量非常大，distinct()方法需要更多的时间和资源，并且在处理1亿行数据时的性能较差。

总结

在PySpark中，groupBy()方法比distinct()方法更快。groupBy()方法利用分区并行性，只对每个分区中的数据进行分组操作，从而在大型数据集上高效处理。相比之下，distinct()方法需要将整个数据集加载到内存中，并对所有数据进行重复值的比对和去除，导致性能较差。

因此，在使用PySpark时，如果我们只需要获取数据集中的唯一值，并不需要对数据进行进一步的聚合操作，建议使用groupBy()方法代替distinct()方法来获得更好的性能。