写在前面的话elephas是一个把python深度学习框架keras衔接到Spark集群的第三方python包。由于这个版本并不稳定，并且没有什么资料，我打算剖析其源代码。分析代码要从其主程序开始，就是spark_model.py，其网址在 https://github.com/maxpumperla/elephas/blob/master/elephas/spark_model.py。在这个博客
默认情况下，算子经过了filter之后，RDD中的每个partition的数据量，可能都不太大一样了。（原本每个partition的数据量可能是差不多的） 问题：1、每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数据量一样数量的task，来进行处理；有点浪费task计算资源，2. 每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理
Spark内存溢出- OutOfMemoryError memoryOverhead
Dpark内存溢出Spark内存溢出
堆内内存溢出
堆外内存溢出堆内内存溢出java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit execeeded
java.lang.OutOfMemoryError: Java he
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2023-06-01 15:36:16
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## Spark Coalesce实现方法
### 1. 简介
在Spark中，`coalesce()`是一个用于减少分区数的方法。它可以将多个小分区合并成一个或少数几个大分区，从而减少分区的数量，提高任务的执行效率。
### 2. 流程概览
下面是使用Spark `coalesce()`方法的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Spark
原创
2023-07-27 06:07:00
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如上，默认情况下，经过了filter操作之后RDD中的每个partition的数据量可能都不太一样了。（原本每个partition的数据量可能是差不多的）1、这种情况下存在两个问题： （1）每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数量一样数量的task，来进行处理；有点浪费task计算资源。（2）每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个
# 用Java中的Spark进行数据合并操作
在大数据处理过程中，数据合并是一个常见的需求。在Java中使用Spark进行数据处理时，可以使用`coalesce`函数对数据进行合并操作。本文将介绍`coalesce`函数的使用方法，并通过代码示例演示如何在Spark中进行数据合并操作。
## 什么是`coalesce`函数？
`coalesce`函数是Spark RDD中的一个函数，用于将数
Shuffle的产生在Spark作业中当父RDD与子RDD的分区对应关系为多对多或者一对多的情况下会发生宽依赖，也即一个父RDD的分区需要分发到多个子RDD所在的任务中去执行，这种情况就会涉及数据的重新分布，也即产生了shuffle。Spark算子是否引入shuffle与各算子的具体实现有关，本质上是要看父子RDD的分区器的实现是否相同，例如：在执行聚合类算子reduceByKey时判断是否会引入
1、问题背景 总所周知，spark的rdd编程中有两个算子repartition和coalesce。公开的资料上定义为，两者都是对spark分区数进行调整的算子。 repartition会经过shuffle，其实
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2023-07-21 19:57:35
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Spark基本原理Spark概述Scala简介Spark与Hadoop的对比Spark运行架构基本概念架构设计Spark运行基本流程RDD的设计与运行原理RDD概念RDD主要属性1.数据的分区列表2.计算每个分区的函数3.与其他RDD之间的依赖4.优先列表位置5.分区策略6.RDD的两类操作6.RDD的常见转换操作7.RDD的依赖关系8.RDD的容错机制： Spark概述Spark由AMP实验室
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2023-07-10 15:03:49
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重分区函数如何对RDD中分区数目进行调整（增加分区或减少分区），在RDD函数中主要有如下三个函数。 1）、增加分区函数 函数名称：repartition，此函数使用的谨慎，会产生Shuffle。 2）、减少分区函数 函数名称：coalesce，此函数不会产生Shuffle，当且仅当降低RDD分区数目。 比如RDD的分区数目为10个分区，此时调用rdd.coalesce(12)，不会对RDD进行任何
coalesce 常用来减少分区，第二个参数是减少分区的过程中是否产生 shuffle。 true 为产生 shuffle，false 不产生 shuffle。默认是 false。
原创
2022-07-01 17:33:50
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# Spark小文件Coalesce实现流程
## 概述
在使用Spark进行数据处理时，经常会遇到如何处理大量小文件的问题。大量小文件会占用大量的存储空间和计算资源，降低Spark任务的性能。为了解决这个问题，可以使用Spark的`coalesce`操作将多个小文件合并为较少的大文件，从而提高任务的执行效率。
本文将介绍如何使用Spark进行小文件的合并，并提供实际的代码示例和解释。
##
Spark coalesce和repartition
原创
2022-12-28 15:23:03
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## 什么是Spark coalesce
在Spark中，coalesce是一个用来合并分区的操作。在数据处理过程中，我们可能会发现数据分布不均匀，某些分区的数据量很少，而另一些分区的数据量很大。当我们需要减少分区数量或者将数据合并到一个分区时，就可以使用coalesce操作。
### coalesce的用法
在Spark中，coalesce方法用于减少RDD或DataFrame的分区数量。
Spark 2.x管理与开发-Spark RDD的高级算子（四）coalesce与repartition+其他高级算子一、coalesce与repartition都是将RDD中的分区进行重分区。区别是：coalesce默认不会进行shuffle（false）；而repartition会进行shuffle（true），即：会将数据真正通过网络进行重分区。示例： 下面
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2023-07-18 22:28:25
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在scala中，case关键字有多种用途可以用作模式匹配，例如var arr = Array(1,2,3,4,5,6)
arr.foreach(i => {
case 1 => println("==1")
case _ => println("!=1")
})可以使用在类class前面声明为case classclass之前添加c
函数原型 def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)
(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] 返回一个新的RDD，且该RDD的分区个数等于numPartitions个数。如果shuffle设置为true，则会进行shuffle。 实例/**
* Us
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2023-05-23 13:25:26
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Spark性能调试是使用Spark的用户在进行大数据处理的时候必须面对的问题，性能调优的方法有很多，这里首先介绍一种常见的调优问题-小分区合并问题。小分区合并问题介绍在使用Spark进行数据处理的过程中，常常会使用filter方法来对数据进行一些预处理，过滤掉一些不符合条件的数据。在使用该方法对数据进行频繁过滤或者是过滤掉的数据量过大的情况下就会造成大量小分区的生成。在Spark内部会对每一个分
请记住，对您的数据进行重新分区是一个相当昂贵的操作。还好，Spark还有一个名为coales
原创
2022-11-03 14:37:58
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1、coalesce()方法def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)(implicit ord: Ordering[T] = null)
: RDD[T] = withScope {
if (shuffle) {
}
else {
}
}返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD
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2023-08-07 21:53:05
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