1、SPARK简介 （1）一种计算框架.spark其实只是一个计算引擎，而hadoop包含了存储和计算。也就是说，spark最多也就能替换掉hadoop的计算部分（mapreduce）。可从事包含流计算机器学习等功能，和hadoop相互兼容（可以从HDFS读取数据）。 重要特征： 在mapreduce会反复使用磁盘进行数据读取的迭代，spark则将所需要的数据先加载进内存。所以spark速度
# Spark中的Shuffle Reduce操作
在Spark中，shuffle是一种关键的操作，用于将数据重新分区并在不同节点之间传输。Shuffle操作通常发生在数据需要重新组织或汇总的时候，比如在groupByKey、join等操作中。在shuffle操作中，reduce数是一个非常重要的参数，它指定了数据在进行汇总时分成多少个reduce任务。合理设置reduce数可以提高任务的执行效
目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
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1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
阅读本文可以带着下面问题：1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？3.一个task的map数量由谁来决定？4.一个task的reduce数量由谁来决定？一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.
Hadoop中MapReduce的Shuffle过程不仅会产生大量的网络传输开销，也会带来大量的磁盘I/O开销，但Spark在Shuffle过程有时也会如此。一、MapReduce的Shuffle操作 在Hadoop MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁。所谓Shu
# 深入理解 Spark DataFrame 的 Reduce 操作
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已成为最流行的分布式数据处理框架之一。在 Spark 中，DataFrame 是一种强大的数据结构，它使得数据操作简单而高效。对于初学者来说，理解 DataFrame 的 `reduce` 操作是非常重要的。本文将为你提供详细的步骤、代码示例以及图示，帮助你掌握 Spark Da
Hive｜Spark 函数详解基本比较运算函数=、==!!=、<><=><、<=>、>=特殊比较运算函数BETWEENIS [NOT] NULLINANDANYassert_truebool_and基本数学运算函数+-/*类型转换相关函数bigint - 转换为 bigint 类型binary - 转换为 binary 类型bin常用的数学函数ab
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2023-05-24 09:51:49
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1. RDD概述RDD 是 Spark 的计算模型。RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性的分布式数据集合，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集。操作 RDD 就像操作本地集合一样，有很多的方法可以调用，使用方便，而无需关心底层的调度细节。2. RDD的创建Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括：使用
## Map Reduce Spark日志科普
在大数据领域中，MapReduce和Spark是两种常见的数据处理框架，它们都可以用来处理海量数据并进行分布式计算。而日志处理是这两个框架中一个重要的应用场景之一。本文将介绍MapReduce和Spark在日志处理中的应用，并通过代码示例来说明它们的使用方法。
### MapReduce简介
MapReduce是由Google提出的一种分布式计
算子优化 repartiton
算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题
spark.sql.shuffle.partitions 调整DataFrame的shuffle并行度
spark.default.parallelism 调整RDD的shuffle并行度
并行度：之前说过，并行度是自己
# Spark中的MapReduce
## 引言
在大数据处理中，MapReduce是一种常用的编程模型，用于并行处理大规模数据集。Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，提供了丰富的API和工具，用于有效地执行MapReduce操作。
本文将介绍Spark中的MapReduce概念和用法，并通过一个实际问题来演示如何使用Spark进行MapReduce操作。
##
# Spark 如何触发 Reduce 计划的项目方案
Apache Spark 是一个强大的数据处理引擎，广泛应用于大数据处理和分析。为了有效利用 Spark 的强大性能，我们需要理解其核心操作的工作原理，尤其是 Reduce 操作。在本方案中，我们将详细探讨 Spark 如何触发 Reduce 计划，并通过代码示例、序列图和关系图进行展示。
## 项目背景
在大数据处理时，我们常常会面临
# 如何实现“spark shuffle reduce数量”
作为经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“spark shuffle reduce数量”。下面是整个过程的流程图和步骤说明：
```mermaid
flowchart TD;
A(开始) --> B(设置reduce数量);
B --> C(执行shuffle);
C --> D(完成);
`
第6章 spark6.1 什么是sparkspark是基于内存计算大数据分析引擎,提高了在大数据环境下数据处理的实时性.spark仅仅只涉及到数据的计算,没有涉及到数据的存储. 6.1.1 spark的特点及相对于MapReduce的优势\MapReduce存在的问题:MapReduce框架局限性1.MapReduce只支持map和reduce两种操作2.处理效率低效a)map中间结果写
# SparkSQL设置Reduce数
## 1. 简介
SparkSQL是一种基于Spark的高性能、分布式查询引擎，可以用于处理结构化数据。在SparkSQL中，可以通过设置reduce数来控制数据处理的并行度，从而优化查询性能。本文将介绍如何在SparkSQL中设置reduce数。
## 2. 设置Reduce数的流程
下面是设置Reduce数的流程，可以用表格展示如下：
| 步骤
MapReduce是一种分布式编程模型，采用‘分而治之’的思想，将一个大规模数据集分解成多个小规模数据，然后分发给集群中多个节点共同计算。这样可以有效的降低每一部分的运算复杂度，达到提高运算效率的目的。 MapReduce模型将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Hadoop将MapReduce的输入数据划分为等长的数据块，称为输入分片(split)，为每一个分片构建一个Map任务，并
在进行Spark开发算法时，最有用的一个函数就是reduceByKey。reduceByKey的作用对像是(key, value)形式的rdd，而reduce有减少、压缩之意，reduceByKey的作用就是对相同key的数据进行处理，最终每个key只保留一条记录。保留一条记录通常有两种结果。一种是只保留我们希望的信息，比如每个key出现的次数。第二种是把value聚合在一起形成列表，这样后续可
比如我的内存中存在如下的以key-value形式的数据集（RDD）：hello:1 sparkSubmit:1 red:1 sparkSubmit:1 hello:2 hello:1 hello:4 re
什么是Map、什么是ReduceMapReduce是一个分布式编程计算模型，用于大规模数据集的分布式系统计算。我个人理解，Map（映射、过滤）就是对一个分布式文件系统（HDFS）中的每一行（每一块文件）执行相同的函数进行处理；Reduce（规约、化简）就是对Map处理好的数据进行两两运算，因此reduce函数必须要有两个参数。Map/Reduce的执行原理其实可以参考python的map/redu
