在分布式程序中，通信的代价是很大的。因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升程序整体性能。分布式程序选择正确的分区方式和单节点程序选择合适的数据结构是一样的。 Spark可以通过控制RDD分区方式来减少通信的开销。 所有的pairRDD都是可以进行分区的。 Spark没有显示控制特定的键存放在哪个节点上，因为Spark是一个高容错的集群。当一个节点失败后，整个集群不会因此瘫痪。集群依旧是
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2023-08-08 12:35:06
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一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;
一个计算每个分区的函数;
RDD之间的依赖关系;
一个Partitioner，即RDD的分片函数;
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。RDD特点RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所
Spark分区原理分析介绍分区是指如何把RDD分布在spark集群的各个节点的操作。以及一个RDD能够分多少个分区。一个分区是大型分布式数据集的逻辑块。那么思考一下：分区数如何映射到spark的任务数？如何验证？分区和任务如何对应到本地的数据?Spark使用分区来管理数据，这些分区有助于并行化分布式数据处理，并以最少的网络流量在executors之间发送数据。默认情况下，Spark尝试从靠近它的节
从RDD角度来剖析Spark内部原理1 Spark的核心 — RDD？1.1 RDD的5个属性1.2 RDD的特性1.3 What's RDD？在物理上，RDD对象实质上是一个 元数据结构，存储着 Block、Node等的映射关系，以及其他的元数据信息。一个RDD就是一组分区，在物理存储上，RDD的每个分区对应的就是一个Block，Block可以存储在内存中，当内存不够时可以存储在磁盘上。如果数据
repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T]他们两个都是RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现，（假设RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区）1）、N<M。一般情况下N个分区有数
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2023-08-22 10:43:33
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第一章.RDD分区器Spark目前支持Hash分区,Range分区和用户自定义分区,Hash分区为当前的默认分区,分区器直接决定了RDD中分区的个数,RDD每条数据经过Shuffle后进入哪个分区和Reduce的个数只有key-value类型的RDD才有分区器,非key-value类型的RDD分区的值为None每个RDD的分区ID范围: 0~numPartitions-1,决定这个值是属于哪个分区
Spark RDD特性RDD（Resilient Distributed Datasets），弹性分布式数据集，它是对分布式数据集的一种内存抽象，通过受限的共享内存方式来提供容错性，同时这种内存模型使得计算比传统的数据流模型要高效。RDD具有5个重要的特性，如下图所示：1.一组分区，数据集的基本组成单位。 2.计算每一个数据分区的函数。 3.对parent RDD的依赖，这个依赖描述了RDD
一，数据本地性是什么spark的RDD有5大特性，其中之一是数据偏好属性：preferredLocations ，这是一个集合。在任务调度的时候，基于Executor和数据的位置信息，按照“移动计算比移动数据便宜”的规则，尝试将RDD对应的计算调度到数据所在的结点，实现计算数据的本地化。1，举个例子计算数据偏好位置是从source开始的，以HDFS为例，可以简单的认为一个block就是一个spil
1、概念 RDD内部并行计算的计算单元。尽可能规避Shuffle过程，降低网络开销。 RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片成为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度。每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数是由RDD（准确来说是作业最后一个RDD）的分区数决定的。2、原理 MapReduce里面的网络传输主要在Shuffle阶段，Shuff
一.分区器的区别HashPartitioner分区可能HashPartitioner导致每个分区中数据量的不均匀。RangePartitioner分区尽量保证每个分区中数据量的均匀，将一定范围内的数映射到某一个分区内。分区与分区之间数据是有序的，但分区内的元素是不能保证顺序的。二.RangePartitioner分区执行原理概述1.计算总体的数据抽样大小sampleSize，计算规则是：至少每个分
之前做了记录了spark的一些配置调优，接下来记录一下本人在开发中用到的一些调优手段。算子调优MapPartitons提升Map类操作性能：spark中每个task处理一个RDD的partition，一条一条数据--> task functionMapPartitons后所有的数据（一个分区的所有数据）--> task function优点： 不用一条一条的去处理数据缺点：内存不够大的
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
import org.junit.Test
import scala.util.Random数据倾斜出现情况1、join的时候如果key为空，那么这些为空的数据全部都会聚集在一个task中2、并行度设置过少， key%分区数=分区号3、groupBy的时候造成数据倾斜 group
## 实现“spark repartition groupby”
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 整体流程
A[输入数据] --> B[Repartition数据]
B --> C[GroupBy操作]
C --> D[输出结果]
end
```
### 2. 甘特图
```mermaid
ga
一.spark 分区 partition的理解：spark中是以vcore级别调度task的。如果读取的是hdfs，那么有多少个block，就有多少个partition
举例来说：sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件，那么就有1w个partition
这时候读取效率会较低。假设设置资源为 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-e
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2023-08-23 20:17:42
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增加或减少分区。会产生 shuffle。（多个分区分到一个分区不会产生 shuffle）scalapackage transformationimport org.apache.spark.{S
原创
2022-07-01 17:33:45
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一、算子调优之MapPartitions
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1.spark中最基本的原则就是每个task处理一个RDD中的partition数据
2.mappartitions操作的优点
如果是普通的map,比如一个分区中有1万条数据，那么你的map里面的function要执行1万次
如
上一篇文章中我们主要讨论了Replace Operators、Aggregate和Operator Optimisation的一部分规则，这篇文章将继续讨论剩下的优化器批次规则，首先继续对Operator Optimization批次规则进行讲解。Batch – Operator OptimizationCollapseRepartitionCollapseRepartition规则结合了相邻的r
RDD概述：什么是RDD： RDD(Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合；RDD的属性： ① 一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位; ② 一个计算每个分区的函数; ③ RDD之间的依赖关系; ④ 一个Partitioner，即RDD
reparation(num)=coalesce(num, true) 源码包路径：
org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如
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2023-08-31 22:02:38
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first Codec
**public class Friend {
public static void main(String[] args){
System.out.println("BigData加QQ群：947967114");
}
}**1、算子分类
Spark 算子类似于java中的方法、scala中的函数，spark算子的底层源码都是scala代码，加载源码后可以进行查
