RDD创建1 内存中创建RDD1.1 创建方法//准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//将内存中集合的数据作为处理的数据源
val seq = Seq(1, 2, 3, 4)
//并行,并行度取决于任务所能
获取RDD的
分区方式在Java中，你可以使用RDD的partitioner()方法来获取RDD的
分区方式。它会返回一个Optional<Partitioner>对象，这是用来存放可能存在的对象的容器类。你可以对这个Optional对象调用isPresent()方法来检查其中是否有值，调用get()来获取其中的值。如果存在值的话，这个值会是一个Partitioner对象。这本质上是一个告
转载
2023-08-05 01:48:26
91阅读
# 查看 Spark 分区
Spark 是一个强大的分布式计算框架，由于其高速、易用和可扩展的特性，被广泛应用于大数据处理和分析。在 Spark 中，分区是一个重要的概念，通过对数据进行分区，可以提高计算性能和并行度。
## Spark 分区介绍
分区是将数据集按照一定的规则进行划分的过程，将数据拆分成更小的片段，可以在集群中的多个节点上并行处理。Spark 使用分区来管理和处理数据，使得数
RDD分区创建RDD时自定义分区数量根据计算机Core个数确定默认分区数量核心代码override def defaultParallelism(): Int =
scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)首选SparkConf配置的spark.default.parallelism分区数量如果没有配置，则采
参考资料 https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ //详细记录了不同操作下各个分区的个数前言我们这边分区数是按照什么规则呢，今天详细吧这个问题好好看下分区的数量决定了spark任务的并行度前提 我们的分区数都是按照默认规则，没有人为改变过分区分区规则我们不管是read.csv 还是 textFile 还是spark读
确定RDD分区
在Scala和java中，可以使用partitioner属性来决定怎么分区。scala.Option对象是Scala的容器类。你可以在Option上调用isDefined() 来检查是否有值，使用get()来获得值。如果存在，那么这个值是spark.Partitioner对象。这个实际上的功能是每个key存入哪个分区。
Example
Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(HDFS、Amazon S3)中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
### Spark查看分区数的流程
以下是查看Spark分区数的流程，包括使用的代码和每一步所需执行的操作：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession | `SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Partition Example").getOrC
# 教你如何查看Spark分区信息
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发者教学
开发者->小白: 介绍spark查看分区信息流程
小白->开发者: 确认理解
开发者->小白: 指导操作步骤
```
## 2. 操作步骤
### 步骤一：创建SparkSessio
spark官网学习文档Spark集群的安装及高可用配置 前期需求：Hadoop和Scala必须已经安装完成 步骤： ①进入spark下载网站中https://spark.apache.org/downloads.html （红框的部分是选择tar包的版本，选择完毕之后点击绿框的部分下载） ②下载完成之后用xftp将安装包传服务器的opt文件夹下。然后用tar命令解压。解压完成之后删除安装包。再然后
Spark – RDD数据分区Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None (2)每个RDD的分区ID范围：0~n
目录1理解sparksql 基本概念1.1sparksql概念 2掌握dataframedataset基本方式Datdaframe简介dataframe创建步骤打开scala新建spark目录网站上查看新建person文件在/spark目录下查看文件是否上传2．通过文件直接创建DataFrameDataframe的查询dataframe数据实操RDD、DataFrame及Dataset的
文章目录什么是Shuffle？RDD中 partition 个数怎么定？（小插曲）有哪些算子会产生shuffle？1）repartition 系列的操作①spark-shell代码测试②DAG图分析③IDEA代码测试④repartition 和 coalesce在生产中的应用？？（重要）2）‘ByKey系列的操作①reduceByKey(func, [numPartitions])②groupB
1、sparksql是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个抽象DataFrame和DataSet并且作为分布式SQL查询引擎的作用。Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，
转载
2023-08-17 19:25:53
89阅读
# Spark查看表的分区
## 简介
在Spark中，我们可以使用`spark.sql`模块来查看表的分区信息。本文将介绍如何使用Spark来查看表的分区，并提供相应的代码示例和解释。
## 流程概述
下面是查看表的分区的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤2 | 使用SparkSession对象
目录体验第一个spark程序一.先进入spark目录，然后执行如下命令：二.查看master地址页面应用执行完毕和Pi值被计算完毕启动spark-shell一.运行spark-shell命令二.运行spark-shell 读取hdfs文件三.整合spark和hdfs四.启动Hadoop、spark服务五.启动spark-shell编写程序体验第一个spark程序一.先进入spark目录，然后执行如
一、分区个数规则spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：1、本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）：spark-shell spark.default.parallelism = 1
spark-shell --m
转载
2023-08-29 19:38:52
118阅读
一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而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，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支
# 使用Spark SQL查看Hive分区表的多个分区
Hive是一个用于处理大规模数据的框架，它以类似SQL的语言查询数据。分区表是一种将数据分割成不同部分以便于查询和管理的方式，尤其适合大数据场景。Spark SQL可以轻松访问和操作Hive分区表，本文将介绍如何使用Spark SQL查看Hive的分区表，包括代码示例和实现流程。
## 1. Hive分区表的概念
Hive分区表将数据按
RDD 的 Shuffle 和分区分区的作用RDD 使用分区来分布式并行处理数据, 并且要做到尽量少的在不同的 Executor 之间使用网络交换数据, 所以当使用 RDD 读取数据的时候, 会尽量的在物理上靠近数据源, 比如说在读取 Cassandra 或者 HDFS 中数据的时候, 会尽量的保持 RDD 的分区和数据源的分区数, 分区模式等一一对应分区和 Shuffle 的关系分区的主要作用是
