spark分区的使用
RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成多个分区，保存在不同节点上。那么分区有什么好处呢？分区能减少节点之间的通信开销，正确的分区能大大加快程序的执行速度。我们看个例子首先我们要了解一个概念，分区并不等同于分块。分块是我们把全部数据切分成好多块来存储叫做分块。如上图b，产生的分块，每个分块都可能含有同样范围的数据。而分区，
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2023-07-18 11:07:03
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一、RDD的概念RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并且还能控制数据的分区。不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管道化，从而避免了中间结果的I/O操作，提高数据处理的速度和性能。一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多
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2023-10-20 06:50:14
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请描述spark RDD原理与特征？spark RDD原理：是一个容错的、并行的(弹性分布式)数据结构，可以控制数据存储至磁盘或者内存，能够获取数据的分区。其具体特征，如下：1）创建：rdd创建有2种方式，一种为从稳定存储中读取创建；另一种从父RDD转换得到新的RDD。2）只读：状态不可变，不能修改。3）分区：支持使 RDD 中的元素根据那个 key 来分区 ( partitionin
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2024-04-19 14:17:56
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1、参数配置(并行度)分区的默认个数等于对spark.default.parallelism的指定值2、根据父rdd的reduceTask数量3、读取hdfs的文件生成的rddrdd分区的数量等于hdfs的文件的block4、sparkStreaming生成的rdd根据block interval，batch interval的时间决定default.block.interval=200ms批次时
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2023-06-06 09:41:37
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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
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2023-11-22 17:35:22
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系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
原创
2021-08-31 10:01:25
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# 理解和实现 Spark RDD 默认分区
在 Spark 中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的数据结构，它提供了一个不可变、并行的分布式数据抽象。默认情况下，当你创建 RDD 时，Spark 会根据集群和数据大小自行决定分区数量。然而，有时我们希望手动控制 RDD 的分区以优化性能和资源使用。
本文将详细介绍如何实现 Spark RDD 的默认分区，帮助新手开发者掌握这一基本技能。
Spark–默认创建RDD的分区个数规则创建RDD的三种方式1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD2）从外部存储中创建 方法：testFile3）从其他RDD中创建（执行转换算子的时候）1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD1、首先来看一下这种方式创建的RDD是怎样的分区规则 代码：object test02_RDDDefalutPa
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2023-09-13 23:37:34
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Spark- 之不同Source产生RDD的分区数与数据分配通常Spark的数据源可以分为很多中，这里主要是从源码剖析内存集合与文件分区数的确定与数据分配。1 集合RDD的分区与数据分配具体看以下代码及注释。package com.shufang.parallel_yuanli
import com.shufang.utils.ScUtil
import org.apache.spark.{Sp
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2023-10-16 08:52:30
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# 深入了解Spark DStream
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，它提供了高效的数据处理能力和支持多种数据处理方式的API。在Spark中，有一个非常重要的概念就是DStream（Discretized Stream），它是Spark Streaming的核心抽象，用于处理实时流数据。
## 什么是Spark DStream？
DStream是一个连续的
原创
2024-07-11 05:51:40
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文章目录RDD实现详解1. 什么是RDD1.1 RDD的创建1.2 RDD的转换1.3 RDD缓存1.4 RDD的checkpoint2.RDD的转换和DAG的生成2.1 RDD的依赖关系2.2 DAG的生成2.3 RDD的计算2.3.1 sparkEnv2.3.2 缓存的处理2.3.3 checkpoint2.3.4 RDD的容错机制 RDD实现详解RDD是Spark最基本也是最根本的数据抽象
一.DStreams【离散流】 DStreams或离散流是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD都包含来自特定间隔的数据，如下图所示： 在DStream上执行的任何操作都
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2023-07-11 10:43:39
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DStream 操作和RDD的操作很类似，分为 Transformations 转换和 Output Operations 输出两种，此外转换操作中还有一些比较复杂的算子，如：updateStateByKey(),transform()以及各种 Window 相关算子。1、无状态转换操作 无状态转换操作就是把简单的RDD转换操作应用到每个批次上，也就是转换DStream上的每一个RDD，
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2023-07-16 22:08:49
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大数据之Spark框架中RDD和DataFrame的区别是什么？RDD（提供了一种高度受限的共享内存模型； DataFrame是一种分布式的数据集，并且以列的方式组合的。在spark中RDD、DataFrame是最常用的数据类型，在使用的过程中你知道两者的区别和各自的优势吗？关于如何具体的应用我们今天就好好的分析一下。一、RDD、DataFrame分别是什么？1、什么是RDD？RDD（Resili
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2023-07-10 21:07:33
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在如何管理Spark的分区一文中，介绍了Spark是如何管理分区的，分别解释了Spark提供的两种分区方法，并给出了相应的使用示例和分析，感兴趣的可以参考之前的分享。我们知道，Apache Spark通常用于以分布式方式处理大规模数据集，既然是分布式，就会面临一个问题：数据是否均匀地分布。当数据分布不均匀时，数据量较少的分区将会很快的被执行完成，而数据量较大的分区将需要很长时间才能够执行完毕，这就
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2023-11-09 06:56:59
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2.4 RDD 分区数目在讲解 RDD 属性时，多次提到了分区（partition）的概念。分区是一个偏物理层的概念，也是 RDD 并行计算的核心。数据在 RDD 内部被切分为多个子集合，每个子集合可以被认为是一个分区，运算逻辑最小会被应用在每一个分区上，每个分区是由一个单独的任务（task）来运行的，所以分区数越多，整个应用的并行度也会越高。获取RDD分区数目两种方式RDD分区的数据取决于哪些因
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2023-12-07 18:01:31
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# Spark DStream 面试实现流程
## 整体流程
下面是实现 "spark DStream" 的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(创建SparkContext)
B(创建StreamingContext)
C(创建DStream)
D(对DStream进行操作)
E(启动StreamingContext)
原创
2023-12-15 05:16:02
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RDD的Shuffle和分区分区的作用：1. RDD 经常需要通过读取外部数据来创建，外部数据存储系
原创
2022-08-12 11:57:22
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Spark RDD 创建和分区规则
原创
2022-12-28 15:29:12
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即，中文叫做，Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建，比的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。
原创
精选
2024-04-27 19:06:59
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