# 在 Spark 中实现 HDFS 动态分区
动态分区是 Spark 在处理大数据时非常关键的一个特性，尤其在与 HDFS 交互时。它允许我们根据特定列的值动态创建分区，而不是事先定义分区。本文将为您详细介绍如何在 Spark 中实现 HDFS 动态分区的步骤和代码示例。
## 流程概述
在实现动态分区之前，我们需要了解流程。以下是实现 HDFS 动态分区的主要步骤：
| 步骤 | 描述
静态分区裁剪（Static Partition Pruning）用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'Spark 会自动进行以下的优化： 从上图可以看到，
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2023-08-03 13:24:33
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目录1、Spark 3.0 简介2、Adaptive Query Execution（AQE）简介3、Dynamic Partition Pruning 动态裁剪分区4、DPP相关参数5、DPP代码测试1、Spark 3.0 简介Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年半之久，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如
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2023-10-19 10:58:45
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# Spark动态分区
## 介绍
Apache Spark是一个通用的大数据处理框架，可以处理大规模数据集，并提供了分布式计算能力。在Spark中，分区是数据处理和并行计算的基本单位。分区可以是静态的，也可以是动态的。静态分区是在数据加载时确定的，而动态分区是在运行时根据数据内容动态确定的。本文将重点介绍Spark中的动态分区功能及其使用方法。
## 动态分区
动态分区允许Spark根据
原创
2023-08-26 14:07:30
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数据分区partitionBy分区在分布式程序中，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整体性能。和单节点的程序需要为记录集合选择合适的数据结构一样，Spark 程序可以通过控制RDD 分区方式来减少通信开销。分区并不是对所有应用都有好处的——比如，如果给定RDD 只需要被扫描一次，我们完全没有必要对其预先进行分区处理。只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使
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2023-09-01 18:33:37
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1. sparksql动态分区直接写入hive表速度慢1 动态写入速度慢的sqlset hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table ssjt_test partition(dt) select a,dt from ssjt.test2 where dt>='20200801';2. 文件方式写入后,
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2023-07-30 17:32:20
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目录一、动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）二、自适应查询执行（Adaptive Query Execution）三、映射下推(Project PushDown)四、谓词下推(Predicate PushDown)一、动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）静态分区裁剪优化过滤提前，减少无效数据读写，尤其在 join 时，效果很明显 
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2023-10-09 08:09:05
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# 动态分区与Spark：提升大数据处理效率
在处理大数据时，Spark是一个颇具影响力的工具。它通过分布式计算提供高效的数据处理能力。为了进一步提高数据的处理效率，动态分区成为了一个重要的技术手段。本文将深入探讨动态分区在Spark中的应用，并提供代码示例来帮助读者理解。
## 什么是动态分区？
动态分区是指在数据写入的过程中，根据数据的特定属性动态地将数据划分到不同的目录中。这一特性尤其
原创
2024-10-10 04:38:05
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HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为独立的存储单元，称为数据块，默认
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2023-07-12 10:11:03
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# Spark动态分区实现流程
本文将介绍如何使用Spark实现动态分区，包括整个实现流程和每一步所需的代码及其注释。首先，我们先来了解一下Spark动态分区的概念。
## 简介
Spark动态分区是指在写入数据到分区表时，根据数据中的某个字段值动态创建和管理分区。这样可以方便地根据数据的特性进行分区，提高查询效率和数据管理的灵活性。
## 实现流程
下面是实现Spark动态分区的流程，
原创
2023-11-06 06:51:34
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目录一、动态分区裁剪二、自适应查询执行一、动态分区裁剪动态分区裁剪（dynamic partition pruning，DPP）背后的思路是跳过计算查询结果所不需要的数据。动态分区裁剪效果最好的典型场景是连接两张表，其中一张表为事实表（多列数据的分区表），另一张表为维度表（未分区），如图 1 所示。通常情况下，过滤条件来自未分区的那张表（在本例中是 Date 这张表）。举个例子，思考对 Sales
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2023-08-21 15:39:59
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Spark中加载本地(或者hdfs)文件以及 spark使用SparkContext实例的textFile读取多个文件夹(嵌套)下的多个数据文件在正常调用过程中，难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取，然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。针对多个文件夹下的多个文件，以前的做法是先进行文件夹的遍历，然后再进行各个文件夹目录的读取，其实不必那么麻烦，因为spark原生就支持这样的能力
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2023-08-28 22:10:52
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# Spark动态分区Insert分区实现教程
## 1. 流程概述
在教会小白实现“Spark动态分区Insert分区”之前，我们先来概述一下整个流程。该流程可以分为以下几个步骤：
1. 创建SparkSession：使用SparkSession来初始化Spark应用程序。
2. 读取数据：使用Spark读取源数据。
3. 创建分区列：根据需要动态分区的列，创建一个分区列。
4. 写入数据
原创
2023-10-02 09:37:36
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# Spark写入HDFS分区文件
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的框架，能够高效地处理大规模数据。而HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop生态系统中的一部分，用于存储大量数据。在实际应用中，有时候需要将处理后的数据写入到HDFS中，并且按照特定的分区方式进行存储，以提高数据查询性能。
## 为什么要分区存储数据？
在大规模数据处理中，如果数据存储在一个文件中，那么在
原创
2024-04-17 03:44:28
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Spark的分区器（Partitioner）HashPartitioner（默认的分区器） HashPartitioner分区原理是对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID，当key为null值是返回0。源码在org.apache.spark包下，实现如下：class HashPartitione
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2024-04-10 06:36:24
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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，则是把同样范围的数据分开，如图a我们通过这个图片可以清楚的看到，我
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2023-10-12 17:40:22
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Spark的分区机制的应用及PageRank算法的实现 - 潘建锋 | Mind Seekertaohuawu.club 佩奇排名（PageRank），又称 网页排名、 谷歌左侧排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的
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2024-07-30 15:47:01
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一、问题描述为了支撑相应的业务需求，本次生产环境通过Hive SQL来完成动态插入分区表数据的脚本开发。但是，动态分区的插入往往会伴随产生大量的小文件的发生。而小文件产生过多的影响主要分为以下两种情况： （1） 从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。 （2）在HDFS中，每个小文件对象约占150byt
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2023-09-20 06:22:38
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Spark 3.0 为我们带来了许多令人期待的特性。动态分区裁剪(dynamic partition pruning)就是其中之一。本文将通过图文的形式来带大家理解什么是动态分区裁剪。Spark 中的静态分区裁剪在介绍动态分区裁剪之前，有必要对 Spark 中的静态分区裁剪进行介绍。在标准数据库术语中，裁剪意味着优化器将避免读取不包含我们正在查找的数据的文件。例如我们有以下的查询 SQL：Sele
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2024-08-12 11:33:02
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RDD，Resiliennt Distributed Datasets，弹性式分布式数据集，是由若干个分区构成的，那么这每一个分区中的数据又是如何产生的呢？这就是RDD分区策略所要解决的问题，下面我们就一道来学习RDD分区相关。
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2023-08-02 08:07:31
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