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
数据分区 Spark是如何对数据集的节点进行分区控制的，在分布式程序中通信的代价是很大的，因此控制数据分区以获得最少的 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。 分区的缺点：给定RDD只需要被扫描一次，我们完全没有必要对其预先分区处理，只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用 分
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2023-09-29 21:36:08
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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
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
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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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
## 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
HashPartitioner分区可能导致每个分区中数据量的不均匀。而RangePartitioner分区则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。 RangePartitioner分区执行原理：计算总体的数据抽样大小sampleSize，计算规则是：至少每个分区抽取20个数据或者最多1M的数据量
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
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
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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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
Spark coalesce和repartition
原创
2022-12-28 15:23:03
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# Spark Repartition 如何随机
在大规模数据处理的框架中，Apache Spark 是一个非常流行的选择，其强大的分布式计算能力、易用性和灵活性使其成为许多数据工程师的工具。然而，在许多情境下，数据分布和分区方式可能导致负载不均，进而降低计算性能。为了优化性能，重新分区（repartition）成为了重要的一步。
## 1. 什么是 Repartition？
**Repar
# 使用Spark的repartition进行数据重分区
在Spark中，repartition是一个非常有用的方法，可以用来改变数据集的分区数量，从而优化数据处理过程。当数据量较大时，合理调整分区数量可以提高任务的并行度，加快数据处理速度。在本文中，我们将介绍如何使用Spark的repartition方法来对数据集进行重分区，并给出代码示例。
## 什么是repartition
在Spar
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
并行度：之前说过，并行度是自己可以调节，或者说是设置的。1、spark.default.parallelism 2、textFile()，传入第二个参数，指定partition数量（比较少用）咱们的项目代码中，没有设置并行度，实际上，在生产环境中，是最好自己设置一下的。官网有推荐的设置方式，你的spark-submit脚本中，会指定你的application总共要启动多少个executor，100
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2023-09-26 19:23:44
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Task优化：建议开启spark.speculation（慢任务推导，当检测的慢任务时，会同步开启相同的新任务，谁先完成就认定该任务完成）。reduceByKey会首先reduce locally。例如在进行join操作的时候，形如(k1,v1) join (k1,v2) => (k1,v3) 此时就可以进行pipeline，但是(o1) join (o2) => (o3) ，此时就会
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2023-06-11 15:31:49
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本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
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2023-09-11 09:42:41
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