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
# 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
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.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
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
# Spark的Repartition与SQL优化
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。数据处理效率的优化是Spark使用中一个非常重要的课题。本文将探讨Spark中`repartition`的作用以及如何运用SQL优化技术提高性能。
## 什么是Repartition
`repartition`是Spark的一个Transformation操作，
## 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
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
---------------------------------------
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
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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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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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
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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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
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
请记住，对您的数据进行重新分区是一个相当昂贵的操作。还好，Spark还有一个名为coales
原创
2022-11-03 14:37:58
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