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
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2023-11-10 10:38:02
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一、receiver模式receiver模式原理图receiver模式理解： 在SparkStreaming程序运行起来后，Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。数据会被持久化，默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改。receiver task对接收过来的数据进行存储和备份，这个过程会有节点之间的数据传输。备份完成后去zo
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的数据处理框架，而数据的重分区（repartition）在它的运行过程中扮演着重要的角色。重分区是指调整数据分布，使之适应后续的数据处理任务。本文将全面探讨 **Spark Repartition 原理** 的背景、技术、架构以及源码解析，帮助大家更好地理解和应用这一重要特性。
## 背景描述
在处理大规模数据时，不同的数据分布可能导致
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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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
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2024-06-05 12:51:43
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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
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2023-10-10 19:56:15
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一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;
一个计算每个分区的函数;
RDD之间的依赖关系;
一个Partitioner，即RDD的分片函数;
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。RDD特点RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所
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2023-10-19 06:57:53
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Spark分区原理分析介绍分区是指如何把RDD分布在spark集群的各个节点的操作。以及一个RDD能够分多少个分区。一个分区是大型分布式数据集的逻辑块。那么思考一下：分区数如何映射到spark的任务数？如何验证？分区和任务如何对应到本地的数据?Spark使用分区来管理数据，这些分区有助于并行化分布式数据处理，并以最少的网络流量在executors之间发送数据。默认情况下，Spark尝试从靠近它的节
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2023-11-18 15:22:36
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之前做了记录了spark的一些配置调优，接下来记录一下本人在开发中用到的一些调优手段。算子调优MapPartitons提升Map类操作性能：spark中每个task处理一个RDD的partition，一条一条数据--> task functionMapPartitons后所有的数据（一个分区的所有数据）--> task function优点： 不用一条一条的去处理数据缺点：内存不够大的
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2023-10-26 21:19:41
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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
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2023-08-23 20:17:42
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在处理海量数据时，Apache Spark是一个非常流行的选择。不过，随着数据量的增大，性能问题开始显现。尤其是在使用Spark的`repartition`操作时，如果不加以控制，可能会导致资源浪费和计算延迟。本文将深入探讨“Spark repartition使用”的相关问题，结构化地分析背景、演进、架构、性能、故障及最后的总结，以帮助大家更好地理解和应用这一技术。
### 背景定位
在我参与
# 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
原创
2024-04-02 06:10:26
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# Spark 的 Repartition 用法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。无论是在数据处理、分析，还是机器学习中，数据分区都是一个关键概念。分区的合理设计可以显著提高计算性能。本文将为大家介绍 Spark 的 Repartition 操作，结合代码示例和一些可视化图表深入理解这一概念。
## 一、什么是 Repartition
在 Spar
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
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2024-01-03 12:47:39
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# 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，
原创
2024-09-24 08:21:44
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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
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2024-09-10 11:16:59
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# Spark Repartition 用法指南
在处理大数据时，我们经常需要对数据集进行重新分区，以优化存储、减少计算时间或提升并行度。在Apache Spark中，repartition是一个常用的操作，可以帮助我们实现这些目标。在本文中，我们将介绍Spark中的repartition用法，详细分解流程步骤，并提供示例代码。
## 1. 整体流程
在我们进行数据重新分区时，通常需要遵循以
# Spark Repartition 加速：提升大数据处理效率的有效手段
在大数据处理的世界中，Apache Spark以其高效的分布式计算能力而闻名。在数据处理的过程中，合理的分区策略对性能优化至关重要。本文将重点介绍`repartition`的使用，并通过具体的代码示例来展示如何利用`repartition`来加速数据处理。
## 什么是 Repartition？
在Spark中，`r
## 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
原创
2024-01-24 05:41:14
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