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
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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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
# 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.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
## 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
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
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
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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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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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
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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Spark 2.x管理与开发-Spark RDD的高级算子（四）coalesce与repartition+其他高级算子一、coalesce与repartition都是将RDD中的分区进行重分区。区别是：coalesce默认不会进行shuffle（false）；而repartition会进行shuffle（true），即：会将数据真正通过网络进行重分区。示例： 下面
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2023-07-18 22:28:25
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算子优化 repartiton
算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题
spark.sql.shuffle.partitions 调整DataFrame的shuffle并行度
spark.default.parallelism 调整RDD的shuffle并行度
并行度：之前说过，并行度是自己
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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一：Task性能优化 1. 慢任务的性能优化：可以考虑减少每个Partition处理的数据量，同时建议开启任务推测spark.speculation可以进行任务推测。最快完成的任务就会被采纳 慢任务出现的原因？任务倾斜，硬件故障。因为处理逻辑一样的话，时间差很多那么硬件就可能出现故障。Driver上有一个定时器不断的查看有没有慢任务。 2. 尽量减少Shuffle，例如我们要尽量减少grou
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2023-08-08 01:50:14
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