查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数，剩下的所有数字就是我们要找的质数。 我们首先遍历2到2000000之间的每个数，然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数，在计算的结果中可能会有许多重复的数据（比如6同时是2和3的倍数）但是这并没有啥影响。我们在Spark shell中计算：Welco
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2024-06-21 16:13:25
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一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而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，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支
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2024-02-17 13:12:33
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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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Spark分区1分区：自定义分区在对RDD数据进行分区时，默认使用的是 HashPartitioner，该partitioner对key进行哈希，然后mod 上分区数目，mod的结果相同的就会被分到同一个partition中如果嫌HashPartitioner 功能单一，可以自定义partitioner。2.自定义分区实现自定义分区分为三个步骤：1.继承org.apache.spark.parti
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2023-06-05 16:48:28
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1 简介简介理解RDD是spark中封装的用来处理数据的一种抽象概念,其主要包含处理逻辑和要处理的数据! 无论是不读取文件获取的RDD还是从集合转换而来的RDD最终的目的都是为了处理对应的数据 ,数据量海量的话 , 我们应该很容易的想到让数据并行化分布式运算!牵扯到分布式那必然存在数据任务划分的问题!那么RDD在创建的时候就对数据进行了有效的分区!当然我们也可以合理的改变RDD的分区来提高运算效
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2023-08-05 08:56:14
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Spark RDD的分区规则一.RDD中数据来源二.读取内存数据分区规则三.读取文件数据分区规则3.1 分区数量的计算规则3.2 数据分配到哪个分区规则 一.RDD中数据来源2个地方：本地集合或外部数据源sc.parallelize(本地集合，分区数)
sc.makeRDD(本地集合，分区数) 底层是parallelize
sc.textFile(HDFS/文件夹，分区数) 以行为单位读取数据
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2023-08-04 20:16:30
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我想重点介绍数据处理不同层上的Spark分区的主题。在物理级别上，，分为三个阶段。 它们是input，shuffle和output。例如，在input和output处，您可以控制分区的大小，但是在output处，我也可以通过合并或重新分区来控制文件数或任务数。 使用shuffle，您可以控制将在网络中移动的数据数量。在输入阶段进行分区首先，根据输入数据集的大小确定分区数。Spark可以很好地处理输
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2023-07-28 13:26:51
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1、spark中partition与HDFS中block的关系hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.
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2023-08-21 14:01:11
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Partition的分区规则只有Key-Value类型的RDD才有Hash分区的，非Key-Value类型的RDD分区的是范围分区以下代码以foreachPartition为例1、 范围分区（RangePartitioner）RangePartitioner基于抽样的思想来对数据进行分区RangePartitioner作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分
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2023-08-20 15:23:04
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影响分区方式的操作Spark内部知道各操作会如何影响分区方式，并将会对数据进行分区的操作的结果RDD自动设置为对应的分区器。例如，如果你调用join()来连接两个RDD；由于键相同的元素会被哈希到同一台机器上，Spark知道输出结果也是哈希分区的，这样对连接的结果进行诸如reduceByKey()这样的操作时就会明显变快。不过，转化操作的结果并不一定会按已知的分区方式分区，这时输出的RDD可能就会
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2024-03-08 15:29:23
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一 spark RDD分区原则在Spark的Rdd中，Rdd默认是分区的。有时候需要重新设置Rdd的分区数量，比如Rdd的分区中，Rdd分区比较多，但是每个Rdd的数据量比较小，则需要重新设置一个比较合理的分区数。或者需要把Rdd的分区数量调大。还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量。 二.coalesce和repartition &n
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2023-08-02 15:28:47
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一、分区个数规则spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：1、本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）：spark-shell spark.default.parallelism = 1
spark-shell --m
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2023-08-29 19:38:52
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spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用
2, cache 是调用的 persist() 默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中
3,cache 默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在o
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2023-09-03 11:35:33
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RDD创建1 内存中创建RDD1.1 创建方法//准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//将内存中集合的数据作为处理的数据源
val seq = Seq(1, 2, 3, 4)
//并行,并行度取决于任务所能
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2023-10-10 15:06:01
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RDD 的 Shuffle 和分区分区的作用RDD 使用分区来分布式并行处理数据, 并且要做到尽量少的在不同的 Executor 之间使用网络交换数据, 所以当使用 RDD 读取数据的时候, 会尽量的在物理上靠近数据源, 比如说在读取 Cassandra 或者 HDFS 中数据的时候, 会尽量的保持 RDD 的分区和数据源的分区数, 分区模式等一一对应分区和 Shuffle 的关系分区的主要作用是
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2024-06-21 16:21:44
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RDD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。所以对RDD进行分区的目的就是减少网络传输的代价以提高系统的性能。RDD的特性在讲RDD分区之前，先说一下RDD的特性。RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，
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2023-09-17 17:22:58
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虽然Spark提供的HashPartitioner与RangePartitioner已经能够满足大多数用例，但Spark还是允许你通过提供一个自定义的Partitioner对象来控制RDD的分区方式。这可以让你利用领域知识进一步减少通信开销。举个例子，假设我们要在一个网页的集合上运行前一节中的PageRank算法。在这里，每个页面的ID（RDD中的键）是页面的URL。当我们使用简单的哈希函数进行分
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2023-10-13 15:13:05
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转载自：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8987065.html 一：分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区。 分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务tas
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2020-03-31 10:41:00
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一、分区的概念分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而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，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主要在
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2023-08-13 19:46:47
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摘要本篇文章主要分析spark sql在加载jdbc数据时，比如通过jdbc方式加载MySQL数据时，分区数如何确定，以及每个分区加载的数据范围。通过本篇文章的分析，以后我们在用spark读取jdbc数据时，能够大致明白底层干了什么事情，以及避免一些坑。spark dataframe的jdbc接口/**
* Construct a `DataFrame` representing the d
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2023-10-26 14:17:32
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