背景 Spark在判断能否转为BroadCastJoin时主要是根据输入表的大小是否超过了 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 参数所配置的大小,如果未超过阈值则可以转为BroadCastJoin.结论 先说下整个判断的流程： 1.首先在非分区表情况下并且 spark.sql.statistics.fallBackToHdfs此参数开启时会统计表hdfs目录大
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2023-08-28 20:58:48
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Spark中最核心的概念为RDD（Resilient Distributed DataSets）中文为：弹性分布式数据集，RDD为对分布式内存对象的 抽象它表示一个被分区不可变且能并行操作的数据集；RDD为可序列化的、可缓存到内存对RDD进行操作过后还可以存到内存中，下次操作直接把内存中RDD作为输入，避免了Hadoop MapReduce的大IO操作；RDD生成 Spark所要处理的任何数据都
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2023-10-18 13:50:42
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SparkCore——RDD概述（1）一、RDD概述二、RDD的属性1.RDD分区（Partitions）2.RDD分区计算函数3.RDD依赖关系（Dependencise）4.RDD 分区函数Partitioner5. RDD优先位置（Preferred Locations）三、RDD特点四、RDD的使用说明1.优先使用结构化API2.何时使用RDD五、RDD的弹性解读（扩展）1.自动进行内存
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2023-08-16 13:03:15
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1、RDD概述RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，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。2、RDD属性、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衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，
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2023-11-23 16:21:54
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RDD（Resilient Distributed DataSets）弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念。我们可以抽象地代表对应一个HDFS上的文件，但是它实际上是被分区的，分为多个分区洒落在Spark集群中的不同节点上。1 RDD五大特性 （1）A list of partitions：RDD是由一组partiti
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2023-09-16 13:10:38
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学习目录一、基本概念1.什么是SparkStreaming2.快速入门3.DStream 创建（1）RDD队列的方式（2）自定义数据源的方式（3）Kafka数据源的方式 一、基本概念1.什么是SparkStreaming定义：Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单
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2023-09-28 00:38:25
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Spark 知识点请描述spark RDD原理与特征？ RDD全称是resilient distributed dataset（具有弹性的分布式数据集）。一个RDD仅仅是一个分布式的元素集合。在Spark中，所有工作都表示为创建新的RDDs、转换现有的RDDs，或者调用RDDs上的操作来计算结果。在Spark中,一个RDD仅仅是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD被切分成多个可以在不同
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2023-10-20 10:52:09
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Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是： ➢ RDD : 弹性分布式数据集 ➢ 累加器：分布式共享只写变量 ➢ 广播变量：分布式共享只读变量RDD的设计模式Java IO操作，体现了装饰者设计模式 RDD的数据处理方式类似于IO流，也有装饰者设计模式 RDD的数据只有在调用collect方法时，才会真正执行业务逻辑操
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2023-09-22 21:37:17
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学习目标：熟悉 Spark RDD 的使用方法。学习原理：RDD（Resilient Distributed Datasets）可扩展的弹性分布式数据集，RDD是spark最基本的数据抽象，RDD表示一个只读、分区且不变的数据集合，是一种分布式的内存抽象，与分布式共享内存（Distributed Shared Memory，DSM）都是分布式的内存抽象，但两者是不同的。RDD支持两种类型的操作:
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2023-09-06 18:26:16
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JOIN在Spark Core中的使用1. inner joininner join，只返回左右都匹配上的 // 启动spark-shell，定义两个rdd，做join操作[hadoop@hadoop01 ~]$ spark-shell --master local[2]scala> val a = ...
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2021-07-28 21:38:00
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Spark RDD JOIN 调优一、 大表关联小表1. 小表数据量非常小时一般当副表的数据比较小时，可以考虑将这部分的小表数据直接加载到内存中，如加工成为一个Map 结构的对象，在使用的时候将这个对象广播到各个Executor中。在广播时需要注意广播的这个数据集的大小，如果太大就会得不
原创
2022-04-18 16:34:12
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# Spark RDD 实现 Join 操作
在大数据处理的领域，Spark 是一个非常强大的框架，尤其是在处理大规模数据集时。Spark 中的 RDD（弹性分布式数据集）是其核心数据结构之一，可以并行处理数据。本文将探讨如何在 Spark RDD 中实现 join 操作，并提供相应的代码示例。
## 什么是 RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）是
Spark 作为分布式的计算框架，最为影响其执行效率的地方就是频繁的网络传输。所以一般的，在不存在数据倾斜的情况下，想要提高 Spark job 的执行效率，就尽量减少 job 的 shuffle 过程(减少 job 的 stage),或者退而减小 shuffle 带来的影响，join 操作也不例外。所以，针对 spark RDD 的 join 操作的使用，提供一下几条建议：尽量减少参与 join
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2023-09-05 10:14:13
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# Spark中的小RDD与大RDD的Join操作
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的框架。它提供了强大的分布式计算能力，尤其在数据的Join操作方面。Join是将来自两个或多个数据源的数据结合在一起的一种操作。本文将介绍在Spark中小RDD与大RDD做Join的基本知识及代码示例。
## 小RDD与大RDD的定义
在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个不
原创
2024-09-24 08:19:10
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(1)使用Kryo进行序列化。 在spark中主要有三个地方涉及到序列化：第一，在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输；第二，将自定义的类型作为RDD的泛型数据时(JavaRDD，Student是自定义类型)，所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现serializable借口；第三， 使用可序列化的持久化策略时，spark会将RDD中的每
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2024-06-16 21:26:18
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spark的RDD中的action(执行)和transformation(转换)两种操作中常使用的函数0. RDD产生背景为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算，提出了 RDD 的概念，而当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差, 这个是RDDs 的提出的动机。1. RDD定义RDD 是 Spark 的计算模型。RDD（Resilient
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2023-10-02 19:52:06
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原文太长，提炼关键点数据序列化 (Kryo更快，使用SparkConf初始化作业并调用conf.set（“ spark.serializer”，“ org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”）来切换为使用Kryo)内存调优内存管理概述确定内存消耗（ 确定数据集所需的内存消耗量的最佳方法是创建一个RDD，将其放入缓存中，然后查看Web UI中的
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2024-01-10 18:51:33
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目录目的环境调优步骤参数优化RDD优化rdd复用rdd持久化广播大变量算子优化mapPartitionsforeachPartitionrepartition存储文件优化参考链接随缘求赞 目的关于spark程序优化总结，包括参数调优、RDD优化、算子优化等。对于处理大数据量的spark程序而言，如果做好调优，将会有比较明显的效果。从个人而言，是锻炼提升自己的机会；从项目而言，是用最小的资源做最优
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2023-12-10 08:39:07
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# Spark RDD 大表小表join
在进行数据处理和分析时，我们经常会遇到合并两个数据集的需求。在 Spark 中，可以使用 RDD 来实现这一操作。当一个数据集很大，而另一个数据集较小的情况下，我们可以使用大表小表join的方式来提高效率。
## 大表小表join简介
大表小表join是指将一个大表（包含大量数据的表）与一个小表（包含相对较少数据的表）进行连接操作。在 Spark 中
原创
2024-06-12 06:05:09
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spark性能优化 1.数据序列化(serializer)spark提供两种序列化方式，一种是java序列化，另一种是Kryo序列化java序列化比较灵活，但速度较慢，为了方便，spark默认使用java，可以更改为Kryo对于大多数程序而言，Kryo序列化可以解决有关性能的大部分问题Kryo序列化机制的优点：（1）算子函数中使用的外部变量,在经过kryo序列化之后,会优化网络传输的性能
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2024-02-03 14:40:38
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