并行度：之前说过，并行度是自己可以调节，或者说是设置的。1、spark.default.parallelism 2、textFile()，传入第二个参数，指定partition数量（比较少用）咱们的项目代码中，没有设置并行度，实际上，在生产环境中，是最好自己设置一下的。官网有推荐的设置方式，你的spark-submit脚本中，会指定你的application总共要启动多少个executor，100
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2023-09-26 19:23:44
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## PySpark Repartition: 从入门到精通
### 简介
在使用PySpark进行数据处理时，经常需要对数据进行分区重新分配，以便更高效地利用集群资源。本文将介绍如何使用PySpark中的repartition函数来实现数据的重新分区操作。首先，我们将了解repartition的作用和用法，然后通过代码示例演示如何实际操作。
### Repartition简介
在PySpar
原创
2024-05-07 10:16:01
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--》org.apache.spark帮助文档
http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.package
--》帮助文档的使用
在左侧搜索框中输入包名
在右侧中查看相应函数及其用法
例rdd中的RDD类具有函数repart
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2023-10-31 21:47:44
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在使用 PySpark 进行大数据处理时，数据的分区是一个关键性能因素。特别是当我们处理的数据量庞大、分布不均匀时，如何高效地管理和优化数据分区显得尤为重要。在这一过程中，`repartition` 函数的使用尤为关键，它能够调整 DataFrame 的分区数以及分区方式，从而影响 MapReduce 任务的性能以及内存使用情况。
## 问题背景
在我们的数据处理工作流中，有时可能会遇到以下现
打开网易云，准备tnd哭目录1.timestamp类型2.统计信息3.看懂执行计划4.临时表使用parquet5.join方式&join顺序6.not in 7.写kudu 1.timestamp类型把日期字段转为timestamp类型，+日期函数，性能不是一般的赞，注意：kudu中timestamp和impala中的timestamp存储格式不一致，不要将timest
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2024-07-22 20:11:06
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本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。 其次，本系列是基于目前最新的 spark 1.6.0 系列开
pySpark RDD基本用法RDD的全称是：Resilient Distributed Dataset （弹性分布式数据集），它有几个关键的特性：RDD是只读的，表示它的不可变性。
可以并行的操作分区集合上的所有元素。每个RDD的内部，有5个主要特性：A list of partitions （一个分区列表，可以获取所有的数据分区）A function for computing each sp
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2024-04-07 11:57:30
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1. 写在前面这篇文章记录下最近学习的有关Pyspark以及用spark sql去处理大规模数据的一些常用语法，之前总觉得pandas是做数据分析和数据挖掘的利器， 但是工作之后，面对海量数据(上亿规模)，这才发现，普通的pandas几乎毫无用武之力，所以有必要再重新探索下pyspark了，学校的时候也接触了些，但大部分都是关于环境搭建相关的皮毛，对于做数据处理，数据分析等是一点都没有深入，所以工
什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，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具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性 1) A l
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2023-11-14 10:41:27
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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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为什么在Hive中使用分区首先要了解这一点，让我们看一个场景。可以说有一家跨国银行，名称为ABC_BANK，跨多个国家。现在，我们有了一个表，其中包含名为“ new_cust ”的新客户的信息。假设您想找出来自“USA”的新客户数。hive这样做如下 搜索所有国家，并过滤’USA’的记录 计算“美国”的新客户数量 这样可以提供正确的输出，但是我们可以优化它，以便Hive更快地获取记录。如果Hive
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2023-09-01 16:33:08
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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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## 如何实现“sparksql repartition”
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取数据] --> B[进行repartition操作]
B --> C[保存数据]
```
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取需要处理的数据 |
| 2 | 进行repartition操作 |
|
原创
2024-03-31 05:10:15
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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
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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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
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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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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# Spark Repartition的设置与使用
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。在处理大规模数据时，数据的分区方式直接影响到任务的性能与效率。其中，`repartition` 操作是 Spark 中一种常见的数据重分区操作，本文将深入探讨如何有效地设置 `repartition` 大小，并通过示例帮助大家理解其使用。
## 什么是 Repa
# 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
