RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量，
1、默认由文件读取的话，本地文件会进行shuffle，hdfs文件默认会按照dfs分片来设定。
2、计算生成后，默认会按照executor-number*executor-cores来分片，也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片，而不是工作实例数。
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2023-05-31 07:10:29
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简介 spark一个最重要的特性就是对数据集在各个节点的分区进行控制。控制数据分布可以减少网络开销，极大地提升整体性能。 只有Pair RDD才有分区，非Pair RDD分区的值是None。如果RDD只被扫描一次，没必要预先分区处理；如果RDD多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才有作用。分区器 分区器决定了RDD的分区个数及每条数据最终属于哪个分区。 spark提供了两个
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2024-07-17 13:03:17
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分区在Spark程序中，RDD是由SparkContext上下文生成的，一个数据源只能生成一个RDD对象（流处理场景中，指定多个消息源可以生成多个RDD，存在DStream中）。RDD（Resilient Distributed Dataset）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。分区（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，
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2023-09-19 23:13:55
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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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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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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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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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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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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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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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首先，我们回顾的知识点是RDD的五大特性:1，一系列的分区。2，一个函数作用于分区上。3，RDD之间有一系列的依赖。4，分区器。5，最佳位置。Spark属于链式计算，rdd之间有着依赖关系：窄依赖，宽依赖。RDD执行的时候会将计算链条分为很多task，rdd的task分为：ResultTask和ShuffleMapTask。1.Partitioner简介书归正传，RDD之间的依赖如果是宽依赖，那么
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2024-05-31 16:43:15
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1、参数配置(并行度)分区的默认个数等于对spark.default.parallelism的指定值2、根据父rdd的reduceTask数量3、读取hdfs的文件生成的rddrdd分区的数量等于hdfs的文件的block4、sparkStreaming生成的rdd根据block interval，batch interval的时间决定default.block.interval=200ms批次时
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2023-06-06 09:41:37
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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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一、RDD 的分区前面在学习 MapReduces 的时候就提到分区，在RDD中同样也存在分区的概念，本质上都是为了提高并行度，从而提高执行的效率，那在 Spark 中的分区该怎么设置呢？首先分区不是越多越好，太多意味着任务数太多，调度任务也会耗时从而导致总体耗时增多，分区数太少的话，会导致一些节点分配不到任务，而某个分区数据量又大导致数据倾斜问题。因此官方推荐的分区数是：partitionNum
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2023-08-31 09:39:22
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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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spark目前支持两个分区器,分别是HashPartitioner和RangePartitioner.均继承自Partitioner,有共同方法- def numPartitions --分区器的分区数量
- def getPartition(key: Any): Int ---获取某一个key的分区号HashPartitionerSpark中非常重要的一个分区器，也是默认分区器，默认用于90%
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2024-03-03 20:22:35
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8. 不一定非得每秒处理一次 由于Spark Streaming的原理是micro batch, 因此当batch积累到一定数量时再发放到集群中计算, 这样的数据吞吐量会更大些. 这需要在StreamingContext中设置Duration参数. 我们试着把Duration调成两秒, 这样Spark就会在接收Kafka的模块中积累了2秒的数据后, 在调
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2024-06-21 16:14:20
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## Spark 分区
### 引言
Spark 是一个快速通用的集群计算系统，提供了丰富的API和工具来帮助开发者处理大规模数据处理任务。分区是 Spark 中非常重要的概念之一，它能够帮助我们在分布式环境下高效地处理数据。
在本文中，我将向你介绍如何在 Spark 中实现分区，并提供详细的步骤和代码示例。让我们开始吧！
### 步骤
下表展示了实现 Spark 分区的整个流程：
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原创
2023-11-18 14:01:26
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