Spark sortBy
原创
2022-12-28 15:30:24
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# Spark SortBy 性能优化指南
Spark 是一个强大的大数据处理框架，而 `sortBy` 是 Spark 中非常重要的一项操作。对于刚入行的小白来说，理解如何优化 `sortBy` 的性能是非常重要的。本文将带领大家逐步掌握这个过程，帮助你在处理大数据时提高性能。
## 整体流程
首先，让我们梳理一下优化 `sortBy` 性能的整体流程。如下表所示：
| 步骤
# 使用Spark进行分区排序
在大数据处理中，对数据进行排序是一项常见且重要的操作。而在使用Spark进行数据处理时，我们可能会遇到需要对数据进行分区排序的情况。分区排序可以帮助我们更高效地处理大规模数据，提高处理速度和性能。
## 什么是Spark分区排序？
Spark分区排序是指在对数据进行排序的同时，将数据按照指定的分区规则进行分区。通过分区排序，可以将数据按照一定的顺序分发到不同的
原创
2024-02-28 07:42:39
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一，hashshuffle最早引入的shuffle机制，spark2.0已经被弃用。运行时步骤： 1，spark根据key将结果hash到不同buffer； 2，map完成后buffer溢写到磁盘文件，一个buffer一个文件； 3，task拉取小文件；问题： 1，使用大量小文件，io频繁； 2，使用大量buffer内存，易出现oom。优化后的hashshuffle：Consolidate机制同一
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2023-10-21 23:03:55
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本期内容：1.RDD：基于工作集的应用抽象2.RDD内幕解密3.RDD思考 精通了RDD，学习Spark的时间大大缩短。解决问题能力大大提高，彻底把精力聚集在RDD的理解上，SparkStreaming、SparkSQL、SparkML底层封装的都是RDD。RDD是spark的基石，1) RDD提供了通用的 抽象2) 
一、为什么要看源码了解其原理呢？（可忽略）因为项目中需要做排行榜，也就是需要排序，且给出对应排名。搜索了不少资料，模模糊糊的貌似通过sortBy+zipWithIndex两个算子就能做到。但是就是不敢用。第一：不知道sortBy是怎么做到全局排序的，是否有性能问题，导致不太敢用。因为之前学习hadoop的mapreduce，以及hive，了解到全局排序会把所有数据都shuffle到一个reduce
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2023-09-03 17:46:06
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1、例子1：按照value进行降序排序def sortBy[K]( f: (T) => K,
ascending: Boolean = true, // 默认为正序排列，从小到大,false:倒序
numPartitions: Int = this.partitions.length)
(implicit ord: Ordering[K], ctag
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2023-06-11 15:35:48
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1. 多表关联join DSL语法风格中的N多种join方式： val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.master("local[*]")
.appName(this.getClass.getSimpleName)
.getOrCreate()
我们有这样一个文件 首先我们的思路是把输入文件数据转化成键值对的形式进行比较不就好了嘛！但是你要明白这一点，我们平时所使用的键值对是不具有比较意义的，也就说他们没法拿来直接比较。我们可以通过sortByKey，sortBy(pair._2)来进行单列的排序，但是没法进行两列的同时排序。那么我们该如何做呢？我们可以自定义一个键值对的比较
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2023-12-15 16:56:14
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一.在二次排序当中的应用
1.1说到排序当然第一想到的就是sort by和order by这两者的区别，也分情况。
在算子当中，两者没有区别，orderby()调用的也是sort。order by就是sort的别名。/**
* Returns a new Dataset sorted by the given expressions.
* This is an alias of the
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2023-11-15 06:13:10
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本期内容：
1 为什么使用Sort-Based Shuffle
2 Sort-Based Shuffle 实战
3 Sort-Based Shuffle 内幕
4 Sort-Based Shuffle的不足
一、为什么需要Sort Based Shuffle？
Shuffle一般包含两阶段任务；第一部分，产生Shuffle数据的阶段（map阶段）g
在学习scala的过程中，其中的集合确实会难倒很多人，今天就主要分享我对sortBy函数的理解 这是官网对sortBy函数的解释和例子，个人对此没有怎么看懂，因此自己摸索实践，慢慢总结出来自己的想法， 这个是在编译器里面自动出来的首先我们看，这个sortBy[B]，第一个B是指返回值，括号里面的f:(Int)=>B代表传入一个参数，这个参数类型是Int类型，这个函数的返回
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2024-05-28 21:12:28
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英文原文地址：Arrays.sort vs Arrays.parallelSort作者：baeldung翻译：高行行1. 概述我们都使用过 Arrays.sort() 对对象或原始数据类型数组（byte，short，int，long，char，float，double和boolean）进行排序。在 JDK 8 中，创造者增强了 API 以提供一种新方法：Arrays.parallelSort()。
每天都在和你在一起 Spark Group By函数将相同的数据收集到DataFrame/DataSet上的组，并对分组后的数据执行聚合函数。count() 返回每个组的行数mean() 返回每个组的平均值max() 返回每个组的最大值min() 返回每个组的最小值sum() 返回每个组的值的总计avg(
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2023-07-12 10:44:09
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package com.shujia.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo10Sort { def main(args: Arr ...
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2021-07-16 22:16:00
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问题导言最近在使用hive时，发现一些任务的因为使用mapreduce的缘故，跑的太慢了，才几十个G的数据就经常跑一个多小时，于是有了切换spark的想法。但是刚刚切换了spark，第二天发现跑出来的数据文件数大大增加，而且每个文件都非常小，导致下游spark任务为了每个小文件都启动一个task，申请资源对于spark来说是非常消耗资源的，任务又大大延迟了。查了下关于spark合并小文
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2024-01-10 15:37:39
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rks-repartitionandsortwithinpartitionshttps://dzone.com/articles/secondary-sorting-in-spark
原创
2022-11-03 14:06:58
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# 如何在ES Java中实现排序sortBy
## 摘要
对于刚入行的小白开发者来说，实现在ES Java中进行排序sortBy可能是一个挑战。本文将介绍整个实现过程的步骤和每一步需要做的事情，包括所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(创建ES查询请求)
B --> C(设置排序方式)
C --> D
原创
2024-02-27 04:29:27
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# Python sortby() 实现指南
## 1. 简介
在Python中，sortby()是一个非常有用的函数，它可以按照指定的关键字对列表或其他可迭代对象进行排序。本文将向你介绍如何实现sortby()函数，以及详细的步骤和相关代码。
## 2. 实现步骤
下面是实现sortby()函数的整体步骤，我们将使用一个流程图来展示：
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-09-03 15:45:06
235阅读
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input[输入"mysql sortby"需求]
process1[了解需求]
process2[编写SQL语句]
process3[运行SQL语句]
end[完成]
start --> input
input --> process1
process1
原创
2024-04-12 07:21:44
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