# Spark 3的动态split策略
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架。在Spark 3中，引入了一种新的动态split策略，用于更高效地处理数据分割操作。本文将介绍这个新特性，并提供代码示例。
## 背景
在Spark中，数据分割操作是非常常见且重要的。它允许将大规模数据集拆分成更小的部分，以便并行处理。在旧版本的Spark中，数据分割操作通常是静态的
原创
2023-08-26 12:22:49
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split方法在大数据开发中的多用于日志解析及字段key值分割，最近需求中碰到一个问题在无论怎么分割都会出现数组下标越界问题，由于前台在sdk中多加了几个字段（测试数据很少，大多为空） ，需要我们进行字段补全插入到mysql中，但项目过于老，2016年项目使用的是spark1.5.2不说，使用java写的业务很简单就是进行字段拼接为key进行pv uv IP求和 ，但在添加key时，代码报错了 在
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2023-12-06 21:14:49
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参考文献：[1]王月汉,刘文霞,姚齐,万海洋,何剑,熊雪君.面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略[J].电力系统自动化,2022,46(15):37-45.1.基本原理以故障持续时间内负荷削减功率加权值最小为目标，建立了多源协同的灾后恢复优化模型，通过动态调度移动储能、电动汽车与柴油发电机，最大限度提升配电网韧性。其中移动储能的调度考虑到了配电网和交通路网的耦合关系，并对冰雪灾害等气候
# Spark split实现流程
## 介绍
在Spark中，split是将一个RDD（弹性分布式数据集）划分为多个子集的操作。每个子集都是RDD的一个分区，可以并行处理。通过split操作，可以将大规模的数据集分成更小的部分，提高数据处理的效率。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]-->B[加载数据集]
B-->C[切分数据集]
原创
2023-10-03 13:03:39
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1.概述 由 Spark 集群篇 ,每个Spark应用(其中包含了一个SparkContext实例),都会运行一些独占的执行器(executor)进程.集群调度器会提供对这些 Spark 应用的资源调度. 而在各个Spark应用内部,各个线程可能并发地通过action算子提交多个Spark作业(job).这里就是Spark的作业调度fair scheduler)2.跨应用调度 在集
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2024-06-11 12:43:06
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# Spark读取和拆分数据的实现方法
## 概述
在大数据处理中，Apache Spark是一种非常流行的数据处理框架。它可以处理海量数据，并且具有良好的可伸缩性和性能。Spark提供了许多读取和处理数据的方法，其中之一是"spark read split"。本文将向你介绍如何使用Spark来读取和拆分数据。
## 流程
下面是使用Spark读取和拆分数据的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-23 16:49:29
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在使用Apache Spark进行大数据处理时，经常会遇到“spark dataset split”问题。此问题可能会影响数据处理的效率和准确性，导致业务延误和资源浪费。接下来，我将详细分析如何解决这一问题，并包括相关的调试步骤与优化策略，以便为今后的工作提供参考。
### 背景定位
在我们的数据处理项目中，由于数据量的急剧增加，我们的Spark应用程序在执行过程中表现出了严重的性能瓶颈，特别
# Spark 中动态调整 Join 策略的支持
Spark 是一种强大的大规模数据处理框架，其灵活性和可扩展性使其在处理大数据时广受欢迎。作为数据处理的核心操作之一，Join 操作的性能优化至关重要。然而，不同类型的 Join 操作针对不同的数据特征和资源情况，可能会表现出显著的性能差异。因此，Spark 的动态调整 Join 策略的能力显得尤为重要。
## 什么是动态调整 Join 策略？
跑spark程序的时候，公司服务器需要排队等资源，参考一些设置，之前不知道，跑的很慢，懂得设置之后简直直接起飞。简单粗暴上设置代码： 1 def conf(self):
2 conf = super(TbtestStatisBase, self).conf
3 conf.update({
4 'spark.shuffle.service.enab
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2024-06-04 19:41:54
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目录前言RDD依赖Dependency抽象类及子类窄依赖宽依赖RDD分区器Partitioner抽象类与伴生对象HashPartitioner总结前言按照计划，本文来讲解RDD的依赖与分区器。这两者不仅与之后调度系统的细节（DAG、Shuffle等）息息相关，而且也是面试Spark系大数据研发工程师时经常被问到的基础问题（反正我是会问的），因此看官也可以将本文当做一篇面试知识点解析来看。RDD依赖
hbase 0.94.0版本中，对于region的split方式引入了一个非常方便的SplitPolicy，通过这个SplitPolicy，可以主动的干预控制region split的方式。在org.apache.Hadoop.hbase.regionserver包中，可以找到这么几个自带的splitPolicy： ConstantSizeRegionSplitPolicy,
原创
2016-05-09 12:00:50
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输入： 1、 spark.hadoop.hive.exec.orc.split.strategy含义：参数控制在读取ORC表时生成split的策略:BI策略以文件为粒度进行split划分；ETL策略会将文件进行切分，多个stripe组成一个split；HYBRID策略当文件的平均大小大于hadoop最大split值（默认256M）时使用ETL策略，否则使用BI策略。建议：由于读orc文件时默认按文
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2024-01-20 21:21:02
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今天在使用Spark做数据分析时候遇到一个问题，解析文件得到的字段数目总是跟预设的有出入，经过反复排查，发现是scala中split函数使用出现错误导致的，通过查看Java API文档中的split函数解释，才真正的理解split函数的使用，下面分享一下自己的认识。官方API文档解释**1.String[] split(String regex)**
Splits this string
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2023-11-10 19:52:22
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split是可以用多种不同的符号（转义字符，以及标点符号）作为分隔符的！！！ （1）读取txt文件，按\t分隔，将分割出来的列大于指定列的滤掉，解析不准； 注意len的用法self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)
self.df_j
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2023-07-10 21:11:02
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val
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2023-09-01 09:00:27
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RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子： Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记
前言：spark源码分析系列 ，文中有错误的地方 请多多指正。体系架构如下，可以看出spark是一个全兼容的生态圈，不一定是最好的，但是是最全面的，一个spark生态圈就可以解决绝大多数数的大数据问题。一、spark基本概念1.Application：就是一个程序，一个jar包，一个war包，也就是通过spark-submit提交的程序2.Driver：就是为这个应用所提供的运行环境，上
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2023-09-27 22:15:39
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****************spark**************一、样本数据转换处理虽然是多余的话语，但是还是得提醒各位，mllib和ml的Vector类是不一样的！（一）格式转换对于原始数据中的字符变量，我们可以通过自定义装换方法或者导入HashTF（）装换，后者方法具体操作如下：import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
val tf =
# Spark 控制 Split 大小的参数
在处理大数据时，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。它能在多台机器上并行处理数据，从而提高计算效率。然而，对于大规模数据集，如何合理地分割数据（split）成为了一个重要的话题。合适的 Split 大小可以显著提升 Spark 作业的性能。
## Split 的基本概念
在 Spark 中，数据被分割成多个分片（split）
