## Spark AQE分区合并代码
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，提供了强大的数据处理能力和灵活的编程接口，被广泛应用于数据分析、机器学习等领域。
在Spark的最新版本中，引入了一个名为自适应查询执行（Adaptive Query Execution，简称AQE）的特性，可以动态优化查询执行计划，提高查询性能。其中，一个比较重要的优化是分区合并（Pa
原创
2024-04-28 07:07:26
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一、Spark数据分区方式简要 在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。这里可将RDD看成一个非常大的数组，其中Par
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2023-08-22 19:50:40
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以Spark2.X为例，其支持Hash、Range以及自定义分区器。 分区器决定了rdd数据在分布式运算时的分区个数以及数据在shuffle中发往的分区号，而分区的个数决定了reduce的个数；同样的shuffle过程中若分区器定义或选择不合适将大大增加数据倾斜的风险。综上，分区器的重要性不言而喻。首先要知道 (1)Key-Value类型RDD才有分区器，非Key-Value类型RDD的分区值是N
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2024-04-10 15:02:48
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一.分区策略 GraphX采用顶点分割的方式进行分布式图分区。GraphX不会沿着边划分图形，而是沿着顶点划分图形，这可以减少通信和存储的开销。从逻辑上讲，这对应于为机器分配边并允许顶点跨越多台机器。分配边的方法取决于分区策略PartitionStrategy并且对各种启发式方法进行了一些折中。用户可以使用Graph.partitionBy运算符重新划分图【可以使用不同分区策略】。默认的分区
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2024-07-31 17:45:27
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一. Spark有几种部署方式？请分别简要论述spark主要有如下四种部署方式，分别如下：1. Local Spark运行在一台机器上，通常用于代码测试或者学习。2. Standalone构建一个基于Master与Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。3. YarnSpark客户端直连Yarn，不需要额外构建Spark集群。包含yarn-client和ya
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2023-10-20 16:07:44
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# Spark3 AQE 文件合并实现教程
随着大数据技术的不断发展，Apache Spark 在数据处理速度与效率上达到了新的高度。Spark 3 引入了自适应查询执行（Adaptive Query Execution, AQE）的功能，可以帮助用户优化查询的执行计划，提高查询效率。本文将向您展示如何在 Spark 3 中实现 AQE 文件合并的过程。
## 实现流程
我们将整个实现过程分
# Spark AQE (Adaptive Query Execution) Introduction
## Introduction
Apache Spark is a powerful open-source big data processing framework. It provides various APIs for distributed data processing such
原创
2023-10-03 13:04:36
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Submitting Applications提交应用程序在spark的bin目录下spark-submit脚本被用于在集群中启动应用程序。它可以通过一个统一的接口来使用Spark支持的所有集群管理器（目前Spark支持的集群模式有自带的Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、Kubernetes），因此你不必为每个集群模式特意配置你的应用程序。Bundling Y
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2024-10-21 16:19:39
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# 在 Spark 中禁用 AQE 的步骤详解
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够高效地处理大规模数据。当我们使用 Spark 进行数据处理时，自动查询优化（AQE, Adaptive Query Execution）可以在运行时动态优化查询计划。然而，在某些场景下，我们可能会希望禁用这个特性。本文将详细介绍如何在 Spark 中关闭 AQE 的具体步骤。
## 流程
文章目录概述现象和判定方式数据倾斜发生时的现象数据倾斜发生的原理如何定位导致数据倾斜的代码某个task执行特别慢的情况某个task莫名其妙内存溢出的情况查看导致数据倾斜的key的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一：使用Hive ETL预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）解决方案五：将reduce
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2024-09-17 20:58:07
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# Spark AQE（动态优化执行）缺点分析
Apache Spark 是一个快速且通用的大数据处理引擎，它的性能优化机制众多。其中，动态优化执行（AQE）是 Spark 3.0 引入的一个重要特性，旨在通过在作业执行过程中动态调整物理计划，提升查询性能。尽管 AQE 改善了许多场景下的性能，但它也存在一些缺点和局限性。本文将探讨 Spark AQE 的一些主要缺点，并通过代码示例加深理解。
双值类型：package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark13_RDD_Operator_Transform {
def
1、前言近些年来，在对Spark SQL优化上，CBO是最成功的一个特性之一。 CBO会计算一些和业务数据相关的统计数据，来优化查询，例如行数、去重后的行数、空值、最大最小值等。 Spark根据这些数据，自动选择BHJ或者SMJ，对于多Join场景下的Cost-based Join Reorder，来达到优化执行计划的目的。 但是，由于这些统计数据是需要预先处理的，会过时，所以我们在用过时的数据进
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2023-08-21 15:27:16
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Spark的Adaptive Query Execution（AQE）特性通过动态选择数据处理策略，从而有效地合并小文件。在大数据处理中，小文件常常导致性能瓶颈，而AQE的设计初衷就是为了解决这一问题。下面将逐步介绍如何利用Spark的AQE特性来合并小文件，内容分为环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理六个部分。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认一下环境配置。以下
Spark是类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，也就是说spark是基于内存计算的，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法这里简单说一下对spark相对于mapreduce的优势：1.中间结果： 传统的MapReduce虽然具有自动容错、
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2023-09-27 14:14:40
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# Spark读取分区合并实现
## 简介
在使用Spark处理大规模数据时，通常会将数据分为多个分区进行并行处理。然而，在某些情况下，我们可能希望将这些分区合并为一个单独的分区，以便更高效地进行后续操作。本文将介绍如何使用Spark读取分区并将其合并为一个分区。
## 流程概览
下表展示了实现"Spark读取分区合并"的流程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取数
原创
2023-10-26 10:04:24
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# Spark2 AQE实现的步骤与代码解析
## 引言
在开始介绍Spark2 AQE（Adaptive Query Execution）的实现步骤之前，首先需要了解什么是Spark2 AQE。Spark2 AQE是Apache Spark中的一项优化技术，它通过动态优化查询计划来提高Spark SQL的执行性能。它通过在查询执行过程中收集统计信息，动态地调整查询计划以适应数据分布和运行时条
原创
2023-12-02 12:56:32
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# Spark合并分区原理
在Spark中，分区是组织数据的基本单位，分区数决定了并行计算的并发度。有时候我们需要对分区进行合并，以提高性能或者减少数据的碎片化。本文将介绍Spark中合并分区的原理和如何实现。
## 合并分区原理
在Spark中，分区的合并是指将多个小的分区合并成一个大的分区。当数据量较小，而分区数过多时，会增加任务调度和数据传输的开销，影响作业的性能。通过合并分区可以减少
原创
2024-06-27 05:44:49
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# Spark AQE（Adaptive Query Execution）的缺点分析及代码示例
在大数据处理的世界中，Apache Spark以其强大的数据处理能力和灵活性受到了广泛应用。Spark的自适应查询执行（AQE）是一项重要的功能，能够根据运行时的信息动态优化执行计划，从而提升查询的性能。然而，AQE并不是万无一失的，它也存在一些缺点和局限性。本文将探讨Spark AQE的缺点，并通过
# Spark AQE小文件优化
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，它的优势之一是可以处理大规模数据集。然而，当处理大量小文件时，由于每个小文件都需要一个独立的Task来处理，这会导致Spark作业的性能变得很差。为了解决这个问题，Spark引入了AQE（Adaptive Query Execution）来优化处理小文件的性能。
## 什么是Spark AQE？
Sp
原创
2024-06-01 06:48:08
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