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 动态重新分区指南
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，有时候我们会需要动态地改变分区的数量，以优化性能或适应不同的数据处理需求。本文将引导你了解如何实现 Spark 的动态重新分区，包含具体的步骤和代码示例，帮助你轻松上手。
## 流程概述
以下是实现动态重新分区的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建 S
原创
2024-09-02 05:21:33
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在Spark的Rdd中，Rdd是分区的。有时候需要重新设置Rdd的分区数量，比如Rdd的分区中，Rdd分区比较多，但是每个Rdd的数据量比较小，需要设置一个比较合理的分区。或者需要把Rdd的分区数量调大。还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量。有两种方法是可以重设Rdd的分区：分别是 coalesce()方法和repartition()。 这两个方法有什么区
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2023-11-29 11:20:12
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在给电脑安装系统的过程中，一些粗心大意的用户总是会忘记安装过程中的某些操作，比如分区硬盘的步骤，当然也存在着有的用户不知道如何分区硬盘比较合适的问题，因此常常会在后续操作中来研究，那么电脑如何分区硬盘分区呢？接下来小编就给大家带来电脑重新分区教程。具体步骤：1、首先我们需要进入系统的磁盘管理界面进行分区，在电脑桌面右击【我的电脑】，选择【管理】，在弹出的计算机管理界面选择【磁盘管理】。2、在磁盘管
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2024-04-13 09:50:38
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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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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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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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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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Linux 重新分区：提升硬盘利用率和系统性能
在计算机领域中，重新分区是一个常见且重要的操作。针对老旧的机器、空间不足的磁盘以及需要对硬盘空间进行优化的情况，重新分区是一种非常有效的解决方案。作为开源的操作系统，Linux 提供了一系列强大的工具和命令来支持重新分区操作，其中最著名的工具之一就是 parted。
为了更好地理解 Linux 重新分区的原理和步骤，让我们先来介绍一下重新分区的概
原创
2024-02-02 15:20:36
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安装： 下载安装包：memcached-1.4.8.tar.gz（最新）libevent-1.4.9-stable.tar.gz(socket通信程序，它是memcached 所依赖的异步事件通知库) 上述包都是用c写的。故在linux环境下安装，linux必须有c编译环境，目前都用gcc（最好系统自带，否则自己安装非常麻烦，特别耗时间） 命令tar&nbs
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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小白电脑课堂开课啦！游戏团战就死机，多半是废了。大家好我是小白。很多同学对Linux系统已经有了初步的认识，而且也掌握了一些日常使用的命令。但在日常使用中我们会给磁盘分区，来分类存放我们的重要(xiaodianying)文件，Linux的磁盘分区可不像Windows那么简单。今天小白就教同学们如何给Linux磁盘分区。一、首先介绍一下给Linux磁盘分区的命令：fdiskfdisk命令用于观察硬盘
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2024-04-25 11:10:47
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Linux重新分区
在使用Linux操作系统过程中，有时候我们需要重新分区来满足不同的需求。重新分区可以帮助我们调整磁盘空间的分配，使得磁盘的使用更加高效和合理。本文将介绍如何在Linux系统下进行重新分区的操作。
首先，我们需要明确一点，重新分区的操作是有风险的，因为它涉及到对硬盘上的数据进行调整。因此，在进行此类操作之前，请务必备份您重要的数据。否则，在操作过程中出现错误可能会导致数据丢失
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2024-02-05 15:33:36
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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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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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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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