文章目录Spark算子Transformation:Action算子： Spark算子Transformation: map:返回一个新的RDD，经过一个新的Fun函数转换之后组成RDD=sc.parallelize（rdd） rdd2 = rdd.map(fun)mapPartitions:将数据分区为单位发送到计算节点（减少网络传输，可能造成内存不足）mapPartitionsWithInd
转载
2024-06-25 09:15:05
9阅读
文章目录一、概念二、常用转换算子2.1、map2.2、mapPartitions2.3、mapPartitionsWithIndex2.4、flatMap2.5、glom2.6、groupBy2.7、filter2.8、sample2.9、distinct2.10、coalesce2.11、repartition2.12、sortBy2.13、intersection2.14、union2.15
转载
2023-07-21 19:25:43
46阅读
一、reduceByKey和groupByKey的区别1、reduceByKey：按照 key进行聚合，在 shuffle 之前有 combine（预聚合）操作，返回结果是 RDD[k,v]。2、groupByKey：按照 key进行分组，直接进行 shuffle。开发指导：reduceByKey比 groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。1、reduceByKey(fun
Spark是一个开源的类似于Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Spark中的Job中间输出和结果可以保存在内存中，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。Spark是Map
转载
2024-07-13 04:44:33
10阅读
RDD中常用transformation算子0.intersection求交集功能:是对两个rdd或者两个集合,求共同的部分,比如第一个rdd中有的数据并且第二个rdd中也有的数据,取出相同的元素(会去重)底层:底层调用的cogroup，map将数据本身当成key，null当成value，然后进行过滤，过滤的条件为，两个迭代器都不为空迭代器，然后调用keys取出keydef intersectio
转载
2023-11-13 14:31:37
39阅读
## 如何优化Spark计算中的count操作
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下优化Spark计算中count操作的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(读取数据) --> B(数据预处理)
B --> C(进行count操作)
C --> D(优化count操作)
D --> E(输出结果)
```
### 2. 具体
原创
2024-05-11 07:19:06
585阅读
文章目录前言源码countByKey()reduceByKey()foldByKeyaggregateByKeygroupByKeycombineByKey 前言之前讨论了非KV-RDD常见算子的一些实现，这次来看看KV-RDD。由于算子过多，本文只展示ByKey的常见算子。同样，本文侧重的是看这些算子之间的调用关系，从上图可以发现一些特点。分组聚合类函数最终都调用到了combineByKeyW
转载
2023-11-27 05:35:18
48阅读
目录基本概念算子介绍1. reduce2. collect3. count4. first5. take6. takeOrdered案例实操1-67. aggregate8. fold案例实操7-89. countByKey案例实操10. save相关算子案例实操11. foreach案例实操 基本概念行动算子主要是将在数据集上运行计算后的数值返回到驱动程序，从而触发触发作业（Job）的执行。其
转载
2023-10-26 13:39:19
64阅读
RDD方法又称RDD算子。算子 ： Operator（操作） RDD的方法和Scala集合对象的方法不一样，集合对象的方法都是在同一个节点的内存中完成的。RDD的方法可以将计算逻辑发送到Executor端（分布式节点）执行，为了区分不同的处理效果，所以将RDD的方法称之为算子。RDD的方法外部的操作都是在Driver端执行的，而方法内部的逻辑代码是在Executor端执行。RDD的常用方法分为两大
昨天写完R脚本 没测试就发到博客里， 结果实际运行发现很慢，运行时间在2小时以上， 查看spark控制台， 大量时间消耗在count上， 产生的stage多大70多个 。 分析原因。 1 select *可以优化， 2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里这两个优化， 最终目的都是为了减少I/O操作。 hive数据到spa
转载
2023-09-27 09:59:53
264阅读
1.背景介绍Spark是一个开源的大规模数据处理框架，由Apache软件基金会支持。它可以处理大量数据，提供高性能、高可扩展性和高容错性。Spark的核心组件是Spark Streaming、Spark SQL、MLlib和GraphX等。Spark的出现是为了解决Hadoop生态系统中的一些局限性。Hadoop是一个分布式文件系统，它的核心组件是HDFS。Hadoop的优点是可扩展性强、容错性好
转载
2024-07-11 06:54:46
101阅读
常用Action算子1、countByKey算子功能：统计key出现的次数（一般适用于KV型的RDD） 用法：result = rdd1.countByKey()
print(result)代码示例：# coding:utf8
from pyspark import SparkConf, SparkContext
if __name__ == '__main__':
# 通过Spark
转载
2024-05-17 03:17:37
21阅读
# mysql count 很慢的解决方案
## 引言
在使用 MySQL 数据库时，我们经常会用到 `count()` 函数来统计表中的数据量。然而，在某些情况下，当数据量较大时，使用 `count()` 函数可能会导致查询执行缓慢。本文将向你介绍一种解决这个问题的方法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下表展示了解决 "mysql count 很慢" 问题的整体流程：
|
原创
2023-08-11 19:23:02
478阅读
如何解决 MongoDB 查询速度慢的问题
在解决 MongoDB 查询速度慢的问题之前，我们首先需要了解整个过程的流程。下面是一个简单的表格，展示了解决该问题的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 分析慢查询问题 |
| 2 | 检查索引 |
| 3 | 优化查询 |
| 4 | 使用适当的读写偏好 |
| 5 | 调整硬件配置 |
| 6 | 监控和调优
原创
2023-12-20 11:10:36
96阅读
# MongoDB Count很慢的原因和解决方案
## 背景
随着数据量的不断增长，有些开发者可能会遇到 MongoDB 的 count 运行缓慢的问题。本文将介绍 MongoDB count 操作的原理、常见的导致缓慢的原因以及解决方案。
## MongoDB Count 的原理
在 MongoDB 中，count 操作用于统计满足查询条件的文档数量。它可以接受一个查询条件作为参数，并
原创
2023-10-15 08:12:03
1126阅读
## Hive Count 很慢的原因及优化方法
### 引言
在大数据领域，Hive是一个流行的数据仓库工具，用于处理和分析大规模的结构化和半结构化数据。然而，有时候我们可能会遇到Hive Count操作很慢的情况，这给我们的工作和性能带来了一定的困扰。本文将探讨Hive Count操作为什么会变慢，以及如何进行优化，提高Count操作的性能。
### 问题分析
首先，让我们来了解一下H
原创
2023-09-26 06:07:44
180阅读
# Greenplum Count查询优化指南
## 1. 引言
在使用Greenplum数据库进行数据查询时，有时会遇到`count`操作的性能问题，即查询结果集的数量非常大，导致查询速度变慢。本文将介绍如何优化Greenplum数据库中的`count`查询，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 问题分析
首先，我们需要了解Greenplum数据库中的`count`查询是如何执行的。
原创
2024-01-12 17:32:19
284阅读
所有的Action算子底层都是直接或间接调用了runJob方法触发Action的collect将数据收集到Driver端,并且收集的时候,是按分区编号的顺序进行收集的,所以sort排序后的数据展示出来才能看出是排好序的,collect有一个问题,就是当需要收集的数据太多时,超过内存空间就不会再收集了,因为collect收集过来的数据是存在内存当中的,不会溢写到磁盘,所以用这种方法展示数据,可能会导
转载
2023-08-21 17:06:39
97阅读
MapReduce基于MapReduce编程思想的spark运行程序，仍然是以先运行map端程序，将map程序处理的结果溢写到磁盘，然后执行reduce端程序进行shuffle操作，对map端处理结果进行处理，得到最终结果。
spark driver端将程序创建成job后，通过DAGSchduler将其转换为DAG，然后根据shuffle算子，将其切分为多个stage，stage保证多个任务，形成
转载
2023-11-18 21:19:08
122阅读
spark算子介绍Spark的算子的分类1、从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类:1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。2）Action 行动算子：这类算
转载
2023-07-28 22:38:44
290阅读
