转换含义map(func)每一个输入元素经过func函数转换后输出一个元素filter(func)返回经过 func 函数计算后返回值为 true 的输入元素组成的一个新数据集flatMap(func)类似于 map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素，因此 func 应该返回一个序列mapPartitions(func)类似于 map，但独立地在 RDD 的每一个分块上运行，因此在类
Spark3动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning，DPP） 参数：spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 默认开启 执行条件： ①、需要剪裁的表必须是分区表且分区字段必须在on条件中 ②、join类型必须是 inner、left（右表是分区表）、right（左表是分区表）、left semi（右表是分区表）
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2023-08-06 00:46:56
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# Spark动态分区参数详解
在使用Spark进行数据处理时，经常需要对数据进行分区操作。传统的静态分区是指在创建表或者插入数据时，指定分区字段的值。而动态分区则是在数据插入时，根据数据的实际值自动选择分区。Spark动态分区参数允许我们在数据插入时灵活地控制分区的行为，提高数据处理的效率和灵活性。
在本文中，我们将深入探讨Spark动态分区参数，并使用代码示例来演示其用法和效果。
##
原创
2023-08-10 04:33:07
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# 动态修改Spark参数
Apache Spark是一个通用的分布式计算引擎，用于大规模数据处理和分析。Spark提供了许多配置参数，用于优化和调整任务的执行。在某些情况下，需要根据实际情况动态修改这些参数，以获得更好的性能和资源利用。
本文将介绍如何通过编程的方式动态修改Spark参数，并提供一些常见的场景和示例。
## Spark参数的重要性
Spark参数控制了任务执行的许多方面，
原创
2024-01-09 09:53:44
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一、Spark MLlib在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较，从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。Spark MLlib 主要包括以下几方面的内容：学习算法：分类、回归、聚类和协同过滤；特征处理：特征提取、变换、降维和选择；管道(Pipeline)：用于构建、评估和调整机器学习管道的工具；持久性：保存和加载算法
目录一、动态分区裁剪二、自适应查询执行一、动态分区裁剪动态分区裁剪（dynamic partition pruning，DPP）背后的思路是跳过计算查询结果所不需要的数据。动态分区裁剪效果最好的典型场景是连接两张表，其中一张表为事实表（多列数据的分区表），另一张表为维度表（未分区），如图 1 所示。通常情况下，过滤条件来自未分区的那张表（在本例中是 Date 这张表）。举个例子，思考对 Sales
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2023-08-21 15:39:59
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# 实现Spark SQL动态分区参数的方法
## 一、整体流程
下面是实现Spark SQL动态分区参数的步骤：
```mermaid
pie
title 实现Spark SQL动态分区参数的步骤
"Step 1" : 指定需要分区的字段
"Step 2" : 构建动态分区参数
"Step 3" : 使用动态分区参数写入数据
```
## 二、具体步骤
### Step 1：指定需要分
原创
2024-05-23 04:17:54
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本期内容： 1、Spark Streaming资源动态分配 2、Spark Streaming动态控制消费速率为什么需要动态？ a)Spark默认情况下粗粒度的，先分配好资源再计算。对于Spark Streaming而言有高峰值和低峰值，但是他们需要的资源是不一样的，如果按照高峰值的角度的话，就会有大量的资源浪费。 b) Sp
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2024-09-27 21:01:01
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# 如何实现spark支持动态分区参数
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何实现spark支持动态分区参数。首先，我们需要了解整个过程的流程，然后逐步进行操作。
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置动态分区参数 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 写入数据 |
## 操作步骤
### 步骤1：设置动态分区参数
```markd
原创
2024-05-04 04:55:33
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## Spark动态资源调整参数实现步骤
### 一、流程图
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(设置Spark属性)
B --> C(创建Spark会话)
C --> D(加载数据)
D --> E(定义数据处理逻辑)
E --> F(设置动态资源调整参数)
F --> G(执行数据处理)
G --> H(结束)
```
### 二、具体步骤及代码实现
###
原创
2023-10-19 05:34:53
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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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# Spark提交参数动态分区
## 引言
在Spark中，动态分区是一种将数据按照特定的列值进行自动划分和存储的机制。通过动态分区，我们可以将数据存储到不同的目录或文件中，以便于后续的查询和分析。Spark提供了一种灵活的方法来指定动态分区，可以通过配置相关参数来实现。
本文将介绍Spark提交参数中与动态分区相关的内容，包括动态分区的概念、使用动态分区的优势、配置Spark的动态分区参数
原创
2023-10-05 15:55:07
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spark动态资源调整其实也就是说的executor数目支持动态增减，动态增减是根据spark应用的实际负载情况来决定。开启动态资源调整需要（on yarn情况下） 1.将spark.dynamicAllocation.enabled设置为true。意思就是启动动态资源功能 2.将spark.shuffle.service.enabled设置为true。 在每个nodeManager上设置外部sh
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2023-07-05 22:49:46
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文章目录Spark-开启动态资源分配1：为什么要开启动态资源分配2 如何在cloudera(CDH)平台开启动态资源分配第⼀步：确认spark-defaults.conf中添加了如下配置：第⼆步：进⼊yarn的配置⻚⾯，然后搜索yarn-site.xml第三步：找到yarn-site.xml 的 NodeManager ⾼级配置代码段（安全阀）第四步：重启yarn3. 动态资源分配的原理3.1
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2023-10-20 13:45:56
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RDD，Resiliennt Distributed Datasets，弹性式分布式数据集，是由若干个分区构成的，那么这每一个分区中的数据又是如何产生的呢？这就是RDD分区策略所要解决的问题，下面我们就一道来学习RDD分区相关。
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2023-08-02 08:07:31
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一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。二、动态资源策
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2023-11-17 21:50:03
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Spark 3.0 为我们带来了许多令人期待的特性。动态分区裁剪(dynamic partition pruning)就是其中之一。本文将通过图文的形式来带大家理解什么是动态分区裁剪。Spark 中的静态分区裁剪在介绍动态分区裁剪之前，有必要对 Spark 中的静态分区裁剪进行介绍。在标准数据库术语中，裁剪意味着优化器将避免读取不包含我们正在查找的数据的文件。例如我们有以下的查询 SQL：Sele
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2024-08-12 11:33:02
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开启动态资源分配为了生效还要求完成提前完成以下任意一种配置第一种方法：1、Application提交时需要附带以下设置：set spark.dynamicAllocation.enabled = true
set spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled = true第二种方法：1、Application提交时需要附带以下设置：spark.dy
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2023-09-01 13:00:33
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spark优化总结:一、spark 代码优 六大代码优化:
避免创建重复的RDD
尽可能复用同一个RDD
对多次使用的RDD进行持久化
尽量避免使用shuffle类算子
使用map-side预聚合的shuffle操作
使用高性能的算子
广播大变量
使用Kryo优化序列化性能
优化数据结构
使用高性能的库fastutil 1. 对多次使用的RDD进行持久化同常内存够
# Spark SQL动态多分区参数实现流程
## 1. 理解Spark和Spark SQL
在开始解释Spark SQL动态多分区参数的实现过程之前，首先需要对Spark和Spark SQL有一定的了解。
### Spark
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，具有高效、强大和易用的特点。它提供了丰富的API，可以用于处理大规模数据和复杂分析任务。
### Spark
原创
2023-11-06 14:22:03
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