# Spark 分片：优化大数据处理的关键
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其能够高效地进行大规模数据的快速处理。在 Spark 中，分片是一个重要的概念，它影响着数据的存储、计算和处理效率。本文将深入探讨 Spark 分片的原理，并通过示例来帮助理解。同时，我们还将结合序列图和旅行图来进一步解释分片的工作机制。
## 什么是 Spark 分片？
在 Spark 中，数
原创
2024-08-08 14:56:57
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# Spark分片：优化大数据处理的利器
在大数据处理的领域，Apache Spark以其高效的分布式计算能力而著称。其核心优势之一是对数据进行分片（Partitioning），使得可以并行处理大量的数据。这篇文章将深入探讨Spark的分片机制，并提供代码示例来说明其应用。
## 什么是分片？
在Spark中，分片是将数据集（如RDD或DataFrame）划分为多个小块（即分片）的过程。这些
原创
2024-09-09 06:36:11
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1.算子：RDD的方法就叫算子 RDD:spark中分区的集合 textFile(“文件路径”) parallilize(数组/元组/map等一系列集合)2.spark中算子分类： （1）Transformations类算子：不能自己执行，需要Action类算子。 flatMap,map,sortBy,sortByKey,mapToPair,reduceByKey （2）Action类算子：触发T
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2023-08-30 15:08:43
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RDD 编程RDD 编程模型在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。经过一系列的transformations定义 RDD 之后，就可以调用 actions 触发 RDD 的计算action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执
# Spark 分片配置入门指南
## 介绍
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个极为重要的分布式计算框架。了解如何配置 Spark 的分片，可以帮助我们优化性能和资源利用率。本文将详细介绍如何实现 Spark 的分片配置，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概述
以下是配置 Spark 分片的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 描述
一、partitionByval inputRDD = sc.parallelize(Array[(Int,Char)] ((1, 'a'),(2,'b'),(3,'C') (4,'d'),(2,'e'),(3,'f'),(2,'g'),(1, 'h')),3)
val resultRDD = inputRDD.partitionBy(new HashPartitioner (2))//使用Ha
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2023-11-02 12:49:34
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Spark整理(1)一，介绍1.1 什么是sparkApache Spark 是为大规模数据处理设计的快速通用的计算引擎(框架).从右侧的新闻中看，Spark也用于AI人工智能Spark 是 UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的 AMP 实验室)所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行计算框架，Spark 拥有Hadoop MapReduce 所具有的优点
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2024-06-22 15:06:03
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弹性分布式数据集（RDDS）---RDD是只读的、分区记录的集合，只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。Spark 主要以一个弹性分布式数据集（RDD）的概念为中心，它是一个容错且可以执行并行操作的元素的集合。1、RDD的五个特征：①分区：有一个数据分片列表，能够将数据进行切分，切分后的数据能够进行计算，是数据集的原子组成部分。②函数：计算每个分片，得出一个可遍历的结果，用于说明在父RD
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2024-05-30 07:33:53
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spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSet spark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
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2024-01-18 22:48:56
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。通俗点来讲，可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合
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2023-11-10 16:58:17
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# Spark OSS 分片上传：科普指南
## 引言
随着大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长给数据存储和处理带来了巨大的挑战。传统的文件上传方式往往不能有效地处理大文件的上传，而分片上传技术成为了解决这一问题的有效方法之一。本文将介绍 Spark OSS 分片上传的概念、原理和示例代码，帮助读者更好地理解和应用分片上传技术。
## 什么是分片上传？
分片上传（Multipart Upl
原创
2023-08-25 07:44:38
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1、RDD概述1.1 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫弹性分布式数据集，是Spark中对于分布式数据集的抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。1.2 RDD五大特性1、一组分区，即是数据集的基本组成单位，标记数据是哪个分区的 2、一个计算每个分区的函数 3、RDD之间的依赖关系 4、一个Partit
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2024-10-26 19:52:39
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大家好
，我是蓦然，这一系列大数据面试题是我秋招时自己总结准备的，后续我会总结出PDF版，
希望对大家有帮助！
1、spark的有几种部署模式，每种模式特点？(☆☆☆☆☆)
1)本地模式
Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是
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2024-08-20 10:05:27
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spark 架构原理与MapReduce 一样，Spark 也是遵循移动计算比移动数据更划算，这一基本原则。Spark 的计算阶段我们可以对比来看。首先和 MapReduce 一个应用一次只运行一个 map 和一个 reduce 不同，Spark 可以根据应用的复杂程度，分割成更多的计算阶段(stage)，这些计算阶段组成一个有向无环图 DAG，Spark 任务调度器可以根据 DAG 的依赖关系执
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2023-11-10 05:04:22
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Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffleSpark对于反复用到的数据进行了缓存Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术弹性数据分布集RDD：Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提
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2024-07-30 21:17:38
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一、Spark中数据传输的种类1、Shuffle远程数据读取在DAG调度的过程中，每一个job提交后都会生成一个 ResultStage和若干个ShuffleMapStage，根据shuffle划分。存在shuffle时，会存在跨节点的数据文件传输。2、driver、executor等组件进程间通信运行时消息通信： Executor进程CoarseGrainedExecutorBacke
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2023-08-29 21:04:53
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引言分布式计算的基本思路是将数据分为多个部分，将同样的数据操作方式在数据的不同部分上执行，分别获得结果，然后通过“汇聚处理”的方式得到结果。如何将数据分为多个部分(也就是“分片”)便是其中的一个重要组成部分。Spark框架同样对使用分片的操作，将数据分片(partition)处理。本文对Spark框架中的数据分片作简单介绍。输入数据的分片对于读取批数据生成rdd的操作，数据的分片都是通过输入文件格
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2023-09-05 11:53:11
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一、分区原理1.为什么要分区？（这个借用别人的一段话来阐述。） 为了减少网络传输，需要增加cpu计算负载。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io和网络传输，io因为要大量读写文件，它是不可避免的，但是网络传输是可以避免的，把大文件压缩变小文件， 从而减少网络传输，但是增加了cpu的计算负载。Spark里面i
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2023-10-04 20:41:04
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1. 什么是RDD
RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
2. RDD的属性
1) A
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2023-08-18 14:34:40
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前言： 关于源码的文章，我自己其实也一直在有道云上有总结一些，但由于平日里上班的缘故，着实没有太多的精力来写体系的写这些东西，但是，确实觉得这些东西其实还是很重要的，特别是随着工作时间的渐长，越发觉得源码这个东西还是必须要看的，能带来很多的启发，我个人的体会是，每个工作阶段去解读都会有不一样的感受。 &n
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2024-10-20 10:21:49
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