概要Spark RDD主要由Dependency、Partition、Partitioner组成，Partition是其中之一。一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份，每份数据对应到RDD中的一个Partition，Partition的数量决定了task的数量，影响着程序的并行度，所以理解Partition是了解spark背后运行原理的第一步。P
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2024-03-12 13:31:19
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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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默认分区源码（RDD数据从集合中创建）1）默认分区数源码解读 2）创建一个包 3）代码验证import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object partition01_Array_default {
def main(args: Array[String]): U
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2023-08-31 14:37:06
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RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成多个分区，保存在不同节点上。那么分区有什么好处呢？分区能减少节点之间的通信开销，正确的分区能大大加快程序的执行速度。我们看个例子首先我们要了解一个概念，分区并不等同于分块。分块是我们把全部数据切分成好多块来存储叫做分块。如上图b，产生的分块，每个分块都可能含有同样范围的数据。而分区，则是把同样范围的数据分开，如图a我们通过这个图片可以清楚的看到，我
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2023-10-12 17:40:22
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目录一、概述二、从算子角度理解spark分区1.Source算子2.Transformation算子①repartition&coalease②groupby & groupbykey &partitionby(new HashPartitioner(num)) & reducebykey... & repartitionAndSortWithinParti
1. 理解spark 分区【Partitioning】1.1. 分区概念及分区方法Spark分区是一种将数据分割到多个分区的方法，这样您就可以并行地在多个分区上执行转换，从而更快地完成作业。还可以将已分区的数据写入文件系统(多个子目录)，以便下游系统更快地读取数据。Spark有几种分区方法来实现并行性，可以根据需要选择使用哪种分区方法。PARTITIONING METHODS (SCALA)说明提
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2023-08-29 16:30:00
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1、数据分区的意义在分布式程序中，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。而只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作使用时，分区才会有帮助。Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分组，并确保同一组的键出现在
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2023-09-27 04:41:40
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Spark RDD 创建和分区规则
原创
2022-12-28 15:29:12
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# 实现spark动态分区SQL语法规则
## 一、流程表格
```markdown
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 创建临时视图 |
| 4 | 执行
原创
2024-07-01 06:38:45
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# Spark核心CPU分区数的计算规则
在大数据计算领域，Apache Spark因其高效的内存计算模型和灵活的API而受到广泛欢迎。其中，如何合理设置核心CPU的分区数是影响Spark作业性能的关键因素之一。本文将介绍Spark核心CPU分区数的计算规则，并提供相应的代码示例，帮助开发者更好地进行性能调优。
## 分区的概念
在Spark中，**分区**指的是将数据集划分成多个更小的部分
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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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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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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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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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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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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规则spark是一种基于规则引擎和Apache Spark框架的集成技术，主要用于高效处理大数据中的复杂业务规则。通过对数据的灵活控制与处理，规则spark可以大幅提升数据处理的效率和准确性。本文将详细记录解决“规则spark”类型问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
### 环境准备
在准备环境之前，我们需要明确所需的依赖。确保安装以下组件：
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spark默认的partition的分区数是和本机CPU的核数保持一致； bucket的数量和reduce的数量一致；buket的概念是map会将计算获得数据放到各个buket中，每个bucket和一个reduce对应；bucket的数量其实就是和partition数量。而且是每个mapper都会写
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2017-12-10 22:05:00
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