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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在处理大数据时，Apache Spark作为一种强大的工具，使用合理的分区数可以大大提高性能。但在实际应用中，往往会遇到“spark分区数”相关的问题。本文将尝试解决这一问题，并分享我的思考过程。
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### 背景定位
近年来，随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark已成为数据处理的主流框架之一。分区数的设置对Spark的性能和资源利用有着直接影响。合理的分区数能够提升作业运行
目录3.4 RDD的分区3.5 RDD的依赖关系总结3.4 RDD的分区在分布式程序中，网络通信的开销是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输开销可以极大的提升整体性能；Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销。Spark中所有的RDD
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2023-09-23 09:11:09
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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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1、参数配置(并行度)分区的默认个数等于对spark.default.parallelism的指定值2、根据父rdd的reduceTask数量3、读取hdfs的文件生成的rddrdd分区的数量等于hdfs的文件的block4、sparkStreaming生成的rdd根据block interval，batch interval的时间决定default.block.interval=200ms批次时
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2023-06-06 09:41:37
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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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8. 不一定非得每秒处理一次 由于Spark Streaming的原理是micro batch, 因此当batch积累到一定数量时再发放到集群中计算, 这样的数据吞吐量会更大些. 这需要在StreamingContext中设置Duration参数. 我们试着把Duration调成两秒, 这样Spark就会在接收Kafka的模块中积累了2秒的数据后, 在调
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2024-06-21 16:14:20
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在遍历spark dataset的时候，通常会使用 forpartition 在每个分区内进行遍历，而在默认分区（由生成dataset时的分区决定）可能因数据分布原因导致datasetc处理时的数据倾斜，造成整个dataset处理缓慢，发挥不了spark多executor（jvm 进程）多partition（线程）的并行处理能力，因此，普遍的做法是在dataset遍历之前使用repartiti
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2023-09-22 08:59:52
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1.默认分区setMaster("local")：采用的是默认值，核数1setMaster("local[*]")：最大分区数与物理机cpu核数相同，最小值为2，具体分区数量需要计算2.从不同位置创建rdd，分区数量-从集合中创建rdd
取决于分配给应用的cpu核数
-从外部文件中创建rdd
math.min(取决于分配给应用的cpu核数,2)3.分区计算方法指定分区：
1.在textFi
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2023-07-03 17:16:28
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RDD分区创建RDD时自定义分区数量根据计算机Core个数确定默认分区数量核心代码override def defaultParallelism(): Int =
scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)首选SparkConf配置的spark.default.parallelism分区数量如果没有配置，则采
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2023-11-22 17:35:22
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Spark–默认创建RDD的分区个数规则创建RDD的三种方式1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD2）从外部存储中创建 方法：testFile3）从其他RDD中创建（执行转换算子的时候）1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD1、首先来看一下这种方式创建的RDD是怎样的分区规则 代码：object test02_RDDDefalutPa
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2023-09-13 23:37:34
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确定RDD分区
在Scala和java中，可以使用partitioner属性来决定怎么分区。scala.Option对象是Scala的容器类。你可以在Option上调用isDefined() 来检查是否有值，使用get()来获得值。如果存在，那么这个值是spark.Partitioner对象。这个实际上的功能是每个key存入哪个分区。
Example
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2024-08-01 15:47:29
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参考资料 https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ //详细记录了不同操作下各个分区的个数前言我们这边分区数是按照什么规则呢，今天详细吧这个问题好好看下分区的数量决定了spark任务的并行度前提 我们的分区数都是按照默认规则，没有人为改变过分区分区规则我们不管是read.csv 还是 textFile 还是spark读
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2023-09-29 10:00:22
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Spark从2014年诞生时的“星星之火”到如今的“燎原之势”，仅仅用了八年时间，其发展速度之快，以及受欢迎程度之高，由此可见一斑。现如今Spark已经得到了几乎所有大数据企业的认可，而这些企业也迅速将自己的产品与Spark进行了紧密地集成。所以，作为现在最热门的几大分布式大数据计算引擎之一，Spark几乎是大数据工程师的必修课，而RDD作为Spark框架的灵魂所在，也是我们所必须熟悉并掌握的，今
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2023-11-02 12:12:36
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Spark的分区机制的应用及PageRank算法的实现 - 潘建锋 | Mind Seekertaohuawu.club 佩奇排名（PageRank），又称 网页排名、 谷歌左侧排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的
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2024-07-30 15:47:01
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目录<1>、当RDD数据来源于内存一、看local~模式下访问Spark，默认内存分区数二、那么totalCores是一个什么值呢？<2>、当RDD数据来源于内存，并指定分区<3>、当RDD数据来源于文件而非内存<4>、总结<1>、当RDD数据来源于内存首先上IDEA代码，这时makeRDD数据来自于内存object Spark01_Pa
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2024-04-17 10:39:05
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Spark- 之不同Source产生RDD的分区数与数据分配通常Spark的数据源可以分为很多中，这里主要是从源码剖析内存集合与文件分区数的确定与数据分配。1 集合RDD的分区与数据分配具体看以下代码及注释。package com.shufang.parallel_yuanli
import com.shufang.utils.ScUtil
import org.apache.spark.{Sp
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2023-10-16 08:52:30
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### Spark查看分区数的流程
以下是查看Spark分区数的流程，包括使用的代码和每一步所需执行的操作：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession | `SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Partition Example").getOrC
原创
2023-11-18 15:43:29
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一、概述Spark的分区数对于Spark性能调优很重要，如果分区数少，那么并行执行的task就少，比如分区数为1，即使你分配的Executor很多，而实际执行的Executor只有1个，如果数据量很大的话，那么任务执行的就很慢，因此熟悉各种情况下默认的分区数对于Spark调优就很有必要了，特别是执行完算子返回的结果分区数为1的情况，更需要特别注意。二、默认最小分区数：defaultMinParti
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2023-08-12 16:54:30
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RDD 分区数的设置、访问 spark web界面，查看任务运行状态目录RDD 分区数的设置访问 spark web界面，查看任务运行状态RDD 分区数的设置package com.shujia.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Demo2
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2024-03-05 21:21:37
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