Spark 高性能算子1. map 与 mapPartitions1.优缺点mapPartition的优点：普通的map执行一个partition中有1.2万条数据。ok，那么function要执行和计算1.2万次。如果使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。mapP
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2023-08-21 10:41:41
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高性能spark搭建
原创
2014-12-25 14:59:54
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# 高性能Spark PDF
## 简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了强大的数据处理和分析功能。在大数据处理领域，Spark已经成为最受欢迎的框架之一。Spark可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。本文将着重介绍如何使用Spark处理PDF文件，并提升处理性能的方法。
## Spark读取PDF文件
首先，我们需要安装PyPDF2库
原创
2023-08-13 06:37:37
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3.4 SparkUI详解任何系统都需要提供监控功能，用浏览器能访问具有样式及布局并提供丰富监控数据的页面无疑是一种简单、高效的方式。SparkUI就是这样的服务，它的架构如图3-1所示。在大型分布式系统中，采用事件监听机制是最常见的。为什么要使用事件监听机制？假如SparkUI采用Scala的函数调用方式，那么随着整个集群规模的增加，对函数的调用会越来越多，最终会受到Driver所在JVM的线程
自定义算子高性能开发 在计图中，一共有三种方法来开发自定义的算子: 使用元算子进行组合。 使用Code算子开发自定义算子。 使用计图编译器编译自定义的模块和custom op。 其中，元算子开发是最为简单的， 但不免有些情况存在元算子表达能力不足。可以使用Code算子进行开发，Code算子在保持了开
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2021-02-10 06:11:00
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Spark实践 -- 性能优化基础 性能调优相关的原理讲解、经验总结；掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案；而不只是简单的一些性能调优技巧。针对写好的spark作业，实施一整套数据倾斜解决方案：实际经验中积累的数据倾斜现象的表现，以及处理后的效果总结。调优前首先要对spark的作业流程清楚：Driver到Executor的结构；Master: Driver
|-- Work
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2023-08-15 18:39:07
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Key-Value型Transformation算子Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子，大致可以分为3种类型：输入分区与输出分区一对一、聚集、连接操作。1．输入分区与输出分区一对一mapValues(f)针对（Key, Value）型数据中的 Value进行Map操作，而不对Key进行处理。图3-19中的方框代表RDD分区。a=>a+2代表只对
从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类: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。Action &n
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2023-07-10 15:14:15
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官方文档上列举共有32种常见算子，包括Transformation的20种操作和Action的12种操作。（注：以下截图为windows下运行结果）Transformation：1.mapmap的输入变换函数应用于RDD中所有元素，而mapPartitions应用于所有分区。区别于mapPartitions主要在于调用粒度不同。如parallelize（1 to 10， 3），map函数执行10次
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2023-07-21 19:48:25
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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
spark常用算子有两种：transformation：RDD中所有转换算子都是延迟加载，从一个RDD到另一个RDD转换没有立即转换，仅记录数据的逻辑操作，只有要求结果还回到Driver时的动作时才会真正运行。action：触发action时才会真正的执行action操作动作 transformation常用算子类型如下：1.textFile (path: String) : RDD[S
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2023-08-11 16:57:40
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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
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2023-07-28 22:38:44
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Spark基本概念运行模式SparkCoreRDD概念五大特性Q&ALineage概念Spark任务执行流程算子Transformation算子及代码filterflatMapscalajavamapscalajavareduceByKeyScala WordCountJava WordcountsampleAction算子takefirstcollect持久化算子cachepersis
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
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2023-08-21 17:06:39
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算子从是否触发job的角度划分，可以分为Transformation算子和Action算子，Transformation算子不会产生job，是惰性算子，只记录该算子产生的RDD及父RDD的partiton之间的关系，而Action算子将触发job，完成依赖关系的所有计算操作。算子是优化Spark计算框架的主要依据。Transformations下表列出了Spark支持的一些常见转换。有关详细信息，
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2023-08-31 09:44:01
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Spark的算子分类：从大方向说，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，这种算子是延迟执行的，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。（2）Action行动算子：这类算子会触发SparkContext提交job作业，并将数据输出到Spark系统。从小方向说
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2023-09-15 12:58:49
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RDD 是spark抽象出来的运算逻辑,RDD中是不存储数据的,只记录数据的操作和RDD之间的血缘关系,只有执行到行动算子的时候才会处理真正的数据!1.1 reducereduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新值，新值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数，直到最后只有一个值为止。def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc:
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。
2）Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。
从小方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类:
1）Value数据类型的Transformation算子
2）Key-Value数据类型
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2023-07-21 20:16:33
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一、spark常用算子1、Transformations转换算子 1.概念： Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。 &nbs
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2023-08-31 21:48:25
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背景介绍：最近在对一个Spark任务进行调优时，在260G的输入数据上跑，总会在执行8-9小时后抛出Too large frame的异常。对此异常进行深入了解，也尝试了很多解决办法，现将其总结以备往后参考。 Too large frame异常的原因：Spark抛出Too large frame异常，是因为Spark对每个partition所能包含的数据大小有写死的限制（约为2G），当某个
