没有开启consolidation机制的性能低下的原理剖析.png 总结，没有开启consolidation机制的时候，ShuffleWtiter的性能，是比较低的，而且会影响到Shuffle read的性能，而且性能也会比较低 因为Shuffle Map端创建的磁盘文件太多了，导致shuffle writer要耗费大量的性能在磁盘文件的创建，以及磁盘io上，对于shuffle read
文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名--章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github ；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。 相关文章：LEFT ANTI JOIN的使用Spark SQL优化：NOT IN子查询优化解决hivesql-dayofwee
spark优化参数--设置spark shuffle分区数量参考： excutor-cores * 3
set("spark.sql.shuffle.partitions", "36")
--1.broadcastHashJOin
--默认小表小于10M自动进行广播join
set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","10m")
--1.可强制使用
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2023-10-02 07:35:48
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# 优化Spark上亿数据merge into操作
在处理大规模数据时，Spark是一个非常强大的工具。然而，在一些情况下，当我们需要将两个数据集合并时，特别是在一个拥有上亿条数据的数据集中进行merge into操作时，性能可能会遇到挑战。本文将介绍如何在Spark中优化这种情况下的merge into操作。
## 问题描述
在Spark中，merge into操作通常用于将两个数据集按照
原创
2024-05-10 06:16:53
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SPARK SQL 基本语法示例SQL如下MERGE INTO target_table t
USING source_table s
ON s.id = t.id //这里是JOIN的关联条件
WHEN MATCHED AND s.opType = 'delete' THEN DELETE // WHEN条件是对当前行进行打标的匹配条件
WHEN MATCHED A
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2023-12-12 23:21:34
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spark 中的累加器(accumulator) 和广播变量(broadcast variable) 都是共享变量（所谓共享，就是在驱动器程序和工作节点之间共享）累加器用于对信息进行聚合广播变量用于高效的分发较大的对象一、累加器在集群中执行代码时，一个难点是：理解变量和方法的范围、生命周期。下面是一个闭包的例子：counter = 0rdd = sc.parallelize(dat
RDD的全称是Resilient Dirstributed DataSets，叫做弹性分布式数据集。首先，需要明确的一点，它是一个 抽象 数据集，言下之意是，它并不是一个包含数据本体的变量或者集合，而是一个仅保存数据描述的抽象集合，这个集合中存储了该数据的一些信息（数据位置、分区等）。其次，他是一个 分布式 的，也就是，这些数据可能存储在集群上的任何地方，并不是在本地。再者，他是 弹性 的，言下之
# 如何实现 Spark SQL 的 Merge Into 操作
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个颇受欢迎的分布式计算框架。而 Spark SQL 提供了强大的数据库操作功能，可用于处理和分析数据。本文将引导你完成如何使用 Spark SQL 的 Merge Into 操作。我们将分步骤讲解并展示所需的代码。
## 实现流程
首先，让我们看一下实现 Merge Into 操
原创
2024-08-18 07:02:45
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1.图聚合操作aggregateMessages:1.1 聚合操作：aggregateMessages：许多图分析任务中的一个关键步骤是聚集每个顶点的邻域信息，在GraphX中最核心的聚合操作就是aggregateMessages.它主要功能是向邻边发消息，合并邻边收到的消息.1.2.sendMsg和mergeMsg sendMsg: sendMsg
函数以EdgeContext作为输入参数
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2023-12-06 18:24:25
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概述spark1.6以后，取消了基于hash的shuffle，只剩下基于sort的shuffle。现在只存在以下三种shuffle writer：BypassMergeSortShuffleWriterUnsafeShuffleWriterSortShuffleWriter其中，BypassMergeSortShuffleWriter实现带Hash风格的基于Sort的Shuffle机制，和已经废弃
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2024-06-12 23:31:53
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1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle，只有宽依赖的时候需要shuffle，mapreduce中map到reduce必须经过shuffle2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行，实际上是个hashmap，放在内存中 1 // Map: "cat" -> c, cat
2 val rdd1 = rdd.Map(x =>
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2024-01-19 22:37:44
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create table a1(TP_END_DATE NUMBER,WK_END_DATE NUMBER,MTH_START_DATE NUMBER,MTH_END_DATE NUMBER,TIME_PERD_START_DATE NUMBER);create table a2(TP_END_DA...
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2014-01-10 22:06:00
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create table a1(TP_END_DATE NUMBER,WK_END_DATE NUMBER,MTH_START_DATE NUMBER,MTH_END_DATE NUMBER,TIME_PERD_...
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2014-01-10 22:07:00
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最常见单词计数问题val input = sc.textFile(file_path)
val wordsRDD = input.map(x => x.split(" "))
# method 1
val result = wordsRDD.map(x => (x, 1)).reduceByKey((x, y) => x + y)
# method 2
val result =
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2024-01-27 22:08:10
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1、aggregate原型 def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U含义 aggregate是一个聚合函数，一个RDD分区后，产生多个Partition，在aggregate中需要指定两个处理函数，第一个函数用于对每个分区内部处理，第二个函数用于分区之间的处
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2024-05-29 16:21:39
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2.1、Spark Core
2.1.1、Overall Architecture&Run Schema
2.1.1.1、schema 具体流程：从运行的角度来看，主要包括Master、Worke、Executor、Driver和ExecutorBackend.具体流程如下：1、构建Spark程序运行环境，即初始化SparkContext后，向ClusterManager进
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2023-12-24 19:06:45
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map端的多个文件会被汇总成一个文件，这样就大大减少了磁盘IO的压力。 ByPassMergeSortShuffleWriter流程示例如下：使用这种Shuffle方式需要满足两个条件：没有定义mapSideCombine(map端对数据agg)Partition数要小于一定的数量，默认是200还看到说不能指定ordering…这个我在代码里面没找到，个人理解为没有这个限制，如果有人知道
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2024-04-15 13:19:45
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# Spark如何实现Merge Into操作项目方案
## 项目背景
在大数据处理的场景下，我们经常需要使用合并操作来更新或插入数据。Apache Spark作为一个强大的大数据处理引擎，提供了丰富的API来实现复杂的数据操作。本项目旨在探索如何使用Spark实现“Merge Into”操作，以便在大数据环境中更高效地管理数据。
## 项目目标
我们的目标是：
1. 创建两个DataFr
RDDRDD基本概念RDD五大属性A list of partitionsA function for computing each splitA list of dependencies on other RDDsOptionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
# Spark DataFrame实现Merge
## 引言
在数据处理的过程中，经常会遇到需要合并多个数据集的情况。在Spark中，我们可以使用DataFrame来实现这个操作。本文将介绍如何使用Spark DataFrame来实现合并操作的流程，以及每一步需要做什么。
## Merge流程
下面是合并数据集的整个流程，我们将通过一步一步的操作，实现数据集的合并。
步骤 | 描述
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原创
2024-02-01 04:39:42
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