# 理解 Spark Shuffle Partitions
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个备受欢迎的分布式计算框架。其核心概念之一是 Shuffle，这是在大规模数据处理时不可避免的操作。Shuffle 的效率直接影响到 Spark 应用程序的性能。而 Shuffle Partitions 则是优化 Shuffle 性能的重要参数。在本文中，我们将深入探讨 Spark S
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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# Spark SQL 查询Partitions
在使用Spark进行数据处理时，通常会使用Spark SQL来查询数据。而在查询数据时，经常需要了解数据分区（Partitions）的概念。本文将介绍什么是数据分区，以及如何使用Spark SQL查询数据分区。
## 什么是数据分区
数据分区是将数据划分为更小的部分，以便更高效地处理和查询数据。在Spark中，数据分区是指将数据集划分为一系列
原创
2024-04-11 05:36:21
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hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.s. 考虑到hdfs冗余设计，默认三份拷贝，实际上3*3=9个
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2023-08-08 14:33:55
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介绍：在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。HashShuffleManager采用的hashShuffle机制很大的问题就是产生大量的中间磁盘文件，产生的大量磁盘IO操作会有性能问题。在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于Ha
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2023-11-26 14:03:51
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spark partition 理解 / coalesce 与 repartition的区别
一.spark 分区 partition的理解：spark中是以vcore级别调度task的。如果读取的是hdfs，那么有多少个block，就有多少个partition
举例来说：sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件，那么就有1w个partition
这时候读取效率会
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2023-08-11 21:46:38
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hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.s. 考虑到hdfs冗余
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2024-06-16 11:50:02
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# 实现spark number of partitions read全表扫描
## 简介
在spark中，通过控制读取数据的分区数来实现全表扫描是一项非常重要的性能优化技巧。本文将向您介绍如何实现“spark number of partitions read 全表扫描”的方法及步骤。
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现spark number of
原创
2024-07-09 05:13:25
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## Spark写入ClickHouse：处理单个INSERT块的分区过多问题
 A native filesystem for reading and writing regular files on S3. The advantage of this filesystem is that you can access files on S3 that wer
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2024-08-14 09:27:37
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echo'{"topics":[{"topic":"test1"},{"topic":"test2"}],"version":1}'>ready-move-topics.json/usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka-reassign-partitions.sh--zookeeperagent01.ambari.com:2181,agent02.amb
原创
2019-08-02 15:14:27
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# 如何在 MySQL 中移除分区
在数据库管理中，分区是一个常用的功能，可以让我们将大表拆分成多个更小的表，提高查询效率。然而，有时我们需要移除某些分区。本文将引导您了解如何在 MySQL 中实现分区的移除。
## 删除分区的流程
以下是删除 MySQL 分区的基本步骤：
| 步骤 | 操作步骤 |
|------|-----
原创
2024-08-25 05:01:36
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# 如何实现“mysql partitions 查询”
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建带有分区表的MySQL表 |
| 2 | 插入数据到分区表 |
| 3 | 查询分区表数据 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：创建带有分区表的MySQL表
首先，我们需要创建一个带有分区的MySQL表，可以按照以下步骤进行操作：
```my
原创
2024-06-28 07:09:00
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索引的基本原理1、为什么要有索引?
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
2、什么是索引？
索引在MySQL中也叫是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是
Linux系统中的/proc/partitions文件是一个非常有用的资源，可以帮助用户了解系统中的磁盘分区情况。
首先，让我们来了解一下Linux系统中的/proc目录。在Linux系统中，/proc目录是一个虚拟文件系统，用于提供系统内核及运行中进程的信息。而/proc/partitions文件则是其中的一个文件，用于显示系统中所有磁盘分区的信息。
通过查看/proc/partitions
原创
2024-03-27 10:29:36
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# 实现"Hive Add Partitions"的步骤
## 介绍
在Hive中，"add partitions"是一种常用的操作，用于向已存在的分区表中添加新的分区。本文将介绍如何使用Hive添加分区的步骤和相应的代码示例。
## 步骤
下面是实现"Hive Add Partitions"的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个分区表 |
| 2
原创
2023-07-24 09:38:28
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