目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
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1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
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2023-12-13 20:55:08
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阅读本文可以带着下面问题：1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？3.一个task的map数量由谁来决定？4.一个task的reduce数量由谁来决定？一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.
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2024-01-04 22:32:07
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1. RDD概述RDD 是 Spark 的计算模型。RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性的分布式数据集合，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集。操作 RDD 就像操作本地集合一样，有很多的方法可以调用，使用方便，而无需关心底层的调度细节。2. RDD的创建Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括：使用
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2024-01-15 16:59:27
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MapReduce框架将文件分为多个splits，并为每个splits创建一个Mapper，所以Mappers的个数直接由splits的数目决定。而Reducers的数目可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置，默认情况只有一个Reducer。在真正的集群环境下，如果默认，那么所有的中间数据会发送给唯一的Reducer，导致任务变得非常缓慢。究竟设多少个Reducers合
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2023-11-02 00:21:59
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1. RDD的依赖关系1.1 WordCount中的RDD以下代码中的WordCount会生成几个RDD?scala> val rdd1000 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/wc").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
rdd1000: org.apache.spark.rdd.RDD[
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2024-02-04 01:34:25
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2.1 什么是SparkSQL?spark SQL是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame。2.2 SparkSQL的作用提供一个编程抽象（DataFrame） 并且作为分布式 SQL 查询引擎DataFrame：它可以根据很多源进行构建，包括：结构化的数据文件，hive中的表，外部的关系型数据库，以及RDD2.3 运行原理将&
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2023-09-22 14:39:55
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目录1 Spark SQL1.1 Spark SQL是什么1.2 Spark的优点1.3 RDD vs DataFrame vs Dataset1.3.1 RDD1.3.2 DataFrame1.3.3 Dataset1.3.4 三者的共性1.3.5 三者的区别2 Spark SQL编程2.1 spark-shell编程2.2 IDEA创建Spark SQL 程序3 Spark SQL解析3.1
Spark性能优化【一】- 开发调优Spark性能优化【二】- 资源调优Spark性能优化【三】- 数据倾斜调优Spark性能优化【四】- shuffle调优Spark性能优化【五】- 错误问题集锦调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能
1、SPARK简介 （1）一种计算框架.spark其实只是一个计算引擎，而hadoop包含了存储和计算。也就是说，spark最多也就能替换掉hadoop的计算部分（mapreduce）。可从事包含流计算机器学习等功能，和hadoop相互兼容（可以从HDFS读取数据）。 重要特征： 在mapreduce会反复使用磁盘进行数据读取的迭代，spark则将所需要的数据先加载进内存。所以spark速度
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2024-01-12 11:21:24
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本文基于TalkingData 张学敏 在公司内部KOL的分享主题《基于Spark、NoSQL实时数据处理实践》的整理，同时也在DTCC大会上做了同主题的分享。主要介绍了项目的技术选型、技术架构，重点介绍下项目面临的挑战和解决办法，还介绍了面对多维度、多值、多版本等业务场景时，使用Bitmap与HBase特性解决问题方法。共分为上下两篇，本次发布上篇，下篇敬请关注。一、数据相关 情况项目处理的数
写在前面：1个hadoop集群 可以提供的map和reduce资源（可称为“插槽”）个数是 固定的。因此如果某个大job消耗完所有的插槽，会导致 其他job无法执行。故，有必要设置 hive.exec.reducers.max来组织某个查询消耗太多的资源。1）计算reducer个数。 hive时按照 输入的数据量大小 来确定reducer个数的。 举例：情况1:当输入表的大小可以确定时。 hive
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2023-07-12 21:30:29
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Hadoop中MapReduce的Shuffle过程不仅会产生大量的网络传输开销，也会带来大量的磁盘I/O开销，但Spark在Shuffle过程有时也会如此。一、MapReduce的Shuffle操作 在Hadoop MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁。所谓Shu
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2024-06-29 08:25:47
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这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念，相对于hadoop，RDD真的能给spark带来何等优势。之前本想开篇是想总体介绍spark，以及环境搭建过程，但个人感觉RDD更为重要铺垫在hadoop中一个独立的计算，例如在一个迭代过程中，除可复制的文件系统（HDFS）外没有提供其他存储的概念，这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗，而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大而高效的计算框架，在处理大规模数据时常常使用其强大的内存计算能力。然而，当我们面临复杂的查询时，特别是“reduce join”场景，设计适合的解决方案显得尤为重要。本文将详细讨论“spark reduce join”问题的解决过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用等方面。
### 背景定位
在一个典型的电商
# Spark Reduce算子详解
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于大规模数据处理。在 Spark 中，`reduce` 算子是一个非常重要的操作，它允许我们对 RDD（弹性分布式数据集）中的数据进行聚合和归约。在本文中，我们将深入探讨 Spark 的 `reduce` 算子，阐释其工作原理，并通过代码示例展示其用法。
## 什么是 Reduce 操作？
`re
在处理大数据时，Apache Spark 的 `reduce` 操作是一个核心功能。它允许我们将数据集合中的元素通过指定的聚合函数进行合并，广泛应用于数据分析和处理场景中。本文将讨论处理“常见 Spark reduce”问题的方法，涵盖多个方面，从版本对比、迁移指南、兼容性处理，到实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
在最近的 Spark 版本中，`reduce` 操作的实现和性能
很多人认为Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向，MapReduce和Spark之间存在哪些区别？Spark会取代Hadoop吗？大数据技术学习为什么要既要学习Hadoop又要学习Spark？Hadoop MapReduce：一种编程模型，是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。"Map（映射）"和"Redu
梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。 当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为Inp
# 深入理解 Spark DataFrame 的 Reduce 操作
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已成为最流行的分布式数据处理框架之一。在 Spark 中，DataFrame 是一种强大的数据结构，它使得数据操作简单而高效。对于初学者来说，理解 DataFrame 的 `reduce` 操作是非常重要的。本文将为你提供详细的步骤、代码示例以及图示，帮助你掌握 Spark Da
原创
2024-09-17 03:50:46
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