RDD概述：什么是RDD： RDD(Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合；RDD的属性： ① 一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位; ② 一个计算每个分区的函数; ③ RDD之间的依赖关系; ④ 一个Partitioner，即RDD
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2024-08-16 13:35:18
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一，数据本地性是什么spark的RDD有5大特性，其中之一是数据偏好属性：preferredLocations ，这是一个集合。在任务调度的时候，基于Executor和数据的位置信息，按照“移动计算比移动数据便宜”的规则，尝试将RDD对应的计算调度到数据所在的结点，实现计算数据的本地化。1，举个例子计算数据偏好位置是从source开始的，以HDFS为例，可以简单的认为一个block就是一个spil
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2023-10-10 19:56:15
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repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T]他们两个都是RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现，（假设RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区）1）、N<M。一般情况下N个分区有数
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2023-08-22 10:43:33
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在处理海量数据时，Apache Spark是一个非常流行的选择。不过，随着数据量的增大，性能问题开始显现。尤其是在使用Spark的`repartition`操作时，如果不加以控制，可能会导致资源浪费和计算延迟。本文将深入探讨“Spark repartition使用”的相关问题，结构化地分析背景、演进、架构、性能、故障及最后的总结，以帮助大家更好地理解和应用这一技术。
### 背景定位
在我参与
Spark RDD特性RDD（Resilient Distributed Datasets），弹性分布式数据集，它是对分布式数据集的一种内存抽象，通过受限的共享内存方式来提供容错性，同时这种内存模型使得计算比传统的数据流模型要高效。RDD具有5个重要的特性，如下图所示：1.一组分区，数据集的基本组成单位。 2.计算每一个数据分区的函数。 3.对parent RDD的依赖，这个依赖描述了RDD
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2023-11-10 10:38:02
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的数据处理框架，而数据的重分区（repartition）在它的运行过程中扮演着重要的角色。重分区是指调整数据分布，使之适应后续的数据处理任务。本文将全面探讨 **Spark Repartition 原理** 的背景、技术、架构以及源码解析，帮助大家更好地理解和应用这一重要特性。
## 背景描述
在处理大规模数据时，不同的数据分布可能导致
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
import org.junit.Test
import scala.util.Random数据倾斜出现情况1、join的时候如果key为空，那么这些为空的数据全部都会聚集在一个task中2、并行度设置过少， key%分区数=分区号3、groupBy的时候造成数据倾斜 group
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2024-09-10 11:16:59
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# Spark Repartition 用法指南
在处理大数据时，我们经常需要对数据集进行重新分区，以优化存储、减少计算时间或提升并行度。在Apache Spark中，repartition是一个常用的操作，可以帮助我们实现这些目标。在本文中，我们将介绍Spark中的repartition用法，详细分解流程步骤，并提供示例代码。
## 1. 整体流程
在我们进行数据重新分区时，通常需要遵循以
# Spark Repartition 加速：提升大数据处理效率的有效手段
在大数据处理的世界中，Apache Spark以其高效的分布式计算能力而闻名。在数据处理的过程中，合理的分区策略对性能优化至关重要。本文将重点介绍`repartition`的使用，并通过具体的代码示例来展示如何利用`repartition`来加速数据处理。
## 什么是 Repartition？
在Spark中，`r
## 实现“spark repartition groupby”
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 整体流程
A[输入数据] --> B[Repartition数据]
B --> C[GroupBy操作]
C --> D[输出结果]
end
```
### 2. 甘特图
```mermaid
ga
原创
2024-01-24 05:41:14
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增加或减少分区。会产生 shuffle。（多个分区分到一个分区不会产生 shuffle）scalapackage transformationimport org.apache.spark.{S
原创
2022-07-01 17:33:45
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# Spark Repartition的设置与使用
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在处理大规模数据时，数据的分区方式直接影响到任务的性能与效率。其中，`repartition` 操作是 Spark 中一种常见的数据重分区操作，本文将深入探讨如何有效地设置 `repartition` 大小，并通过示例帮助大家理解其使用。
## 什么是 Repa
一、算子调优之MapPartitions
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1.spark中最基本的原则就是每个task处理一个RDD中的partition数据
2.mappartitions操作的优点
如果是普通的map,比如一个分区中有1万条数据，那么你的map里面的function要执行1万次
如
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2024-01-21 06:40:22
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上一篇文章中我们主要讨论了Replace Operators、Aggregate和Operator Optimisation的一部分规则，这篇文章将继续讨论剩下的优化器批次规则，首先继续对Operator Optimization批次规则进行讲解。Batch – Operator OptimizationCollapseRepartitionCollapseRepartition规则结合了相邻的r
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2024-01-03 12:47:39
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reparation(num)=coalesce(num, true) 源码包路径：
org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如
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2023-08-31 22:02:38
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# 使用Spark的repartition进行数据重分区
在Spark中，repartition是一个非常有用的方法，可以用来改变数据集的分区数量，从而优化数据处理过程。当数据量较大时，合理调整分区数量可以提高任务的并行度，加快数据处理速度。在本文中，我们将介绍如何使用Spark的repartition方法来对数据集进行重分区，并给出代码示例。
## 什么是repartition
在Spar
原创
2024-04-02 06:10:26
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# Spark 的 Repartition 用法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。无论是在数据处理、分析，还是机器学习中，数据分区都是一个关键概念。分区的合理设计可以显著提高计算性能。本文将为大家介绍 Spark 的 Repartition 操作，结合代码示例和一些可视化图表深入理解这一概念。
## 一、什么是 Repartition
在 Spar
## Spark Repartition 丢失数据的实现及流程
在数据处理和分析的过程中，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。一个常见的操作是数据的再分区（repartition）。通过再分区，我们能够调整数据的分布，优化计算过程。然而，在某些情况下，我们可能会发现，经过再分区后的数据中出现了丢失。本文将向你介绍如何在 Spark 中处理再分区的问题，确保数据完整性。
#
一、receiver模式receiver模式原理图receiver模式理解： 在SparkStreaming程序运行起来后，Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。数据会被持久化，默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改。receiver task对接收过来的数据进行存储和备份，这个过程会有节点之间的数据传输。备份完成后去zo
first Codec
**public class Friend {
public static void main(String[] args){
System.out.println("BigData加QQ群：947967114");
}
}**1、算子分类
Spark 算子类似于java中的方法、scala中的函数，spark算子的底层源码都是scala代码，加载源码后可以进行查
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2024-07-09 15:20:48
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