spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用
2, cache 是调用的 persist() 默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中
3,cache 默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在o
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2023-09-03 11:35:33
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# 如何在Spark中删除分区
## 1. 整体流程
在Spark中删除分区主要分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据并创建DataFrame |
| 3 | 删除指定分区 |
| 4 | 保存删除后的DataFrame |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：创建SparkS
原创
2024-06-21 03:36:59
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背景： 当时装了一个windows 7系统，装了系统以后就自然而然的给磁盘分区。分了2个区(D、E驱动号)以后。我想把剩余的空间（大概75G）分一个区，提示失败了。大概的意思是分区只能有3个主分区，1个逻辑分区。原来装系统的时候，系统给我分了一个100M的主分区（系统保留分区），加上C盘（系统盘）,再加上我我自己分的2个区，刚好4个
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2024-09-27 20:37:44
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在如何管理Spark的分区一文中，介绍了Spark是如何管理分区的，分别解释了Spark提供的两种分区方法，并给出了相应的使用示例和分析，感兴趣的可以参考之前的分享。我们知道，Apache Spark通常用于以分布式方式处理大规模数据集，既然是分布式，就会面临一个问题：数据是否均匀地分布。当数据分布不均匀时，数据量较少的分区将会很快的被执行完成，而数据量较大的分区将需要很长时间才能够执行完毕，这就
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2023-11-09 06:56:59
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Spark- 之不同Source产生RDD的分区数与数据分配通常Spark的数据源可以分为很多中，这里主要是从源码剖析内存集合与文件分区数的确定与数据分配。1 集合RDD的分区与数据分配具体看以下代码及注释。package com.shufang.parallel_yuanli
import com.shufang.utils.ScUtil
import org.apache.spark.{Sp
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2023-10-16 08:52:30
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# Spark SQL 删除分区
## 简介
在大数据场景下，数据的分区是一种常见的数据管理方式。分区可以帮助我们更高效地处理和查询大量数据。Spark SQL作为一种强大的数据处理工具，提供了丰富的API来管理和操作数据分区。
本文将介绍如何使用Spark SQL来删除分区，包括删除单个分区和批量删除多个分区的方法。我们将通过示例代码和详细的解释来帮助读者理解和应用这些方法。
## 删除
原创
2024-01-30 08:58:07
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# Spark 删除指定分区的实现方法
## 1. 简介
在 Spark 中，我们可以使用分区（Partition）来划分数据，提高数据处理的效率。然而，有时候我们需要删除特定的分区，本文将介绍如何使用 Spark 删除指定分区的方法。
## 2. 删除指定分区的流程
下表展示了删除指定分区的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 加载原始数据 |
|
原创
2024-01-10 11:10:34
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# Spark Hudi 删除分区的指南
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于处理大数据的开源框架，特别适用于数据湖中的增量处理和实时数据管理。它提供了一种高效的方式来进行数据写入、更新和删除操作。在数据管理过程中，删除某些不再需要的分区是常见的需求。本文将详细介绍如何使用Spark Hudi来删除分区，同时提供代码示
在Linux系统中，可以使用fdisk、parted等命令进行磁盘分区，使用mkfs命令进行文件系统格式化。使用fdisk命令进行磁盘分区fdisk命令是一个常用的磁盘分区工具，可以对磁盘进行分区、删除分区或查看分区信息等操作。其命令格式如下：fdisk 设备名例如，对/dev/sda磁盘进行分区：fdisk /dev/sda进入fdisk命令行后，可以使用以下命令进行分区：
n：新建分区
d：删
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2024-09-29 16:16:18
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oracle定时添加或删除分区表的分区 存儲過程 增刪分區 操作分區表, 包 pl/sql本定时创建的是以时间 做为分区表的分区字段 ,字段类型是timestamp 先创建包头: create or replace package pkg_partition_alter is
/**
date:2010-09-14
author:wanggang
*/
/
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2023-11-19 10:32:42
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4.4 Shuffle 分区数目运行上述程序时，查看WEB UI监控页面发现，某个Stage中有200个Task任务，也就是说RDD有200分区Partition。 原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值：// 构建
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2023-08-21 14:51:38
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在使用 Spark SQL 进行数据处理时，删除表的分区是一项常见的需求。有时我们需要定期清理不再需要的分区，这不仅有助于数据管理，还能提升查询性能。接下来，我们将以轻松的方式复盘处理 Spark SQL 删除表分区的相关问题，并探讨如何有效备份数据、恢复丢失的数据、应对潜在的灾难场景以及如何进行监控和告警。
### 备份策略
在进行重要操作前，备份是至关重要的。特别是当我们要删除分区的时候，
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个极具影响力的工具，因其强大的并发处理和高效的计算能力而备受推崇。在大数据应用中，常常需要处理大量数据分区，而“删除 Hive 分区数据”的操作则是数据管理的重要组成部分。本文将详细记录如何使用 Spark 删除 Hive 分区数据的过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景等内容。
```mermaid
flowchar
大数据计算中很关键的一个概念就是分布式并行计算，意思就是将一份原始数据切分成若干份，然后分发到多个机器或者单个机器多个虚拟出来的内存容器中同时执行相同的逻辑，先分发(map)，然后聚合(reduce)的一个过程。 那么问题是原始文件是怎么切分的呢，在spark读取不同的数据源，切分的逻辑也是不同的。 首先spark是有改变分区的函数的，分别是Coalesce()方法和rePartition()方法
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2023-08-08 13:34:44
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1.8.5.6 ALTER TABLE 分区操作
alter 分区操作包括增加分区和删除分区操作，这种分区操作在Spark3.x之后被支持，spark2.4版本不支持，并且使用时，必须在spark配置中加入spark.sql.extensions属性，其值为：org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions，在添加分
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2023-08-01 20:02:16
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# Spark SQL删除空分区
在Spark中，分区是一种将数据划分成更小的部分的技术，有助于提高查询效率和并行处理能力。然而，有时候我们可能会遇到空分区的情况，即分区中没有数据。这种情况可能由数据加载不完整、数据清洗错误等原因导致。在这种情况下，我们需要删除这些空分区，以免影响后续的数据处理和分析操作。本文将介绍如何使用Spark SQL删除空分区。
## Spark SQL删除空分区的方
原创
2024-05-29 04:33:34
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# Spark SQL 删除 Hudi 分区
在大数据时代，数据存储与处理技术得到了迅速发展。Apache Spark 是一个强大的数据处理引擎，而 Apache Hudi 则提供了一个能够高效读写大规模数据集的存储层。在数据湖和数据仓库中，Hudi 支持对数据的增量更新和删除。本文将深入探讨如何使用 Spark SQL 删除 Hudi 分区，并提供代码示例和相关的类图和时序图，帮助读者更好地理
原创
2024-09-26 04:48:47
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# 如何在Spark SQL中删除Hudi分区
在数据处理和分析的过程中，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个很强大的工具，它提供了高效地处理和管理大数据的能力。当我们需要从Hudi表中删除某些分区的数据时，尤其是使用Spark SQL，我们需要遵循一系列的步骤。本文将逐步指导你如何在Spark SQL中删除Hudi分区，帮助你更好地掌
原创
2024-09-14 05:49:24
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1 表分区简介允许用户将一个表分成多个分区 用户可以执行查询，只访问表中的特定分区 将不同的分区存储在不同的磁盘，提高访问性能和安全性 可以独立地备份和恢复每个分区 2 表分区的类型 2.1 范围分区以表中的一个列或一组列的值的范围分区 范围分区的语法：PARTITION BY RANGE (column_name)( PARTITION part1 VALUE
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2024-08-23 15:37:58
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一、视图什么是视图？数据库中储存的是我们所需要的数据，而视图中存放的是sql的查询语句。当我们使用视图的时候，客户端会运行视图中的查询语句并创建一张临时表。但是当数据库和客户端断开连接的时候，这些临时表将不会被保存，保存的是视图中的sql语句。 2. 如何创建视图？ CREATE VIEW 视图名称 (视图列名1,视图列名2,...)
AS
SELECT 查询语句;
/*创
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2024-06-27 19:57:38
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