java面试题网站：www.javaoffers.comaggregate是一个 柯里化函数，首先我们知道一个rdd有可能为多个partition。a: 相对于fun1 作用于每个partition中的元素的第一个元素，即为每个partition增加一个首元素a, 相对于fun2 作用于 和 a fun1 ： 作用于Rdd中的每个partition，并且遍
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2024-02-20 23:30:25
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shuffle原理：Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。shuflle描述着数据从map task到reduce task输入的这段过程，如果在分布式的情况下，reduce task需要
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2023-08-06 23:13:50
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SparkCore架构设计图 名词解释 1.RDD(Resilient Distributed DataSet) 弹性分布式数据集,是对数据集在spark储存和计算过程中的一种抽象 是一组只读可分区的分布式数据集合 一个RDD包含多个分区Partition(类似mapreduce中的inputSplit,文件大小超过128mb时,默认切分),分区是按照一定规则,将具有相同规则的属性数据放在一起 横
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2023-10-16 17:59:46
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hadoop中的shuffle存在map任务和reduce任务之间，而spark中的shuffle过程存在stage之间。shuffle操作分为两种，分别是写操作和读操作。shuffle的写操作包括两种，分别是基于哈希的shuffle操作和基于排序的shuffle写操作。在spark1.2版本之前，采用基于哈希的shuffle操作，1.2版本之后采用基于排序的shuffle写操作。 基于哈希的sh
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2023-08-10 11:27:24
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Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket，Map产生的结果会根据设置的partitione
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2023-08-07 23:16:38
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collect的作用 Spark内有collect方法，是Action操作里边的一个算子，这个方法可以将RDD类型的数据转化为数组，同时会从远程集群是拉取数据到driver端。已知的弊端 首先，collect是Action里边的，根据RDD的惰性机制，真正的计算发生在RDD的Action操作。那么，一次collect就会导致一次Shuffle，而一次Shuffle调度一次stage，然而一次s
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2023-08-10 12:34:12
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一、Spark Shuffle 概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数
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2023-11-10 02:53:34
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一、Shuffle的作用是什么？Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需要
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2023-06-19 14:49:53
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split方法在大数据开发中的多用于日志解析及字段key值分割，最近需求中碰到一个问题在无论怎么分割都会出现数组下标越界问题，由于前台在sdk中多加了几个字段（测试数据很少，大多为空） ，需要我们进行字段补全插入到mysql中，但项目过于老，2016年项目使用的是spark1.5.2不说，使用java写的业务很简单就是进行字段拼接为key进行pv uv IP求和 ，但在添加key时，代码报错了 在
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2023-12-06 21:14:49
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TPC-DS 数据集是怎么回事大家可以在网上搜索一下就知道了，我在这里不做介绍，我只介绍一下如果使用spark做TPC-DS测试。TPC-DS数据集的生成TPC-DS数据生成需要两个项目， 一个是tpcds-kit ,另一个是 spark-sql-perf辅助工具生成tpcds-kit源码地址： tpcds-kit按照github上的文档按照步骤进行编译就可以了，编译后需要tools的两
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2023-10-14 06:28:34
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Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块； Spark的内存可以大体归为两类：execution和storage，前者包括shuffles、joins、sorts和aggregations所需内存，后者包括cache和节点间数据传输所需内存；在Spark 1.5和之前版本里，两者是静态配置的，不支持借用，s
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2023-07-29 20:40:38
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键值对RDD是Spark中许多操作所需要的常见数据类型。“分区”是用来让我们控制键值对RDD在各节点上分布情况的高级特性。使用可控的分区方式把常在一起被访问的数据放在同一个节点上，可以大大减少应用的通信开销，带来明显的性能提升。4.1 动机 Spark为pair RDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。4.2 创建Pair RDD 当需要把一个普通的RDD转为pair R
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2024-01-11 13:25:31
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大纲：RDD概述创建RDDRDD编程APIWordCount中的RDD 1、RDD概述1.1 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，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具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将
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2024-01-11 22:58:57
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操作系统：CentOS-7.8 Spark版本：2.4.4本篇文章是对RDD的简单介绍，希望通过阅读本文你可以对RDD有一个初步认识和了解，帮助你在Spark的后续学习中更加轻松，如果你不知道什么是Spark可以先阅读《一起学习Spark入门》1.RDD是什么？RDD，全称 Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集。RDD 是一个容错的，并行的分布式数据结构，
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2023-09-15 22:29:30
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要学习spark，必须明白rdd，如果你不明白rdd，那么你会一脸懵逼的spark与MR的区别spark把运算的中间数据放在内存,迭代计算效率高,速度快mr把中间结果放在磁盘,发生io,影响性能spark容错性高,rdd是只读的,某一部分丢失,可以通过父rdd进行重建 ，mr只能重新计算spark既可以做离线又可以做实时处理,还提供了sql风格和机器学习RDDspark源码RDD类注释1）一组分片
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2024-02-29 23:44:53
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本文也是基于这篇论文和源码，分析RDD的实现。第一个问题，RDD是什么？Resilient Distributed Datasets（RDD，）弹性分布式数据集。RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称之为转换，如map、filter、groupBy、join（转换不是程开发人员在RDD上执行的操作）。RDD不
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2024-08-14 15:44:53
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1、RDD是什么？ 2、为什么产生RDD？ 3、RDD在spark是什么地位？ 4、RDD在spark说是什么作用？
5、如何操作RDD？一、Spark RDD详解1、RDD是什么？RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集， &nbs
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2024-03-03 22:43:04
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RDD与MapReduceSpark的编程模型是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD),它是MapReduce的扩展和延申,解决了MapReduce的缺陷:在并行计算阶段高效地进行数据共享.运行高效的数据共享概念和类似于MapReduce操作方式,使并行计算高效运行。Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作
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2024-03-12 13:52:00
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二.Spark_RDD（上）一. RDD概述1. 什么是RDDRDD（Resilient DistributedDataset）叫做分布式数据集，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。2. RDD的属性一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位一个计算每个分区的函数RDD之间的依赖关系一个Partitioner，即RD
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2024-01-11 20:17:16
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1.collect的作用 Spark内有collect方法，是Action操作里边的一个算子，这个方法可以将RDD类型的数据转化为数组，同时会从远程集群是拉取数据到driver端。 2.已知的弊端 首先，collect是Action里边的，根据RDD的惰性机制，真正的计算发生在RDD的Action操作。那么，一次collect就会导致一次Shuffle，而一次Shuffle调度一次stage，然而
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2024-08-08 09:12:55
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