一、HashPartitioner（哈希分区）HashPartitioner采用哈希的方式对<Key，Value>键值对数据进行分区。其数据分区规则为 partitionId = Key.hashCode % numPartitions，其中partitionId代表该Key对应的键值对数据应当分配到的Partition标识，Key.hashCode表示该Key的哈希值，numPart
目录Spark-RDD介绍1.RDD定义2.RDD属性3.RDD特点3.1.弹性3.2.分区3.3.只读3.4.依赖3.5.缓存3.6.CheckPoint Spark-RDD介绍1.RDD定义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，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
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2024-07-08 16:27:32
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# Spark Partition Task
## Introduction
In Apache Spark, partitioning is a technique used to divide data among multiple nodes in a cluster, allowing for parallel processing and improved performance. S
原创
2023-11-10 09:14:34
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Spark Shuffle Partition 是 Apache Spark 在进行数据处理时的一个关键环节，通过对数据进行重新分区，能够有效提升计算效率。然而，Shuffle Partition 的设置不当可能导致性能下降或内存溢出的问题。因此，本文将详细记录解决 Spark Shuffle Partition 相关问题的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及性能对比。
在处理“spark rdd partition 执行 spark”的问题时，我们需要一种系统化的思考方式。解决这个问题的过程中，我们将涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。下面是整个过程的详细记录：
## 备份策略
为了确保在处理Spark RDD的partition时不会丢失数据，我们首先需要设定有效的备份策略。一个良好的备份策略不仅能避免数据丢失，还能提升故障恢复
1 shuffle操作 Spark中的某些操作会触发称为shuffle的事件。 随机播放是Spark的重新分配数据的机制，因此它可以跨分区进行不同的分组。 这通常涉及跨执行程序和机器复制数据，使得混洗成为复杂且昂贵的操作。2 背景为了理解在shuffle期间发生的事情，我们可以考虑reduceByKey操作的示例。 reduceByKey操作生成一个新的RDD，其中单个键的所有值都组合成一个元组
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2023-09-16 13:56:48
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根据购买人数降序,购买人数相同根据价格降序排序object SparkDemo01 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建sparkContext
// createSparkContextDemo()
//创建RDD
// createRDDDemo()
//transforma
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2023-12-15 13:42:38
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RDD 分区数的设置、访问 spark web界面，查看任务运行状态目录RDD 分区数的设置访问 spark web界面，查看任务运行状态RDD 分区数的设置package com.shujia.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Demo2
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2024-03-05 21:21:37
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1.1 Spark Shuffle 原理Spark Shuffle 一般用于将上游 Stage 中的数据按 Key 分区，保证来自不同 Mapper （表示上游 Stage 的 Task）的相同的 Key 进入相同的 Reducer （表示下游 Stage 的 Task）。一般用于 group by 或者 Join 操作。 如上图所示，该 Shuffle 总共有 2 个 Mapper 与 5 个
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2024-06-19 20:47:30
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文章目录概述Spark的分区器（Partitioner）RDD分区数确认窄依赖中分区数宽依赖中分区数源RDD的分区数RDD的重新分区Spark分区编程示例 概述我们知道Task是Spark计算的最小计算单位，一个Partition（分区）对应一个Task，因此Partition个数也是决定RDD并行计算的关键，合理设置Partition个数能够极大的提高Spark程序执行效率。首先我们看下RDD
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2023-11-27 10:54:39
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spark streaming中shuffle后partition数量使用reduceByKey时候,在shuffle阶段的reduce时候，其使用的RDD的partation数量的源码解释如下：/**
* Return a new DStream by applying `reduceByKey` to each RDD. The values for each key are
*
原创
2023-05-11 10:23:13
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一.hashShuffle在早期的spark中，其shuffle的机制是hashShuffle。在hashShuffle的过程中，每一个shuffleMapTask都会为每一个reduceTask创建一个bucket缓存，shuffleMapTask会对处理后的数据进行partitioner操作（默认是hash partition，即对key进行hashcode再将其值与reduceTask数量进
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2023-06-19 13:36:05
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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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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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# 实现“spark shuffle partition数”的方法
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“spark shuffle partition数”。下面是具体的步骤和代码示例。
## 流程步骤
```mermaid
journey
title 实现“spark shuffle partition数”的流程
section 开始
p
原创
2024-05-08 03:55:31
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# 如何实现Spark SQL DROP PARTITION
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(连接SparkSession) --> B(加载数据)
B --> C(创建表)
C --> D(删除分区)
```
## 二、具体步骤
### 1. 连接SparkSession
首先，我们需要连接到SparkSession，这是
原创
2024-06-06 05:26:19
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DStream编程数据模型DStream（Discretized Stream）作为Spark Streaming的基础抽象，它代表持续性的数据流。这些数据流既可以通过外部输入源赖获取，也可以通过现有的Dstream的transformation操作来获得。在内部实现上，DStream由一组时间序列上连续的RDD来表示。每个RDD都包含了自己特定时间间隔内的数据流。对DStream中数据的各种操作
# Spark Partition 源码解析
## 介绍
在Spark中，Partition是对数据集进行分片的基本单位。Partition负责存储和处理数据的一部分，Spark中的任务（Task）是在每个Partition上执行的。理解Partition的实现原理对于深入理解Spark的工作原理非常重要。本文将介绍如何实现Spark Partition，并给出相应的代码示例和注释。
##
原创
2023-11-03 07:31:35
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# Spark Insert Partition 语法科普
## 简介
在使用 Spark 进行数据处理时，我们经常需要将数据存储到 Hive 表中，并对数据进行分区。在 Spark 中，我们可以使用 `insertInto` 方法来向 Hive 表中插入数据，并使用 `partitionBy` 方法来进行分区操作。本文将介绍 `Spark Insert Partition` 的语法以及如何在
原创
2024-06-22 04:02:44
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# 如何在 Spark 中设置 Partition 数量
引言：Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据。在进行数据处理时，合理地设置 Partition 数量是非常重要的，因为这关系到性能和资源的利用。本文将步骤化地介绍如何在 Spark 中设置 Partition 数量，适合刚入行的小白。
## 实现流程
下面是实现 Spark 设置 Partiti
