在分布式程序中，通信的代价是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。和单节点的程序需要为记录集合选择合适的数据结构一样，Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销。分区并不是对所有应用都有好处——如果给定RDD只需要被扫描一次，我们完全没有必要对其预先进行分区处理。只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才会有帮助。我们会给出一些小李子来说明
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2023-09-20 15:13:57
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目录一、需求二、代码展示三、数据展示四、结果展示五、三种分区方式介绍 1、默认
原创
2022-12-28 15:37:41
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package otherimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}import scala.collection.mutable.ListBuffer/** * @Auth
原创
2022-07-01 17:28:38
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RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量，
1、默认由文件读取的话，本地文件会进行shuffle，hdfs文件默认会按照dfs分片来设定。
2、计算生成后，默认会按照executor-number*executor-cores来分片，也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片，而不是工作实例数。
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2023-05-31 07:10:29
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1. 理解spark 分区【Partitioning】1.1. 分区概念及分区方法Spark分区是一种将数据分割到多个分区的方法，这样您就可以并行地在多个分区上执行转换，从而更快地完成作业。还可以将已分区的数据写入文件系统(多个子目录)，以便下游系统更快地读取数据。Spark有几种分区方法来实现并行性，可以根据需要选择使用哪种分区方法。PARTITIONING METHODS (SCALA)说明提
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2023-08-29 16:30:00
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# 实现自定义分区 Java
## 整体流程
首先，我们需要创建一个自定义分区器类，继承自`Partitioner`类，并实现其中的`getPartition`方法。然后，在Spark程序中使用自定义分区器进行数据分区。
下面是实现自定义分区的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个自定义分区器类，继承`Partitioner`类 |
| 2 |
原创
2024-07-09 05:11:53
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textFile()创建rdd时分区分析 此时是可以自己填入分区数的，也可以不填。现在来分析一下默认值。 ctrl+鼠标左键点击textFile()def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
assertNotSto
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2024-09-27 13:52:52
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分区1) Spark分布式程序中网络传输的通信代价很大，所以为了较少传输开销，需要控制RDD分区，和单节点的程序需要选择使用合适的数据结构一样，Spark程序需要选择合适的分区方式2) 只有数据集是基于键时，分区才会有用，Spark可以确保同一个组的键出现在同一个节点上，比如使用键的哈希值做模运算3) 如果不使用分区partitionBy()，则每次调用Join()等函数都对从来不会变化的数据重新
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2023-09-27 13:59:18
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# Spark 自定义分区保存 MySQL
Apache Spark 是一个高效的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析和机器学习等场景。虽然 Spark 提供了多种数据源支持，包括 HDFS、S3 和 Hive，但在需要将数据保存到关系型数据库（如 MySQL）时，很多用户在分区和性能方面面临一些挑战。本文将介绍如何通过自定义分区来将数据保存到 MySQL。
## 为什么要自定义分区？
在处理
原创
2024-09-07 06:41:25
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# Spark 自定义分区器：让数据处理更高效
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，支持各种数据处理操作。在进行数据处理时，分区是一个非常关键的概念。分区器控制着数据如何在 Spark 集群中分布，这会影响到任务的执行效率和资源利用率。在某些情况下，使用自定义分区器可以显著提高性能。本篇文章将带你了解如何在 Spark 中自定义分区器，并提供示例代码。
## 分区器的概念
简介 spark一个最重要的特性就是对数据集在各个节点的分区进行控制。控制数据分布可以减少网络开销，极大地提升整体性能。 只有Pair RDD才有分区，非Pair RDD分区的值是None。如果RDD只被扫描一次，没必要预先分区处理；如果RDD多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才有作用。分区器 分区器决定了RDD的分区个数及每条数据最终属于哪个分区。 spark提供了两个
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2024-07-17 13:03:17
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有时自己的业务需要自己实现spark的分区函数以下代码是实现一个自定义spark分区的demo实现的功能是根据key值的最后一位数字，写到不同的文件例如：10写入到part-0000011写入到part-00001...19写入到part-00009自定义分区:import org.apache.spark.{Partitioner, SparkContext, SparkConf}
//自定义
原创
2023-05-31 11:31:15
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需求：根据 jsp 文件的名字，将各自的访问日志放入到不同的分区文件中，如下：生成的分区文件例如：part-00000 文件中的内容：只包含了 ja
原创
2023-10-26 10:45:38
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Spark—通过集合创建RDD指定分区数源码分析首先来看一下通过集合创建RDD指定分区数的代码：object test03_RDDmem {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test03_RD
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2023-11-27 16:45:10
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默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。 但是切分任务的数量不一定等于并行执行的任务数量，比如当节点资源数量小于切分数量时。 在 Spark 中创建 RDD 的创建方式可以分为四种：一、从集合（内存）中创建 RDD1.从集合中创建RDD使用makeRDD方法//*号
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2023-09-06 17:55:12
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1、 需求 增量导入elasticsearch的数据到kafka。2、 解决方式 1） 自定义一个flume的essource 2）使用spark 的 es rdd 3） 自定义flink的es source
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2024-01-27 14:14:18
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一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据
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2023-12-27 11:12:58
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大家好： 在spark的开发中，有时需要将数据按照某个字段进行分开存储，这就需要用到spark的自定义分区的功能。先说测试数据，放在文件"C:\test\url1.log"中,数据如下所示：20170721101954 http://sport.sina.cn/sport/race/nba.shtml
20170721101954 http://sport.sina.cn/sport/w
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2023-08-20 09:39:00
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背景我根据算子输入输出之间的关系来理解算子分类：UDF——输入一行，输出一行 UDAF——输入多行，输出一行 UDTF——输入一行，输出多行本文主要是整理这三种自定义算子的具体实现方式 使用的数据集——用户行为日志user_log.csv，csv中自带首行列头信息，字段定义如下： 1. user_id | 买家id 2. item_id | 商品id 3. cat_id | 商品类别id 4. m
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2023-08-14 14:30:23
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Actions算子本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。1．无输出(1)foreach(f)对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。图3-25表示foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。本例中自定义函数为println()，控制台打印所有数据项。2．HDFSsa
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2024-03-05 04:28:47
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