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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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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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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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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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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# 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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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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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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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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在学习Hive的时候我们已经了解到当内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user defined function)用户自定义函数类别分为以下三种：1).UDF：输入一行，返回一个结果(一对一)，在上篇案例 使用SparkSQL实现根据ip地址计算归属地二 中实现的自定义函数就是UDF，输入一个十进制的ip地址，返回一个省份2).UDTF：输入一行，返回多
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2023-10-11 09:29:26
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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
# 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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概述存储过程和自定义函数是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合。相对普通查询优点：可以简化应用开发人员的工作,可重用。减少数据库与应用服务器之间的数据传输。提高了数据处理的效率。安全性提高。由于存储过程也可以使用权限控制，而且参数化的存储过程可以防止SQL注入攻击，也在一定程度上保证了安全性。存储过程与函数的区别在于函数必须有返回值，而存储过程没有，存储过程的参数可以使用in(输入)
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2024-04-24 17:34:58
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目录一.UDF(一进一出)二.UDAF(多近一出)spark2.X 实现方式案例①继承UserDefinedAggregateFunction，实现其中的方法②创建函数对象，注册函数，在sql中使用spark3.X实现方式案例①继承Aggregator [-IN, BUF, OUT]，声明泛型，实现其中的方法②创建函数对象，注册函数，在sql中使用一.UDF(一进一出)步骤① 注册UDF函数，可以
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2023-06-19 05:53:34
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目录1 Spark SQL自定义函数1.1 自定义函数分类1.2 自定义UDF1.3 自定义UDAF2 开窗函数2.1
原创
2021-12-31 11:21:30
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# Spark 自定义函数 UDAF 的应用
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，它能够快速地处理大量的数据。除了其内置的聚合函数，用户有时需要根据自己的需求创建自定义聚合函数（UDAF, User Defined Aggregate Functions）。在本篇文章中，我们将介绍如何在 Spark 中创建和使用自定义聚合函数，并提供代码示例进行演示。
## 什么是 UDAF
UDF可以将一个或者多个列作为输入，同时也可以返回一个或者多个列。在一般情况下，这些函数被注册为SparkSession或者Countext的临时函数。 注册成DataFrame的函数 案例：向UDF中注册一个3次幂函数的自定函数 函数： def pow3(number:Double)={ numb
原创
2021-07-15 15:07:33
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1 package spark_example01;
2
3
4 import java.io.File;
5 import java.io.FileWriter;
6 import java.io.IOException;
7 import java.util.Random;
8
9 /**
10 */
11 public class PeopleInfoFileGene
