1. 一个 RDD 由一个或者多个分区(Partitions)组成。对于 RDD 来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的 CPU 的核心数;
2. Key-Value 型的 RDD 还拥有 Partitioner(分区器),用于决定数据被存储在哪个分区中,目前 Spark 中支持 HashPartitioner(按照哈希分区) 和 RangeParationer(按照范围进行分区);
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1. 一个 RDD 由一个或者多个分区(Partitions)组成。对于 RDD 来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的 CPU 的核心数;
2. Key-Value 型的 RDD 还拥有 Partitioner(分区器),用于决定数据被存储在哪个分区中,目前 Spark 中支持 HashPartitioner(按照哈希分区) 和 RangeParationer(按照范围进行分区);
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Spark RDD 创建和分区规则
RDD的Shuffle和分区分区的作用:1. RDD 经常需要通过读取外部数据来创建,外部数据存储系
Infordd是怎么做分区切分的,即怎么把数据存放到各个分区中,直接看代码。Codei
RDD转换操作算子 — 分区类repartition — 表示重新分区,可大可小 ==>
C++ 变量也能像python变量一样使用---再也不用担心内存泄露---让malloc/free,new/delete见鬼去吧 仔细想想,其实所有分配在栈和静态存储区的存储空间都是由一个变量来标识,这是由系统自己管理的内存空间,而堆上分配的空间在每次运行期都是不一样的,也就是不是编译期决定的,所以只能用指针来标识。那么我们是否可以将这种指针标识的内存空间标量化,对象化呢?其实是可以的,事实上p
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