【spark】分区
RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成多个分区，保存在不同节点上。 那么分区有什么好处呢？ 分区能减少节点之间的通信开销，正确的分区能大大加快程序的执行速度。 我们看个例子 首先我们要了解一个概念，分区并不等同于分块。 分块是我们把全部数据切分成好多块来存储叫做分块 ...
原文：Spark（十一）Spark分区
一 分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD 准确来说是作业最后一个RDD 的分区数决定。 二 为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主 ...
2018-07-15 15:05 1 1463 推荐指数：
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Spark RDD 分区 Spark RDD分区是并行计算的一个计算单元，RDD在逻辑上被分为多个分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，任务的个数是是由最后一个RDD的 的分区数决定的。 Spark自带两中分区：HashPartitioner RangerPartitioner。一般而言初始数据 ...
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Spark中的分区方法详解
转自：https://blog.csdn.net/dmy1115143060/article/details/82620715 一、Spark数据分区方式简要 在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset ...