Spark性能调试是使用Spark的用户在进行大数据处理的时候必须面对的问题，性能调优的方法有很多，这里首先介绍一种常见的调优问题-小分区合并问题。 一：小分区合并问题介绍 在使用Spark进行数据处理的过程中，常常会使用filter方法来对数据进行一些预处理，过滤掉一些不符合条件的数据 ...

Spark自定义排序与分区 前言： 随着信息时代的不断发展，数据成了时代主题，今天的我们徜徉在数据的海洋中；由于数据的爆炸式增长，各种数据计算引擎如雨后春笋般冲击着这个时代。作为时下最主流的计算引擎之一 Spark也是从各方面向时代展示自己的强大能力。Spark无论是在数据处理还是数据分析 ...

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 ...

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 ...

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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 ...

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务，最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的。这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略，以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率。 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述，即读取输入数据、使用 ...

两个概念： 分区partition 分区器partitioner partition RDD有个partitions方法： final def partitions: Array[Partition]， 能够返回一个数组，数组元素是RDD的partition ...