Spark中repartition和partitionBy的区别
repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区，默认都是使用 HashPartitioner，区别在于partitionBy 只能用于 PairRDD，但是当它们同时都用于 PairRDD时，结果却不一样： 不难发现，其实 partitionBy 的结果才是 ...
原文：Spark partitionBy
partitionBy 重新分区， repartition默认采用HashPartitioner分区，自己设计合理的分区方法 比如数量比较大的key 加个随机数 随机分到更多的分区， 这样处理数据倾斜更彻底一些 这里的分区方法可以选择， 默认的分区就是HashPartition分区，注意如果多次使用该RDD或者进行join操作， 分区后peresist持久化操作 范围分区 RangePartit ...
2018-10-25 23:57 0 3470 推荐指数：
相关推荐
spark算子：partitionBy对数据进行分区
def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD，将原RDD重新分区。 参考：http://lxw1234.com/archives/2015/07 ...
Spark之如何设置Spark资源
资源影响因素 Spark和Yarn管理的资源限制因素： CPU 内存 磁盘 网络I/O Spark和Yarn管理的两个主要资源为CPU和内存，剩下不会主动管理，所以设置资源也是主要通过这两方面进行设置。 资源优化配置 在资源配置中，可以用过代码的设置 ...
Spark之spark shell
前言：要学习spark程序开发，建议先学习spark-shell交互式学习，加深对spark程序开发的理解。spark-shell提供了一种学习API的简单方式，以及一个能够进行交互式分析数据的强大工具，可以使用scala编写（scala运行与Java虚拟机可以使用现有的Java库）或使用 ...
spark之spark本地运行
maven依赖 配置运行环境变量： 1.下载https://github.com/sdravida/hadoop2.6_Win_x64/blob/master/bin/winutil ...
Spark（四） -- Spark工作机制
一、应用执行机制 一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。 在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。 1、应用执行过程中的基本组件和形态 Driver： 运行在客户端或者集群中，执行Application ...
【Spark】Spark容错机制
引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择 ...
Spark学习之Spark Core
Spark Core 一、什么是Spark？（官网：http://spark.apache.org） 1、什么是Spark？ 我的翻译：Spark是一个针对大规模数据处理的快速通用引擎。 Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学 ...