Spark中的Spark Shuffle详解
Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式 ...
原文：Spark中的分区方法详解
转自：https: blog.csdn.net dmy article details 一 Spark数据分区方式简要 在Spark中，RDD Resilient Distributed Dataset 是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。这里可将RDD看成一个非常大的数组，其中Part ...
2019-02-26 11:00 0 4971 推荐指数：
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转载自：https://www.cnblogs.com/itboys/p/9226479.html Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中 ...
Mongo Spark Connector中的分区器（一）
MongoSpark为入口类，调用MongoSpark.load，该方法返回一个MongoRDD类对象，Mongo Spark Connector框架本质上就是一个大号的自定义RDD，加了些自定义配置、适配几种分区器规则、Sql的数据封装等等，个人认为相对核心的也就是分区器的规则实现；弄清楚 ...
【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 ...
详解 Spark 中的 Bucketing
什么是 Bucketing Bucketing 就是利用 buckets（按列进行分桶）来决定数据分区（partition）的一种优化技术，它可以帮助在计算中避免数据交换（avoid data shuffle）。并行计算的时候shuffle常常会耗费非常多的时间和资源. Bucketing ...
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 ...
C中存储分区详解
一. 在c中分为这几个存储区:栈(stack),堆(heap),代码段(text),数据段(data),bss 段,常量存储区，1.栈(stack):由编译器自动分配释放自动分配，自动回收：栈区 ...
分区工具parted的详解及常用分区使用方法
一、 parted的用途及说明 概括使用说明： parted用于对磁盘（或RAID磁盘）进行分区及管理，与fdisk分区工具相比，支持2TB以上的磁盘分区，并且允许调整分区的大小。 GNU手册说明： parted是一个用于 ...