spark自定义分区器实现
在spark中，框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区，但是实际生产中，往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因，这个时候就需要我们自定义分区，按照我们指定的字段进行分区。具体的流程步骤如下： 1、创建一个自定义的分区类，并继承Partitioner，注意 ...
原文：Spark自定义排序与分区
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 挖掘方面都展现出了强大的主导能力。其分布式计算能力受到越来越多的青睐。本文将介绍spark的排序以及分区。 ...
2019-06-09 19:26 0 450 推荐指数：
相关推荐
Spark(九)【RDD的分区和自定义Partitioner】
目录 spark的分区 一. Hash分区 二. Ranger分区 三. 自定义Partitioner 案例 spark的分区 Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认 ...
自定义实现spark的分区函数
有时自己的业务需要自己实现spark的分区函数 以下代码是实现一个自定义spark分区的demo 实现的功能是根据key值的最后一位数字，写到不同的文件 例如： 10写入到part-00000 11写入到part-00001 . . . 19写入到part-00009 自定义 ...
Spark自定义分区(Partitioner)
我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展 ...
Spark自定义分区(Partitioner)
Spark提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略 ，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partitioner ...
MapReduce的自定义排序、分区和分组
自定义排序（WritableComparable） 当写mr程序来处理文本时，经常会将处理后的信息封装到我们自定义的bean中，并将bean作为map输出的key来传输 而mr程序会在处理数据的过程中（传输到reduce之前）对数据排序（如：map端生成的文件中的内容分区且区内有序）。 操作 ...
Spark-自定义排序
一、自定义排序规则-封装类 结果： 二、 二、自定义排序规则-模式匹配 结果： 三、 三、自定义排序规则-隐式转换 结果： ...
MapReduce 学习4 ---- 自定义分区、自定义排序、自定义组分
1. map任务处理 1.3 对输出的key、value进行分区。 分区的目的指的是把相同分类的<k,v>交给同一个reducer任务处理。 public static class MyPartitioner<Text, LongWritable> ...