原文:Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数

前置知识: sc.defaultMinPartitions sc.defaultMinPartitions min sc.defaultParallelism, 也就是sc.defaultMinPartitions只有两个值 和 ,当sc.defaultParallelism gt 时值为 ,当sc.defaultParallelism 时,值为 上面的公式是在源码里定义的 均在类SparkCo ...

2020-02-12 19:15 0 1483 推荐指数:

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Spark RDD默认分区:(spark 2.1.0)

本文基于Spark 2.1.0版本 新手首先要明白几个配置: spark.default.parallelism:(默认的并发) 如果配置文件spark-default.conf中没有显示的配置,则按照如下规则取值: 本地模式 ...

Thu Dec 27 08:02:00 CST 2018 0 1275
SparkRDD分区分区

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 ...

Sat Jan 05 01:24:00 CST 2019 0 2735
SparkSQL /DataFrame /Spark RDD谁快?

如题所示,SparkSQL /DataFrame /Spark RDD谁快? 按照官方宣传以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD,但是由于对RDD做了优化,所以性能会优于RDD。 之前一直也是这么理解和操作的,直到最近遇到了一个场景,打破了这种不太准确的认识 ...

Sun Aug 16 05:57:00 CST 2020 2 630
Spark RDD 分区之HashPartitioner

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 的分区决定的。 Spark自带两中分区:HashPartitioner RangerPartitioner。一般而言初始数据 ...

Wed Mar 04 18:08:00 CST 2020 0 1394
spark streaming向RDDDataFrame转换

Data streaming转为DataFrame,不能直接一步转到DF,需要先转为RDD,然后再转到DF,我们用流式处理数据后,再通过spark sql实时获取我们想要的结果。 1.首先老规矩,创建spark上下文对象,spark SQL和spark Streaming,再创建个socket ...

Thu Jun 11 06:08:00 CST 2020 0 905
Spark RDDDataFrame和DataSet的区别

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Thu Aug 25 02:20:00 CST 2016 0 5221
Spark RDD转换为DataFrame

#构造case class,利用反射机制隐式转换 scala> import spark.implicits._ scala> val rdd= sc.textFile("input/textdata.txt") scala> case class Person(id ...

Thu Dec 07 19:29:00 CST 2017 0 10727
 
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