关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量 Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数 ...
参数配置 并行度 分区的默认个数等于对spark.default.parallelism的指定值 根据父rdd的reduceTask数量 读取hdfs的文件生成的rddrdd分区的数量等于hdfs的文件的block sparkStreaming生成的rdd根据block interval,batch interval的时间决定default.block.interval ms批次时间在spark ...
2020-05-08 15:33 0 830 推荐指数:
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量 Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数 ...
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 ...
spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量 ...
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 ...
本文基于Spark 2.1.0版本 新手首先要明白几个配置: spark.default.parallelism:(默认的并发数) 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 ...
原始RDD或数据集中的每一个分区都映射一个或多个数据文件, 该映射是在文件的一部分或者整个文件上完成的。 Spark Job RDD/datasets在执行管道中,通过根据分区到数据文件的映射读取数据输入到RDD/dataset。 如何根据某些参数确定spark的分区数 ...
今天,我们就先聊一下spark中的DAG以及RDD的相关的内容 1.DAG:有向无环图:有方向,无闭环,代表着数据的流向,这个DAG的边界则是Action方法的执行 2.如何将DAG切分stage,stage切分的依据:有宽依赖的时候要进行切分(shuffle ...
: ClassTag[U]): RDD[U] 函数作用同mapPartitions,不过提供了分区的索引( ...