篇博客中。 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来 ...
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 的基本原理比较好理解,它会根据你指定的列 可以是一个也可以是多个 计算哈希值,然后具有相同哈希值的数据将会被 ...
2020-05-15 22:25 0 1905 推荐指数:
篇博客中。 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来 ...
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 ...
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 ...
转自:https://blog.csdn.net/dmy1115143060/article/details/82620715 一、Spark数据分区方式简要 在Spark中,RDD(Resilient Distributed Dataset ...
原文连接 http://xiguada.org/spark/ Spark概述 当前,MapReduce编程模型已经成为主流的分布式编程模型,它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。但是MapReduce也存在一些缺陷,如高延迟、不支持DAG模型 ...
由于本人文字表达能力不足,还是多多以代码形式表述,首先展示测试代码,然后解释: 下面重点研究Pregel,为了方便,自己重新定义了一个Pregel0 def map ...
正文 一,简介 1.1 概述 是一个基于Spark Core之上的实时计算框架,可以从很多数据源消费数据并对数据进行处理.Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据,包括Kafk ...
Driver: ①、driver进程就是应用的main()函数并且构建sparkContext对象,当我们提交了应用之后,便会启动一个对应的driver进程,driver本身会根据我们设置的参数占有 ...