repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官網推薦的一個算子,官方建議,如果需要在repartition重分區之后,還要進行sort 排序,建議直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因為該算子可以一邊進行重分區 ...
需求:將rdd數據中相同班級的學生分到一個partition中,並根據分數降序排序。 此實例用到的repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官網推薦的一個算子,官方建議,如果需要在repartition重分區之后,還要進行排序,建議直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因為該算子可以一邊進行重分區的shuffle操作 ...
2016-06-17 17:45 0 5353 推薦指數:
repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官網推薦的一個算子,官方建議,如果需要在repartition重分區之后,還要進行sort 排序,建議直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因為該算子可以一邊進行重分區 ...
Spark RDD 分區 Spark RDD分區是並行計算的一個計算單元,RDD在邏輯上被分為多個分區,分區的格式決定了並行計算的粒度,任務的個數是是由最后一個RDD的 的分區數決定的。 Spark自帶兩中分區:HashPartitioner RangerPartitioner。一般而言初始數據 ...
本文目的 最近使用spark處理較大的數據時,遇到了分區2G限制的問題(ken)。找到了解決方法,並且在網上收集了一些資料,記錄在這里,作為備忘。 問題現象 遇到這個問題時,spark日志會報如下的日志, 片段1 15 ...
兩個概念: 分區partition 分區器partitioner partition RDD有個partitions方法: final def partitions: Array[Partition], 能夠返回一個數組,數組元素是RDD的partition ...
分區,Spark中分區器直接決定了RDD中分區的個數、RDD中每條數據經過Shuffle過程屬於哪個分 ...
本文基於Spark 2.1.0版本 新手首先要明白幾個配置: spark.default.parallelism:(默認的並發數) 如果配置文件spark-de ...
: ClassTag[U]): RDD[U] 函數作用同mapPartitions,不過提供了分區的索引( ...