Spark性能調試是使用Spark的用戶在進行大數據處理的時候必須面對的問題，性能調優的方法有很多，這里首先介紹一種常見的調優問題-小分區合並問題。 一：小分區合並問題介紹 在使用Spark進行數據處理的過程中，常常會使用filter方法來對數據進行一些預處理，過濾掉一些不符合條件的數據 ...

Spark自定義排序與分區 前言： 隨着信息時代的不斷發展，數據成了時代主題，今天的我們徜徉在數據的海洋中；由於數據的爆炸式增長，各種數據計算引擎如雨后春筍般沖擊着這個時代。作為時下最主流的計算引擎之一 Spark也是從各方面向時代展示自己的強大能力。Spark無論是在數據處理還是數據分析 ...

RDD是彈性分布式數據集，通常RDD很大，會被分成多個分區，保存在不同節點上。 那么分區有什么好處呢？ 分區能減少節點之間的通信開銷，正確的分區能大大加快程序的執行速度。 我們看個例子 首先我們要了解一個概念，分區並不等同於分塊。 分塊是我們把全部數據切分成好多塊來存儲叫做分塊 ...

一、分區的概念 　　分區是RDD內部並行計算的一個計算單元，RDD的數據集在邏輯上被划分為多個分片，每一個分片稱為分區，分區的格式決定了並行計算的粒度，而每個分區的數值計算都是在一個任務中進行的，因此任務的個數，也是由RDD(准確來說是作業最后一個RDD)的分區數決定。 二、為什么要進行分區 ...

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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 ...

1.概述 離線數據處理生態系統包含許多關鍵任務，最大限度的提高數據管道基礎設施的穩定性和效率是至關重要的。這邊博客將分享Hive和Spark分區的各種策略，以最大限度的提高數據工程生態系統的穩定性和效率。 2.內容 大多數Spark Job可以通過三個階段來表述，即讀取輸入數據、使用 ...

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 ...