repartition 和 partitionBy 都是對數據進行重新分區,默認都是使用 HashPartitioner,區別在於partitionBy 只能用於 PairRDD,但是當它們同時都用於 PairRDD時,結果卻不一樣: 不難發現,其實 partitionBy 的結果才是 ...
partitionBy 重新分區, repartition默認采用HashPartitioner分區,自己設計合理的分區方法 比如數量比較大的key 加個隨機數 隨機分到更多的分區, 這樣處理數據傾斜更徹底一些 這里的分區方法可以選擇, 默認的分區就是HashPartition分區,注意如果多次使用該RDD或者進行join操作, 分區后peresist持久化操作 范圍分區 RangePartit ...
2018-10-25 23:57 0 3470 推薦指數:
repartition 和 partitionBy 都是對數據進行重新分區,默認都是使用 HashPartitioner,區別在於partitionBy 只能用於 PairRDD,但是當它們同時都用於 PairRDD時,結果卻不一樣: 不難發現,其實 partitionBy 的結果才是 ...
def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 該函數根據partitioner函數生成新的ShuffleRDD,將原RDD重新分區。 參考:http://lxw1234.com/archives/2015/07 ...
資源影響因素 Spark和Yarn管理的資源限制因素: CPU 內存 磁盤 網絡I/O Spark和Yarn管理的兩個主要資源為CPU和內存,剩下不會主動管理,所以設置資源也是主要通過這兩方面進行設置。 資源優化配置 在資源配置中,可以用過代碼的設置 ...
前言:要學習spark程序開發,建議先學習spark-shell交互式學習,加深對spark程序開發的理解。spark-shell提供了一種學習API的簡單方式,以及一個能夠進行交互式分析數據的強大工具,可以使用scala編寫(scala運行與Java虛擬機可以使用現有的Java庫)或使用 ...
maven依賴 配置運行環境變量: 1.下載https://github.com/sdravida/hadoop2.6_Win_x64/blob/master/bin/winutil ...
一、應用執行機制 一個應用的生命周期即,用戶提交自定義的作業之后,Spark框架進行處理的一系列過程。 在這個過程中,不同的時間段里,應用會被拆分為不同的形態來執行。 1、應用執行過程中的基本組件和形態 Driver: 運行在客戶端或者集群中,執行Application ...
引入 一般來說,分布式數據集的容錯性有兩種方式:數據檢查點和記錄數據的更新。 面向大規模數據分析,數據檢查點操作成本非常高,須要通過數據中心的網絡連接在機器之間復制龐大的數據集,而網絡帶寬往往比內存帶寬低得多,同一時候還須要消耗很多其它的存儲資源。 因此,Spark選擇 ...
Spark Core 一、什么是Spark?(官網:http://spark.apache.org) 1、什么是Spark? 我的翻譯:Spark是一個針對大規模數據處理的快速通用引擎。 Spark是一種快速、通用、可擴展的大數據分析引擎,2009年誕生於加州大學 ...