Spark中的Spark Shuffle詳解
Shuffle簡介 Shuffle描述着數據從map task輸出到reduce task輸入的這段過程。shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁，Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節，shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。因為在分布式 ...
原文：Spark中的分區方法詳解
轉自：https: blog.csdn.net dmy article details 一 Spark數據分區方式簡要 在Spark中，RDD Resilient Distributed Dataset 是其最基本的抽象數據集，其中每個RDD是由若干個Partition組成。在Job運行期間，參與運算的Partition數據分布在多台機器的內存當中。這里可將RDD看成一個非常大的數組，其中Part ...
2019-02-26 11:00 0 4971 推薦指數：
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轉載自：https://www.cnblogs.com/itboys/p/9226479.html Shuffle簡介 Shuffle描述着數據從map task輸出到reduce task輸入的這段過程。shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁，Map的輸出要用到Reduce中 ...
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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 ...
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