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-default.conf中沒有顯示的配置,則按照如下規則取值: 本地模式 ...
前置知識: sc.defaultMinPartitions sc.defaultMinPartitions min sc.defaultParallelism, 也就是sc.defaultMinPartitions只有兩個值 和 ,當sc.defaultParallelism gt 時值為 ,當sc.defaultParallelism 時,值為 上面的公式是在源碼里定義的 均在類SparkCo ...
2020-02-12 19:15 0 1483 推薦指數:
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-default.conf中沒有顯示的配置,則按照如下規則取值: 本地模式 ...
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 ...
如題所示,SparkSQL /DataFrame /Spark RDD誰快? 按照官方宣傳以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame雖然基於RDD,但是由於對RDD做了優化,所以性能會優於RDD。 之前一直也是這么理解和操作的,直到最近遇到了一個場景,打破了這種不太准確的認識 ...
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 ...
Data streaming轉為DataFrame,不能直接一步轉到DF,需要先轉為RDD,然后再轉到DF,我們用流式處理數據后,再通過spark sql實時獲取我們想要的結果。 1.首先老規矩,創建spark上下文對象,spark SQL和spark Streaming,再創建個socket ...
版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 目錄(?)[+] 轉載請標明出處:小帆的帆的專欄 RDD 優點: 編譯時類型安全 編譯時就能檢查出類型錯誤 面向對象的編程風格 直接通過類名點 ...
#構造case class,利用反射機制隱式轉換 scala> import spark.implicits._ scala> val rdd= sc.textFile("input/textdata.txt") scala> case class Person(id ...
package cn.spark.study.core.mycode_dataFrame; import java.io.Serializable;import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;import ...