篇博客中。 引言 單單介紹理論和API是乏味和低效率的,本文將結合一個實際的例子來 ...
什么是 Bucketing Bucketing 就是利用 buckets 按列進行分桶 來決定數據分區 partition 的一種優化技術,它可以幫助在計算中避免數據交換 avoid data shuffle 。並行計算的時候shuffle常常會耗費非常多的時間和資源. Bucketing 的基本原理比較好理解,它會根據你指定的列 可以是一個也可以是多個 計算哈希值,然后具有相同哈希值的數據將會被 ...
2020-05-15 22:25 0 1905 推薦指數:
篇博客中。 引言 單單介紹理論和API是乏味和低效率的,本文將結合一個實際的例子來 ...
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 ...
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 ...
轉自:https://blog.csdn.net/dmy1115143060/article/details/82620715 一、Spark數據分區方式簡要 在Spark中,RDD(Resilient Distributed Dataset ...
原文連接 http://xiguada.org/spark/ Spark概述 當前,MapReduce編程模型已經成為主流的分布式編程模型,它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統上。但是MapReduce也存在一些缺陷,如高延遲、不支持DAG模型 ...
由於本人文字表達能力不足,還是多多以代碼形式表述,首先展示測試代碼,然后解釋: 下面重點研究Pregel,為了方便,自己重新定義了一個Pregel0 def map ...
正文 一,簡介 1.1 概述 是一個基於Spark Core之上的實時計算框架,可以從很多數據源消費數據並對數據進行處理.Spark Streaming 是Spark核心API的一個擴展,可以實現高吞吐量的、具備容錯機制的實時流數據的處理。支持從多種數據源獲取數據,包括Kafk ...
Driver: ①、driver進程就是應用的main()函數並且構建sparkContext對象,當我們提交了應用之后,便會啟動一個對應的driver進程,driver本身會根據我們設置的參數占有 ...