repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区,默认都是使用 HashPartitioner,区别在于partitionBy 只能用于 PairRDD,但是当它们同时都用于 PairRDD时,结果却不一样: 不难发现,其实 partitionBy 的结果才是我们所预期的,我们打开 repartition 的源码进行查看: /** * Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions. * * Can

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/923b11fce561e82748baa016bcfb8421.html partitionBy--Transformation类算子 代码示例  

coalesce和repartition--Transformation类算子 代码示例

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

1.pair RDD的简介 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作,这些RDD就被称为pair RDD 那么如何创建pair RDD呢? 在不同的语言中有着不同的创建方式 在python和Scala语言中创建的方式都是差不多的. 在java语言中: java用户还需要调用专门的Spark函数mapToPair()来创建pair RDD.例如: //映射,word -> (word,1) JavaPairRDD<String,Integer> rdd3 = rdd2.map

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

解析url scala> import java.net.URLimport java.net.URL scala> val urlstr="http://www.baidu.com:8899/getUsername?userid=110&sysId=552" urlstr: String = http://www.baidu.com:8899/getUsername?userid=110&sysId=552 scala> val aa=new URL

一.Scala编程详解: 第1讲-Spark的前世今生 第2讲-课程介绍.特色与价值 第3讲-Scala编程详解:基础语法 第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环 第5讲-Scala编程详解:函数入门 第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数 第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数 第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程.lazy值和异常 第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array.ArrayBuffer以及遍历数组 第10讲-Scala编程详解:数组操作之

最近在做一个需求,当spark程序在读数据或写数据时,将所读的条数或或所写的条数实时的展现出来,这里用到了SparkListener,sparklisten 可以获取spark 各个运行阶段的状态. 首先我们先通过代码来分析下各个方法的功能,再来说思路 package org.apache.spark   import org.apache.spark.scheduler._ import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}   objec

每一个 spark job 根据 shuffle 划分 stage,每个 stage 形成一个或者多个 taskSet,了解了每个 stage 需要运行多少个 task,有助于我们优化 spark 运行 task 数 首先需要了解以下概念: RDD,弹性分布式数据集,多个 partition: split,切片,HDFS 上文件为什么要切片,如何切片,参考我的博客 hadoop 的 Split: textFlie 分区,textFile 如何对一个文件分区,参考我的博客 RDD认知与创建: 创建

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运营系统分析平台技术设计: 项目定义于运营系统关键指标的数据分析 关键代码描述: HiveWriter 主要用于写hive表抽象,包括加分区,写hive表,写success文件: import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} import org.apache.spark.sql.SparkSession class HiveWriter(tableName: String, outputDir: String, currentDate: Stri

# -*- coding: UTF-8 -*- #!/bin/env python3 # filename readFromKafkaStreamingGetLocation.py import IP from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils import datetime class

说明:此方案已经我们已经运行1年. 1.场景描述: 我们对客户登录日志做了数据仓库,但实际业务使用中有一些个共同点, A  需要关联维度表 B  最终仅取某个产品一段时间内的数据 C 只关注其中极少的字段 基于以上业务,我们决定每天定时统一关联维度表,对关联后的数据进行另外存储.各个业务直接使用关联后的数据进行离线计算. 2.择parquet的外部因素 在各种列存储中,我们最终选择parquet的原因有许多.除了parquet自身的优点,还有以下因素 A.公司当时已经上线spark 集群,而sp

partitionBy 重新分区, repartition默认采用HashPartitioner分区,自己设计合理的分区方法(比如数量比较大的key 加个随机数 随机分到更多的分区, 这样处理数据倾斜更彻底一些) /** * An object that defines how the elements in a key-value pair RDD are partitioned by key. * Maps each key to a partition ID, from 0 to `num

在Spark的Rdd中,Rdd是分区的. 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区.或者需要把Rdd的分区数量调大.还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量. 有两种方法是可以重设Rdd的分区:分别是 coalesce()方法和repartition(). 这两个方法有什么区别,看看源码就知道了: def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Bool

def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD,将原RDD重新分区. scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array((1,"A"),(2,"B"),(3,"C"),(4,"D")),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Strin

在上一篇文章中 Spark源码系列:DataFrame repartition.coalesce 对比 对DataFrame的repartition.coalesce进行了对比,在这篇文章中,将会对RDD的repartition.coalesce进行对比. RDD重新分区的手段与DataFrame类似,有repartition.coalesce两个方法 repartition def repartition(numPartitions: Int): JavaRDD[T] /** * Return