sparkcontext.textFile()返回的是HadoopRDD! 关于HadoopRDD的官方介绍,使用的是旧版的hadoop api ctrl+F12搜索 HadoopRDD的getPartitions方法,这里进行了分区计算 读取的是txt文件,用的是TextInputFormat的切片规则 当前spark3.0的HadoopRDD依赖于hadoop的切片规则.其中HadoopRDD用的是旧版hadoop API,还有个NewHadoopRDD用的是新版hadoop API 进去T

通过之前的文章[Spark RDD详解],大家应该了解到Spark会通过DAG将一个Spark job中用到的所有RDD划分为不同的stage,每个stage内部都会有很多子任务处理数据,而每个stage的任务数是决定性能优劣的关键指标. 首先来了解一下Spark中分区的概念,其实就是将要处理的数据集根据一定的规则划分为不同的子集,每个子集都算做一个单独的分区,由集群中不同的机器或者是同一台机器不同的core进行分区并行处理. Spark对接不同的数据源,在第一次得到的分区数是不一样的,但都有一

[Spark & Hadoop 的分区] Spark 的分区是切片的个数,每个 RDD 都有自己的分区数. Hadoop 的分区指的是 Reduce 的个数,是 Map 过程中对 Key 进行分发的目的地. [指定分区 repartition 和 coalesce] rdd.repartition() 调用的就是 coalesce,始终进行 shuffle 操作. 如果是减少分区,推荐使用 coalesce,可以指定是否进行 shuffle 操作. 通过 coalesce 增加分区时,必须指定

有时自己的业务需要自己实现spark的分区函数 以下代码是实现一个自定义spark分区的demo 实现的功能是根据key值的最后一位数字,写到不同的文件 例如: 10写入到part-00000 11写入到part-00001 . . . 19写入到part-00009 自定义分区: import org.apache.spark.{Partitioner, SparkContext, SparkConf} //自定义分区类,需继承Partitioner类 class UsridPartition

1.spark textFile读取File 1.1 简单读取文件 val spark = SparkSession.builder() .appName("demo") .master("local[3]") .getOrCreate() // 读取hdfs文件目录 spark.sparkContext.textFile("/user/data") spark.sparkContext.textFile("hdfs://10.252.

RDD是弹性分布式数据集,通常RDD很大,会被分成多个分区,保存在不同节点上. 那么分区有什么好处呢? 分区能减少节点之间的通信开销,正确的分区能大大加快程序的执行速度. 我们看个例子 首先我们要了解一个概念,分区并不等同于分块. 分块是我们把全部数据切分成好多块来存储叫做分块. 如上图b,产生的分块,每个分块都可能含有同样范围的数据. 而分区,则是把同样范围的数据分开,如图a 我们通过这个图片可以清楚的看到,我们通过把相同主键的数据连接. 经过有序分区的数据,只需要按照相同的主键分区 join

在编写spark测试应用时, 会用到sc.textFile(path, partition) 当配置为spark分布式集群时,当你读取本地文件作为输入时, 需要将文件存放在每台work节点上. 这时会有困惑,spark在读取文件时,是每台worker节点都把文件读入? 然后在进行分配? 会不会出现重复读的情况? 文件会分为几个partition? 转自知乎:https://www.zhihu.com/question/36996853 作者:羊咩 一·是在执行action的时候再拷贝相应分区到多

一.分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 二.为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变

在spark中,框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区,但是实际生产中,往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因,这个时候就需要我们自定义分区,按照我们指定的字段进行分区.具体的流程步骤如下: 1.创建一个自定义的分区类,并继承Partitioner,注意这个partitioner是spark的partitioner 2.重写partitioner中的方法 override def numPartitions: Int = ??? override def

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景.但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略.为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展Partitioner抽象类,然后实现里面的三个方法: package org.apache.spark /** 04 * An object that defines how the elements in a ke

在上一篇 kafka topic消息分配partition规则(Java源码) 我们对生产者产生的消息分配partition规则进行了分析,那么本章我们来看看消费者是怎么样分配partition的. kafka 为了保证同一类型的消息顺序性(FIFO),一个partition只能被同一组的一个consumer绑定消费,不同组的consumer可以绑定同一个partition进行重复消费.但是一个consumer可以绑定多个partition(哈哈不知道这里用绑定是否合适).用个例子解释一下:有一

批量处理模板方法, 核心处理方法为内部方法 def batchProces(sc: SparkContext, locationFlag: Int, minid: Int, maxid: Int, numPartitions: Int) = { //自定义RDD,此处为demo val dataRDD = sc.makeRDD(List(1, 2), numPartitions) dataRDD.mapPartitions(iterator => { val rawData = iterator

修改分区就行了val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))#  查看分区数rdd1.partitions.length# 改成1个分区val rdd2 = rdd1.repartition(1)rdd2.partitions.length

1区:该期刊的影响因子排名位于其所在学科排名的前5% 2区:该期刊的影响因子排名位于其所在学科排名的前20%但未进入5% 3区:该期刊的影响因子排名位于其所在学科排名的前50%但未进入20%的 4区:该期刊的影响因子排名位于其所在学科排名的50%

博客地址:https://www.cnblogs.com/gnivor/p/5318319.html

最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑.为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均.比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,全都压到一个人身上了.遇到这种问题,网上有很多的解决办法: 比如这篇写的就不错:http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html 倒

spark默认的partition的分区数是和本机CPU的核数保持一致: bucket的数量和reduce的数量一致:buket的概念是map会将计算获得数据放到各个buket中,每个bucket和一个reduce对应:bucket的数量其实就是和partition数量.而且是每个mapper都会写入partition数量的bucket 在spark中shuffle分为两个阶段,分别为shuffle write以及shuffle fetch(read),前者是指写入buket,后者是指将buke

目录 spark的分区 一. Hash分区 二. Ranger分区 三. 自定义Partitioner 案例 spark的分区 ​ Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash分区为当前的默认分区,Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数.RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数. 注意 (1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的,非Key-Value类型的RDD,分区器的值是None (2)每个RDD的分区ID范围

spark 创建分区 val scores = Array(("Fred", 88), ("Fred", 95), ("Fred", 91), ("Wilma", 93), ("Wilma", 95), ("Wilma", 98)) val input = sc.parallelize(scores,3)   #这里创建了3个分区 查看分区数: input.partitions.size

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理