对RDD分区的理解

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举个例子: val logFile = "file:///home/soyo/桌面/6.txt" val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application") val sc = new SparkContext(conf) val RDD =sc.textFile(logFile) RDD.saveAsTextFile("file:////home/soyo/桌面/667.txt") va…

spark rdd 宽窄依赖理解

== 转载 == http://blog.csdn.net/houmou/article/details/52531205 Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区…

大数据学习day23-----spark06--------1. Spark执行流程（知识补充：RDD的依赖关系）2. Repartition和coalesce算子的区别 3.触发多次actions时，速度不一样 4. RDD的深入理解（错误例子，RDD数据是如何获取的）5 购物的相关计算

1. Spark执行流程知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

RDD分区2GB限制

本文目的最近使用spark处理较大的数据时,遇到了分区2G限制的问题(ken).找到了解决方法,并且在网上收集了一些资料,记录在这里,作为备忘. 问题现象遇到这个问题时,spark日志会报如下的日志, 片段1 15/04/16 14:13:03 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 19.0 in stage 6.0 (TID 120, 10.215.149.47): java.lang.IllegalArgumentException…

关于NAND flash的MTD分区与uboot中分区的理解

关于NAND flash的MTD分区与uboot中分区的理解转自:http://blog.csdn.net/yjp19871013/article/details/6933455?=400850442 今天做内核移植,准备添加NAND flash的驱动,做到MTD分区时,想起在一本书上看到的一句话,说的是分区时每个区之间没有间隙,前一个区的结束地址是后一个区的起始地址.可是当我看我的开发板的教程时,分区如下: static struct mtd_partition smdk_d…

【原创】大数据基础之Spark（7）spark读取文件split过程（即RDD分区数量）

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re…

[Spark RDD_add_2] Spark RDD 分区补充内容

[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…

在Spark集群中，集群的节点个数、RDD分区个数、cpu内核个数三者与并行度的关系

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp…

spark 中如何查看单个RDD分区的内容（创建分区，查看分区数）

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…

Linux磁盘分区的理解

磁盘分割: 一块磁盘可以被分割为多个分区artition. 磁盘链接的方式正常的实体机使用的都是/dev/sd[a-]的硬盘档名虚拟机可能会使用/dev/vd[a-p]这种装置档名 SATA/USB/SAS等磁盘界面都是用SCSI模组来驱动的,其磁盘装置档名都是/dev/sd[a-p] 分类磁盘档案名实体机 /dev/sd[a-] 虚拟机 /dev/vd[a-p] SCSI, SATA, USB, Flash随身碟 /dev/sd[a-p][1-15] IDE 接口 /dev/hd[a-…