RDD的分区器 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:0~numPartitions-1,决定这个值是属于那个分区的. Hash分区 HashPartitioner分区…

不多说,直接上干货! Pair RDD的分区控制 Pair RDD的分区控制 (1) Spark 中所有的键值对RDD 都可以进行分区控制---自定义分区 (2)自定义分区的好处:  1) 避免数据倾斜 2) 控制task并行度 自定义分区方式 class DomainNamePartitioner(numParts: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = numParts override def getPar…

#ROW_NUMBER() over()能干什么? 既可满足分区的需求,也可以根据一定的顺序来排序. #细细说 select ROW_NUMBER() over(partition by xm Order by xm  ASC) As no,xm from 表 ROW_NUMBER( )   起到了编号的功能partition by           将相同数据进行分区order  by               使得数据按一定顺序排序 #举个栗子 例如:品目价格排序,多门学科顺序打乱的成绩…

1.Mybatis中数据库语句的选择 使用: <choose>       <when test="relationType=='L'">             <choose>                 <when test="pe=='EX">                      = c.code                  </when>                 <o…

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…

需求:将rdd数据中相同班级的学生分到一个partition中,并根据分数降序排序. 此实例用到的repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子,官方建议,如果需要在repartition重分区之后,还要进行排序,建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子.因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作,一边进行排序.shuffle与sort两个操作同时进行,比先shuffle再sort来说,性能可能…

mapPartitionsWithIndexdef mapPartitionsWithIndex[U](f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] 函数作用同mapPartitions,不过提供了分区的索引(代码中partid). val rdd = sc.parallelize(1 to 8,3)rdd.mapP…

RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量, 1.默认由文件读取的话,本地文件会进行shuffle,hdfs文件默认会按照dfs分片来设定. 2.计算生成后,默认会按照executor-number*executor-cores来分片,也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片,而不是工作实例数. RDD.repartitions(n:Int)和RDD.coalesce(n:Int,shuffle : Boolean) 都是对RDD进行重新分区. 源码实现上:…

分区是rdd的一个属性,每个分区是一个迭代器 分区器是决定数据数据如何分区 RDD划分成许多分区分布到集群的节点上,分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度.用户可以获取分区数和设置分区数目,默认分区数为程序分配到的CPU核数. spark中,RDD计算是以分区为单位的,而且计算函数都是在对迭代器复合,不需要保存每次计算的结果. scala> val numrdd=sc.makeRDD(1 to 10,3)numrdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = Par…

例如:按照课程分组取各个课程最高成绩的记录,使用partition分区,然后按照成绩倒序排列,需要注意的是考虑到可能出现多个相同最高分,使用dense_rank来实现连续排序. 参考链接:https://www.cnblogs.com/alsf/p/6344197.html 具体实现: select * from (select dense_rank() over (partition by  course order by score desc  ) as po , *  from Score…