Spark中repartition和partitionBy的区别

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Spark中repartition和partitionBy的区别

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…

Spark中ml和mllib的区别

转载自:https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要区别和联系如下: ml和mllib都是Spark中的机器学习库,目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求. spark官方推荐使用ml, 因为ml功能更全面更灵活,未来会主要支持ml,mllib很有可能会被废弃(据说可能是在spark3.0中deprecated). ml主要操作的是DataFrame, 而mllib操作的是RDD,也就是说二者面向的数据集不一样.相比于mllib在…

spark中map与flatMap的区别

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了两者的区别主要在于action后得到的值例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName…

Spark中cache和persist的区别

cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间. cache和persist的区别基于Spark 1.6.1 的源码,可以看到 /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def cache(): this.type = persist() 说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者的不同还需要看一下…

Spark中groupBy groupByKey reduceByKey的区别

groupBy 和SQL中groupby一样,只是后面必须结合聚合函数使用才可以. 例如: hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show() groupByKey 对Key-Value形式的RDD的操作. 例如(取自link): val a = sc.paral…

spark中map与mapPartitions区别

在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkCon…

大数据学习day19-----spark02-------0 零碎知识点（分区，分区和分区器的区别） 1. RDD的使用（RDD的概念，特点，创建rdd的方式以及常见rdd的算子） 2.Spark中的一些重要概念

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…

Scala中sortBy和Spark中sortBy区别

Scala中sortBy是以方法的形式存在的,并且是作用在Array或List集合排序上,并且这个sortBy默认只能升序,除非实现隐式转换或调用reverse方法才能实现降序,Spark中sortBy是算子,作用出发RDD中数据进行排序,默认是升序可以通过该算子的第二参数来实现降序排序的方式…

Spark中Task，Partition，RDD、节点数、Executor数、core数目的关系和Application，Driver，Job，Task，Stage理解

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中的scalaAPI之RDDAPI常用操作

package com.XXX import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //spark中的RDD测试 object RddTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(&q…

Spark中Task，Partition，RDD、节点数、Executor数、core数目（线程池）、mem数

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427 有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的梳理一下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…

Scala 深入浅出实战经典第42讲：scala 泛型类,泛型函数,泛型在spark中的广泛应用

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2 技术爱好者尤其是大数据爱好者可以加DT大数据梦工厂的qq群 DT大数据梦工厂① :462923555 DT大数据梦工厂②:437123764 DT大数据梦工厂③…

Spark中的编程模型

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘上.每个Application都有自己独…

Spark中shuffle的触发和调度

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数…

Spark中的键值对操作-scala

1.PairRDD介绍 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD 程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

Spark中的键值对操作

1.PairRDD介绍 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD 程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

大数据 --> Spark和Hadoop作业之间的区别

Spark和Hadoop作业之间的区别熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样,它不是作业的最高级别的粒度,在它只上还有Application的概念.我们先来看看Spark文档是怎么定义Applicatio…

【原创】大数据基础之Spark（8）Spark中Join实现原理

spark中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /** * Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) t…

Hanlp分词1.7版本在Spark中分布式使用记录

新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了,最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容.不过按照当前的整理进度,还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容.昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章,顺便分享给大家一起学习一下! 以下为分享的文章内容: HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 直接"jav…

什么是spark（六）Spark中的对象

Spark中的对象 Spark的Conf,极简化的场景,可以设置一个空conf给sparkContext,在执行spark-submit的时候,系统会默认给sparkContext赋一个SparkConf: Application是顶级的,每个spark-submit就是一个application:官网说明:User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. 每个actio…

Spark 中的宽依赖和窄依赖

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的一个分区所使用,子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1),与数据规模无关) 相应的,宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个…

spark中产生shuffle的算子

Spark中产生shuffle的算子作用算子名能否替换,由谁替换去重 distinct() 不能聚合 reduceByKey() groupByKey groupBy() groupByKey() reduceByKey aggregateByKey() combineByKey() 排序 sortByKey() sortBy() 重分区 coalesce() repartition() 集合或者表操作 Intersection() Substract() SubstractByKey…

Spark中资源与任务的关系

在介绍Spark中的任务和资源之前先解释几个名词: Dirver Program:运行Application的main函数(用户提交的jar包中的main函数)并新建SparkContext实例的程序,称为驱动程序,通常用SparkContext代表驱动程序(任务的驱动程序). Cluster Manager:集群管理器是集群资源管理的外部服务.Spark上现在主要有Standalone.YARN.Mesos3种集群资源管理器.Spark自带的Standalone模式能满足绝大部分 Spark计…

Spark中分布式使用HanLP（1.7.0)分词示例

HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 分享某大神的示例经验: 是直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解压源码,把源码加入工程(依赖本地jar包,有些麻烦,有时候到服务器有找不到jar包的情况) 按照文档操作,在Spark中分词,默认找的是本地目录,所以如果是在driver中分词是没有问题的.但是如果要分布式分词,是要把词典目录放在HDFS上…

Spark中的术语图解总结

参考:http://www.raincent.com/content-85-11052-1.html 1.Application:Spark应用程序指的是用户编写的Spark应用程序,包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码. Spark应用程序,由一个或多个作业JOB组成,如下图所示: 2.Driver:驱动程序 Driver负责运行Application的Main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备S…

Spark中的RDD和DataFrame

什么是DataFrame 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格. RDD和DataFrame的区别 DataFrame与RDD的主要区别在于,DataFrame带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型.使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标. RDD,…