当出现Kafka单个分区数据量很大,但每个分区的数据量很平均的情况时,我们往往采用下面两种方案增加并行度: l  增加Kafka分区数量 l  对拉取过来的数据执行repartition 但是针对这种情况,前者的改动直接影响所有使用消费队列的模型性能,后者则存在一个shuffle的性能消耗.有没有既不会发生shuffle,又能成倍提升性能的方法呢? /* 推荐使用Scala的并行集合: 在上述场景中存在的情况是,单核数据量很大,但是又由于分区数量限制导致多核无法分配到数据.因此如果使用forea

1 流 Stream stream是一个集合.这个集合,可以用于存放无穷多个元素,但是这无穷个元素并不会一次性生产出来,而是需要用到多大的区间,就会动态的生产,末尾元素遵循lazy规则(即:要使用结果才进行计算的) . 创建Stream对象 def numsForm(n: BigInt) : Stream[BigInt] = n #:: numsForm(n + 1) val stream1 = numsForm(1) 说明 Stream 集合存放的数据类型是BigInt numsForm 是自

1. 函数 函数就是一个非常灵活的运算逻辑,可以灵活的将函数传入方法中,前提是方法中接收的是类型一致的函数类型 函数式编程的好处:想要做什么就调用相应的方法(fliter.map.groupBy.sortBy),想要具体怎么做,就传入相应的函数 函数式编程的特点之一就是支持链式编程(不停的函数调用函数) 1.1 一种更加简洁的定义函数的方式(_) 以前的形式 简洁的形式  "_" 相当于一个占位符,将遍历出来的值赋给这个占位符 该占位符号出现两次,其会认为出现两个参数,由于此处就是一个

Spark练习之创建RDD(集合.本地文件) 一.创建RDD 二.并行化集合创建RDD 2.1 Java并行创建RDD--计算1-10的累加和 2.2 Scala并行创建RDD--计算1-10的累加和 三.使用本地文件和HDFS创建RDD 3.1 Java---使用本地文件创建RDD 3.2 Scala---使用本地文件创建RDD 四.RDD持久化原理 五.不使用RDD持久化的问题的原理 六.RDD持久化工作的原理 七.RDD持久化策略 八.如何选择RDD持久化策略 一.创建RDD 二.并行化集

11.1 集合元素的映射-map映射操作 11.1.1 看一个实际需求 要求:请将List(3,5,8)中所有的元素都*2,将其结果放到一个新的集合中返回,即返回一个新的List(6,10,16),请编写程序实现 11.1.2 map映射操作    11.1.3 使用传统方法 -案例演示 object boke_demo01 { def main(args: Array[String]): Unit = { /* 请将List(3,5,8) 中的所有元素都 * 2 , 将其结果放到一个新的集合中

一.本章要点 所有集合都扩展自Iterable特质; 集合有三大类,分别为序列,集和映射; 对于几乎所有集合类,Scala都同时提供可变和不可变的版本; Scala列表要么是空的,要么拥有一头一尾,其中尾部本身是一个列表; 集是无小猴次序的集合; 用LinkedHashSet来保留插入顺序,或者用SortedSet来顺序进行迭代; +将元素添加到无先后次序的集合中;+:和:+向前或向后追加到序列;++将两个集合串接在一起;-和--移除元素; Iterable和Seq特质有数十个用于常见操作的方法

本章主要介绍Scala中的集合类型,主要包括:Array, ListBuffer, Arraybuffer, Set, Map和Tuple. 一.序列 序列类型的对象中包含多个按顺序排列好的元素,可以访问其中特定位置的元素.序列类型主要包括List,Array, ListBuffer, ArrayBuffer . 1.List List在前一章已经介绍过,略. 2.Array 数组在很多编程语言中都会用到.下面代码中包括了如何定义一个Array类型变量,如何在定义Array变量时赋初始值,以及如

一.在使用scala集合时有几个概念必须知道: 1.谓词是什么? 谓词就是一个方法,一个函数或者一个匿名函数,接受一个或多个函数,返回一个Boolean值. 例如:下面方法返回true或者false,所以它是一个谓词. scala> def isEven(i: Int) = if(i % 2 ==0) true else false isEven: (i: Int)Boolean 2.匿名函数是什么? 匿名函数也被称作函数自变量,作为变量传入把函数作为参数的方法中,或者赋值给一个变量. scal

并行集合 对于并行任务,与其相关紧密的就是对一些共享资源,数据结构的并行访问.经常要做的就是对一些队列进行加锁-解锁,然后执行类似插入,删除等等互斥操作. .NET4提供了一些封装好的支持并行操作数据容器,可以减少并行编程的复杂程度. 并行集合的命名空间:System.Collections.Concurrent 并行容器: ConcurrentQueue ConcurrentStack ConcurrentBag: 一个无序的数据结构集,当不考虑顺序时非常有用. BlockingCollect

一.集合操作1 1.Scala的集合体系结构 // Scala中的集合体系主要包括:Iterable.Seq.Set.Map.其中Iterable是所有集合trait的根trai.这个结构与Java的集合体系非常相似. // Scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的,其中可变集合就是说,集合的元素可以动态修改,而不可变集合的元素在初始化之后,就无法修改了.分别对应scala.collection.mutable和scala.collection.immutable两个包. // Seq下包

并行集合 对于并行任务,与其相关紧密的就是对一些共享资源,数据结构的并行訪问.常常要做的就是对一些队列进行加锁-解锁,然后运行类似插入,删除等等相互排斥操作. .NET4提供了一些封装好的支持并行操作数据容器,能够降低并行编程的复杂程度. 并行集合的命名空间:System.Collections.Concurrent 并行容器: ConcurrentQueue ConcurrentStack ConcurrentBag: 一个无序的数据结构集,当不考虑顺序时很实用. BlockingCollec

10.1 数据结构特点 10.1.1 Scala集合基本介绍 uml => 统一建模语言 1) Scala同时支持不可变集合和可变集合,不可变集合可以安全的并发访问 两个主要的包 不可变集合:scala.collection.immutable 可变集合:scala.collection.mutable 2) Scala默认采用不可变集合,对于几乎所有的集合类,Scala都同时提供了可变(mutable)和不可变(immutable)的版本 3) Scala的集合有三大类:序列Seq(有序的,L

原文地址 本文内容 并行数组(Parallel Array) 并行向量(Parallel Vector) 并行范围(Parallel Range) 并行哈希表(Parallel Hash Tables) 并行散列 Tries(Parallel Hash Tries) 并行并发 Tries(Parallel Concurrent Tries) 参考资料 并行数组(Parallel Array) 一个 ParArray 序列包含线性.连续的元素数组.这意味着,通过修改底层数组,可以高效地访问和修改元

scala> (1 to 5).foreach(println(_)) 1 2 3 4 5 scala> (1 to 5).par.foreach(println(_)) 3 1 4 2 5 以下代码获取到参与并行计算的线程: scala> (0 to 10000).collect{case _ => Thread.currentThread.getName}.distinct res53: scala.collection.immutable.IndexedSeq[java.la

一.创建RDD 1.创建RDD 进行Spark核心编程时,首先要做的第一件事,就是创建一个初始的RDD.该RDD中,通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据.然后在创建了初始的RDD之后,才可以通过Spark Core提供的transformation算子,对该RDD进行转换,来获取其他的RDD. Spark Core提供了三种创建RDD的方式,包括:使用程序中的集合创建RDD:使用本地文件创建RDD:使用HDFS文件创建RDD. 1.使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在

Spark Core提供了三种创建RDD的方式,包括:使用程序中的集合创建RDD:使用本地文件创建RDD:使用HDFS文件创建RDD. 1.并行化集合 如果要通过并行化集合来创建RDD,需要针对程序中的集合,调用SparkContext的parallelize()方法.Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去,形成一个分布式的数据集合,也就是一个RDD.相当于是,集合中的部分数据会到一个节点上,而另一部分数据会到其他节点上.然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合,即RDD.   // 案

引言 在学习Scala的过程中,我发现其在构建大规模分布式计算系统上有与生俱来的特质. 其丰富的类型系统能够帮助编程设计提供非常好的信息隐藏和抽象,其monoids和monads概念利用Scala高阶函数实现计算并行和数据处理流水线,其Actor系统帮助编写可伸缩性的应用程序,事实上现特定领域语言的优势帮助开发用户非常好克服不同语言的障碍. 尽管以上Scala长处说起来不会感同身受,但这能够作为我学习的一大动力.让我開始尝试编写并行机器学习系统. 在学习过程中,我主要參考<Scala for M

为了让共享的数组,集合能够被多线程更新,我们现在(.net4.0之后)可以使用并发集合来实现这个功能.而System.Collections和System.Collections.Generic命名空间中所提供的经典列表,集合和数组都不是线程安全的,如果要使用,还需要添加代码来同步. 先看一个例子,通过并行循环向一个List<string>集合添加元素.因为List不是线程安全的,所以必须对Add方法加锁来串行化. 任务开始: ; static void Main(string[] args)

变长数组:数组缓冲 Scala中对于那种长度会变的数组的数据结构为ArrayBuffer. import scala.collection.mutable.ArrayBuffer; // 一个空的数组缓冲,准备存放整数 val array_buffer = ArrayBuffer[Int](); // 或者 new ArrayBuffer[Int] array_buffer += 1; // 结果为:ArrayBuffer(1) // 用+=在尾端添加元素 array_buffer += (1,

补充知识:http://www.importnew.com/4543.html 正文开始 scala.collection.immutable scala.collection.mutable 队列Queue val emp = scala.collection.immutable.Queue[Int](); val has1 = emp.enqueue(1) val has123=has1.enqueue(List(2,3)) println(has1) //Queue(1) println(