Partitioner.Create(1,10,4).GetDynamicPartitions() 为长度为10的序列创建分区,每个分区至多4个元素,分区方法及结果:Partitioner.Create(0, 10, 4).GetDynamicPartitions() 得到3个前闭后开区间: [0, 4)即{0, 1, 2, 3}, [4, 8)即{4, 5, 6, 7}, [8, 10)即{8, 9},  注意被枚举的数字均为数组下标: 为长度为10的序列创建分区,至多4个分区,分区方法及结果…

@ 目录 问题引出 默认Partitioner分区 自定义Partitioner步骤 Partition分区案例实操 分区总结 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区). 比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int getPartition(K key,V value, in…

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…

Partitioner:数据分区器,决定数据到下一个RDD的时候在那一个分区 HashPartitioner:根据key的hashCode值来实现 RangePartitioner: 根据key所属范围的进行分区 1. 先进行数据抽样,对抽样数据进行排序后得到分区的边界数据 2. 根据key在边界数据中所属的位置来判断分区的id 注意:90%的API默认使用HashPartitioner分区器,sortByKey使用RangePartitioner(RangePartitioner主要用于需要按…

简单理解Struts2中拦截器与过滤器的区别及执行顺序 当接收到一个httprequest , a) 当外部的httpservletrequest到来时 b) 初始到了servlet容器 传递给一个标准的过滤器链 c) FilterDispatecher会去查找相应的ActionMapper,如果找到了相应的ActionMapper它将会将控制权限交给ActionProxy d) ActionProxy将会通过ConfigurationManager来查找配置struts.xml       …

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…

发现问题 需求很简单,大致就是要批量往数据库写数据,于是打算用Parallel并行的方式写入,希望能利用计算机多核特性加快程序执行速度.想的很美好,于是快速撸了类似下面的一串代码: using (var db = new SmsEntities()) { Parallel.For(, , (i) => { db.MemberCard.Add(new MemberCard() { CardNo = "NO_" + i.ToString(), Banlance = , CreateT…

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…

上篇文章学习kafka的基本安装和基础概念,本文主要是学习kafka的常用API.其中包括生产者和消费者, 多线程生产者,多线程消费者,自定义分区等,当然还包括一些避坑指南. 首发于个人网站:链接地址 准备工作 kafka版本:2.11-1.1.1 操作系统:centos7 java:jdk1.8 有了以上这些条件就OK了,具体怎么安装和启动Kafka这里就不强调了,可以看上一篇文章. 新建一个maven工程,需要的依赖如下: <dependency> <groupId>org.a…

消息在经过拦截器.序列化后,就需要确定它发往哪个分区,如果在ProducerRecord中指定了partition字段,那么就不再需要partitioner分区器进行分区了,如果没有指定,那么会根据key来将数据进行分区,如果partitioner和key都没有指定,那么就会采用默认的方式进行数据分区. 有没有指定partition可以从源码中看出: public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {}…