本节内容 ------------------ · Spark为什么要分区 · Spark分区原则及方法 · Spark分区案例 · 参考资料 ------------------ 一.Spark为什么要分区    分区概念:分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 为什么要分区,这个借用…

一.分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 二.为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变…

一.分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 二.为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变…

spark默认的partition的分区数是和本机CPU的核数保持一致: bucket的数量和reduce的数量一致:buket的概念是map会将计算获得数据放到各个buket中,每个bucket和一个reduce对应:bucket的数量其实就是和partition数量.而且是每个mapper都会写入partition数量的bucket 在spark中shuffle分为两个阶段,分别为shuffle write以及shuffle fetch(read),前者是指写入buket,后者是指将buke…

分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变小文件,…

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为…

package URL1 import org.apache.spark.Partitioner import scala.collection.mutable class MyPartitioner(val num:Array[String]) extends Partitioner{ val parMap=new mutable.HashMap[String,Int]() for(i<-num){ parMap.put(i,count) count += } //分区数目 override…

最近经常有小伙伴在本公众号留言,核心问题都比较类似,就是虽然接触Spark有一段时间了,但是搞不明白一个问题,为什么我从HDFS上加载不同的文件时,打印的分区数不一样,并且好像spark.default.parallelism这个参数时不是一直起作用?其实笔者之前的文章已有相关介绍,想知道为什么,就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分. 其实之前的文章<Spark的分区>.<通过spark.default.parallelism谈…

分区器作用:决定该数据在哪个分区 概览: 仅仅只有pairRDD才可能持有分区器,普通RDD的分区器为None 在分区器为None时RDD分区一般继承至父RDD分区 初始RDD分区数: 由集合创建,RDD分区数为cores总数 由本地文件创建,RDD分区数为本地文件分片数 由HDFS文件创建,RDD分区数为block数 1.HashPartitioner 计算公式:x=key.hashcode%分区数,如果为正 x即该数据所在分区,如果为负 x+总分区数 即为当前key所在分区 触发情况: re…

http://stackoverflow.com/questions/39368516/number-of-partitions-of-spark-dataframe…

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…

有时自己的业务需要自己实现spark的分区函数 以下代码是实现一个自定义spark分区的demo 实现的功能是根据key值的最后一位数字,写到不同的文件 例如: 10写入到part-00000 11写入到part-00001 . . . 19写入到part-00009 自定义分区: import org.apache.spark.{Partitioner, SparkContext, SparkConf} //自定义分区类,需继承Partitioner类 class UsridPartition…

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理…

一.分区原理 1.为什么要分区?(这个借用别人的一段话来阐述.) 为了减少网络传输,需要增加cpu计算负载.数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变小文件, 从而减少网络传输,但是增加了cpu的计算负载. Spark里面io也是不可避免的,但是网络传输spark里面进行了优化.spark把rdd进行分区(分片),放在集群上并行计…

一.分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 二.为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变…

本篇接着谈谈那些稍微复杂的API. 1)   flatMapValues:针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数,然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录 这个方法我最开始接触时候,总是感觉很诧异,不是太理解,现在回想起来主要原因是我接触的第一个flatMapValues的例子是这样的,代码如下: val rddPair: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("x01", 2), ("x02"…

基于Receivers的方法 这个方法使用了Receivers来接收数据.Receivers的实现使用到Kafka高层次的消费者API.对于所有的Receivers,接收到的数据将会保存在Spark executors中,然后由Spark Streaming启动的Job来处理这些数据. 然而,在默认的配置下,这种方法在失败的情况下会丢失数据,为了保证零数据丢失,你可以在Spark Streaming中使用WAL日志,这是在Spark 1.2.0才引入的功能,这使得我们可以将接收到的数据保存到WA…

----本节内容------- 1.遗留问题答疑 1.1 典型问题解答 1.2 知识点回顾 2.Spark编程基础 2.1 Spark开发四部曲 2.2 RDD典型实例 2.3 非RDD典型实例 3.问题解答 4.参考资料 --------------------- 每一次答疑阶段,我都会站在老师的角度去思考一下,如果是我,我应该怎么回答,每每如此,不禁吓出一身冷汗.有些问题看答案确实挺容易的,但当自己作为一个答疑者去思考,可能不一样,因为快速确认一个答案的同时,你得否认很多的东西,脑海里闪过很…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/79648890 SparkStreaming与kafka010整合 读本文之前.请先阅读之前文章: __biz=MzA3MDY0NTMxOQ==&mid=2247484551&idx=1&sn=ee51a406c1fa975489b7f9758a9e8d2c&chksm=9f38e7afa84f6eb934bc8bd…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1326.html 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据.这个特性目前还处于试验阶段,而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API. 和基于Receiver方式相比,这种方式主要有一些几个优点:…

答案: 两个坑, 性能坑和线程坑 DStream是抽象类,它把连续的数据流拆成很多的小RDD数据块, 这叫做“微批次”, spark的流式处理, 都是“微批次处理”. DStream内部实现上有批次处理时间间隔,滑动窗口等机制来保证每个微批次的时间间隔里, 数据流以RDD的形式发送给spark做进一步处理.因此, 在一个为批次的处理时间间隔里, DStream只产生一个RDD. 可以利用dstream.foreachRDD把数据发送给外部系统. 但是想要正确地, 有效率的使用它, 必须理解一下背…

每年,市场上都会出现种种不同的数据管理规模.类型与速度表现的分布式系统.在这些系统中,Spark和hadoop是获得最大关注的两个.然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据,并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模,Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗? 为了增加混淆,Spark和Hadoop经常与位于HDFS,Hadoop文件系统中的Spark处理数据一起工作.但是,它们都是独立个体,每一个体都有自己的优点和缺点以及特定…

在阅读spark mllib源码的时候,发现一个出镜率很高的函数--aggregate和treeAggregate,比如matrix.columnSimilarities()中.为了好好理解这两个方法的使用,于是整理了本篇内容. 由于treeAggregate是在aggregate基础上的优化版本,因此先来看看aggregate是什么. 更多内容参考我的大数据学习之路 aggregate 先直接看一下代码例子: import org.apache.spark.sql.SparkSession o…

一.spark 分区 partition的理解: spark中是以vcore级别调度task的. 如果读取的是hdfs,那么有多少个block,就有多少个partition 举例来说:sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件,那么就有1w个partition 这时候读取效率会较低.假设设置资源为 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 5. 步骤是拿出1-10号10个小文件(也就是10个partition) 分别…

在本博客的<Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)>文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据.本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据. 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单…

每年,市场上都会出现种种不同的数据管理规模.类型与速度表现的分布式系统.在这些系统中,Spark和hadoop是获得最大关注的两个.然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据,并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模,Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗?   为了增加混淆,Spark和Hadoop经常与位于HDFS,Hadoop文件系统中的Spark处理数据一起工作.但是,它们都是独立个体,每一个体都有自己的优点和缺点以及…

在推荐系统中,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别.年龄.工作.收入.喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理中参考的因子会复杂的多. 本篇文章不介绍相关数学概念,主要给出常用的相似度算法代码实现,并且同一算法有多种实现方式. 欧几里得距离 def euclidean2(v1: Vector, v2: Vector): Doub…

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max…

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过…

HFile结构 截止hbase 1.0.2版本,hfile已经有3个版本,要深入了解hfile的话,还是要从第一个版本开始看起. hfile v1 Data Block:保存表中的数据,这部分可以被压缩 Meta Block:(可选)保存用户自定义的kv对,可以被压缩. File Info :Hfile的meta元信息,不被压缩,定长. Data Block Index :Data Block的索引.每个Data块的起始点. Meta Block Index:(可选的)Meta Block的索引…