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Partition和ReduceTask的关系
先看源码： numPartitions = conf.getNumReduceTasks(); if (numPartitions > 1) { //设置了ReduceTask个数后（大于1），默认通过下面的getPartition()对数据进行分区 partitioner = (Partitioner<K,V>) ReflectionUtils.newInstance(conf.gSpark RDD学习
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。 创建RDD的两种方式： 并行化驱动程序中的现有数据； 引用外部存储系统中的数据集。 并行化集合 要创建并行化集合，在驱动程序中现有的集合上调用SparkContext的parSpark RDD 分区
Spark RDD 分区 tag: Spark, Spark Partitioner, Spark Repartition 2021-04-2513:36:44 星期六 version: spark-2.4.5 分区器 自定义key分发的逻辑仅在 RDD 级别适用。 Partitioner 自定义分区器 abstract class Partitioner extends Serializable { abstract def getParSpark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解
Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解 iteblog 过往记忆大数据 在Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数；也决定了RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区；也决定了Reduce的个数。这三点看起来是不同的方面的，但其深层的含义是一致的。 我们需要注意的视频：JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略
视频：JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略 深圳浪尖 浪尖聊大数据 jdbcRDD虽然是鸡肋，但是也值得一讲。帮助大家更进一步理解RDD。 1,JDBCRDD使用 val data = new JdbcRDD(sc, getConnection , "SELECT id,aa FROM bbb where ? <= ID AND ID <= ?", lowerBound = 3, upperBoundRDD 的算子总结
RDD 常用的算子 RDD 中的算子从功能上分为两大类 Transformation(转换) 它会在一个已经存在的 RDD 上创建一个新的 RDD, 将旧的 RDD 的数据转换为另外一种形式后放入新的 RDD Action(动作) 执行各个分区的计算任务, 将的到的结果返回到 Driver 中 Transformation(转换spark 读取mysql分区优化
当数据增加，我们又无法无限制的增加硬件，我们就要利用RDD的partition。将获取一个大表的任务拆分成多个任务，一个一个来执行，每个任务只获取一小部分数据，这样通过多个连接同时去取数据，速度反而更快。 我的配置目前是 master 1 8g,slave 3 8g Dataset<Row> dataset = spark.recoalesce和repartition的区别
1. coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。 2. repartition实际上是调用的coalesce，默认是进行shuffle的。源码如下： def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope { coa