- 横扫Spark之 - 22个常见的转换算子
阿年、嗯啊
Sparkspark大数据转换算子
水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道文章目录1.map()2.flatMap()3.filter()4.mapPartitions()5.mapPartitionsWithIndex()6.groupBy()7.distinct()8.coalesce()9.repartition()10.sortBy()11.intersection()12.union()13.subtract()14.z
- 大数据笔记--Spark(第五篇)
是小先生
大数据08-Sparkspark
目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景,用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量2、计数器三、VSM算法1、什么是倒排索引表?2、什么是相似度的概念?3、什么是TF-IDF算法4、VSM算法Ⅰ、概念Ⅱ、算法原理Ⅲ、举例一、Spark的调优1、更改序列化为kryoSpark
- Spark常用Transformations算子(一)
数据萌新
介绍以下Transformations算子:mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition(1)map、mapPartitions、mapPartitionsWithInd
- 2024.1.15 Spark 阶段原理,八股,面试题
白白的wj
spark大数据分布式pythonkafkahadoophive
目录1.简述什么是Spark?2.简述Spark的四大特点3.简述Spark比Mapreduce执行效率高的原因4.简述SparkonYarn的两种部署模式的区别和特点5.Spark底层工作原理是怎样的6.RDD算子分成了哪几类,各自的特点是什么?7.RDD的五大特性和五大特点8.RDD中的重分区算子,以及各自特点?9.mapPartitions和foreachPartitions分区算子,相对m
- Spark_算子调优
bigdata张凯翔
算子调优一:mapPartitions普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作。图2-3map算子image.png图2-4mapPartitions算子image.png比如,当要把RDD中的
- Spark---RDD算子(单值类型Value)
肥大毛
spark大数据sparkjavascript服务器
文章目录1.RDD算子介绍2.转换算子2.1Value类型2.1.1map2.1.2mapPartitions2.1.3mapPartitionsWithIndex2.1.4flatMap2.1.5glom2.1.6groupBy2.1.7filter2.1.8sample2.1.9distinct2.1.10coalesce2.1.11repartition2.1.12sortBy1.RDD算子
- map()、mapPartitions()和mapPartitionsWithIndex(func)的区别
比格肖
map:强调每一个元素,所以传给算子的参数就是每一个数据mapPartitions():强调的是每一个分区,所以传给算子的参数是分区类数据集mapPartitionsWithIndex():强调的是每一个分区号,所以提供给算子的参数是元组(分区号,分区内数据集合)
- Spark---SparkCore(二)
30岁老阿姨
Sparkspark大数据分布式
四、补充算子1、transformations类算子mapPartitionWithIndex类似于mapPartitions,除此之外还会携带分区的索引值。repartition增加或减少分区。会产生shuffle。(多个分区分到一个分区不会产生shuffle)coalescecoalesce常用来减少分区,第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle。true为产生shuffle,fal
- 一文学完Spark常用算子(Spark算子大全)
笑看风云路
Sparkspark大数据
目录前言转换算子一、Value类型1.map2.mapPartitions3.mapPartitionsWithIndex4.flatMap5.glom6.groupBy7.filter8.sample9.distinct10.coalesce11.sortBy二、双Value类型1.intersection2.union3.subtract4.zip三、K-V类型1.partitionBy2.r
- Spark~~Spark性能调优
几窗花鸢
Sparkspark大数据分布式
文章目录第1章Spark性能调优1.1常规性能调优1.1.1常规性能调优一:最优资源配置1.1.2常规性能调优二:RDD优化1.1.3常规性能调优三:并行度调节1.1.4常规性能调优四:广播大变量1.1.5常规性能调优五:Kryo序列化1.1.6常规性能调优六:调节本地化等待时长1.2算子调优1.2.1子调优一:mapPartitions1.2.2算子调优二:foreachPartition优化数
- Spark 优化 (一) --------- Spark 性能调优
在森林中麋了鹿
Sparkspark大数据分布式
目录一、常规性能调优1.最优资源配置2.RDD优化3.并行度调节4.广播大变量5.Kryo序列化6.调节本地化等待时长二、算子调优1.mapPartitions2.foreachPartition优化数据库操作3.filter与coalesce的配合使用4.repartition解决SparkSQL低并行度问题5.reduceByKey预聚合三、Shuffle调优1.调节map端缓冲区大小2.调节
- Spark 算子调优
星空下的那个人影
大数据面试spark
使用mapPartition提升map类操作的性能数据量不是特别大的时候,都可以用这种MapPartitions系列操作,性能还是非常不错的,是有提升的。mapToPair----->mapPartitionsToPairreturnactionRDD.mapToPair(newPairFunction(){@OverridepublicTuple2call(Rowrow)throwsExcept
- 面试最新整理常问Spark知识点
000X000
SparkSpark知识点面试
问题导读:1.RDD有哪些特性?2.Map和MapPartitions有哪些区别?3.为什么SparkApplication在没有获得足够的资源,job就开始执行了,可能会导致什么什么问题发生?RDD的五个特性:1.AlistofpartitionsRDD是一个由多个partition(某个节点里的某一片连续的数据)组成的的list;将数据加载为RDD时,一般会遵循数据的本地性(一般一个hdfs里
- Spark常用RDD算子详解!!!
子清.
#SparkCorespark
文章目录1.Transformation转换算子1.1Value类型1.1.1map()映射1.1.2mapPartitions()以分区为单位执行Map1.1.3map()和mapPartitions()区别1.1.4mapPartitionsWithIndex()带分区号1.1.5flatMap()压平1.1.6glom()分区转换数组1.1.7groupBy()分组1.1.8GroupBy之
- Spark核心编程—RDD算子(转换算子)
Jerry Hong
Spark大数据面试sparkbigdatahadoop
文章目录持续更新中一、RDD转换算子(一)Value类型1、map2、mapPartitions3、mapPartitionWithIndex4、flatMap5、glom6、groupBy7、filter8、sample9、distinct10、coalesce11、repartition12、sortBy(二)双Value类型1、intersection2、union3、subtract4、z
- mapPartitions 使用
枫隐_5f5f
Spark中的map函数是将每个rdd都进行自定义函数处理mapPartitions则是将多个rdd进行分区,对每个分区内部的rdd进行自定义函数的处理mapPartitions常用于需要多次加载外部文件的情况下,若此时仍然使用map函数那么对于每条记录都需要进行文件读取加载,比较费时费性能示例frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompysparkimportSp
- spark优化指南
Mr_哲
sparkspark优化shufflerdd
目录一、代码优化1.基本原则2.算子优化2.1reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey2.2mapPartitions(foreachPartitions)替代map(foreach)2.3使用filter之后进行coalesce操作2.4repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作二、资源配置1
- Spark Core快速入门系列(一)Transfromation 转换算子
Alienware^
#Spark大数据spark
文章目录一,value类型1map(func)案例2mapPartitions(func)案例3mapPartitionsWithIndex(func)案例4flatMap(func)案例5map()和mapPartition()的区别6glom案例7groupBy(func)案例8filter(func)案例9sample(withReplacement,fraction,seed)案例10di
- 2023_Spark_实验十二:Spark高级算子使用
pblh123
ScalaSpark实验sparkajax大数据
掌握Spark高级算子在代码中的使用相同点分析三个函数的共同点,都是Transformation算子。惰性的算子。不同点分析map函数是一条数据一条数据的处理,也就是,map的输入参数中要包含一条数据以及其他你需要传的参数。mapPartitions函数是一个partition数据一起处理,也即是说,mapPartitions函数的输入是一个partition的所有数据构成的“迭代器”,然后函数里
- pyspark报错Py4JJavaError
砍柴人Ryan
报错spark
Py4JJavaErrorTraceback(mostrecentcalllast)in---->1words_df=article_data.rdd.mapPartitions(segmentation).toDF(['article_id','channel_id','words'])Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingz:org.apache.s
- Spark-Core核心算子
ha_lydms
大数据spark大数据转换算子行动算子sqlRDD
文章目录一、数据源获取1、从集合中获取2、从外部存储系统创建3、从其它RDD中创建4、分区规则—load数据时二、转换算子(Transformation)1、Value类型1.1map()_1.2mapPartitions()1.3mapPartitionsWithIndex(不常用)1.4filterMap()_扁平化(合并流)1.5groupBy()_分组1.6filter()_过滤1.7di
- 【Spark】Pyspark RDD
rejudge
Pythonspark大数据分布式
1.RDD算子1.1文件rdd对象1.2map、foreach、mapPartitions、foreachPartitions1.3flatMap先map再解除嵌套1.4reduceByKey、reduce、fold分组聚合1.5mapValue二元组value进行map操作1.6groupBy、groupByKey1.7filter、distinct过滤筛选1.8union合并1.9join、l
- Spark笔记(pyspark)
qq742234984
Pythonsparkbigdatahadoop人工智能数据挖掘
https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-LearningSpark笔记1、基本概念2、架构设计3、Spark运行流程4、弹性分布数据集(RDD)1.groupByKey和reduceByKey的区别2.哪两个Action算子的结果不经过Driver,直接输出?3.mapPartitions和foreachPartition的区别?5、
- Spark调优(4—6)
热苏斯
4、算子调优4.1、MapPartitions提升Map类操作性能spark中,最基本的原则,就是每个task处理一个RDD的partition。4.1.1、MapPartitions的优缺点MapPartitions操作的优点:如果是普通的map,比如一个partition中有1万条数据。ok,那么你的function要执行和计算1万次。但是,使用MapPartitions操作之后,一个task
- pyspark_DataFrame和RDD常见操作
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文章目录二、DataFrame操作2.1describe2.2drop2.3join2.4sql2.5withColumn增加列三、RDD操作3.1cartesian3.2filter3.3flatmap3.4join3.5mapPartitions3.5.1mapPartitions例子3.5.2每个分区内的iter处理(含空分区和分区内多iter)3.6sortBy3.7takeOrdered
- 158、Spark内核原理进阶之sortByKey算子内部实现原理
ZFH__ZJ
sortByKey.pngsortByKeyShuffledRDD,做shuffleread,将相同的key拉到一个partition中来mapPartitions,对每个partitions内的key进行全局的排序
- Spark(31):Spark性能调优之算子调优
电光闪烁
#Sparkspark大数据分布式bigdata
目录0.相关文章链接1.mapPartitions2.foreachPartition优化数据库操作3.filter与coalesce的配合使用4.repartition解决SparkSQL低并行度问题5.reduceByKey预聚合0.相关文章链接Spark文章汇总1.mapPartitions普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进
- Spark RDD常用转换算子
晚点吧
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RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Value类型value类1、map2、mapPartitions3、mapPartitionsWithIndex4、flatMap5、glom6、groupBy7、filter8、distinct9、coalesce10、repartition11、sortBy双value类型1、intersection2、u
- SparkRDD常用算子
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文章目录一、概念二、常用转换算子2.1、map2.2、mapPartitions2.3、mapPartitionsWithIndex2.4、flatMap2.5、glom2.6、groupBy2.7、filter2.8、sample2.9、distinct2.10、coalesce2.11、repartition2.12、sortBy2.13、intersection2.14、union2.15、
- Spark RDD常用算子使用总结
一片枯黄的枫叶
sparkSparkCoreRDD
文章目录概述Transformation(转换算子)1.map2.flatMap3.filter4.mapPartitions5.mapPartitionsWithIndex6.sample7.mapValues8.union(并集)9.substract(差集)10.reduceByKey11.groupByKey12.combineByKey13.foldByKey14.aggregateBy
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(