mapPartition

Java版本的一些常见Spark算子

这里我列举了几个常见的Java类型的spark算子，主要包括Join、GroupByKey、mapPartition、mapPartitionWithIndex、sortBy算子Join案例:packagecom.liuze
liuSir的一亩三分地·2023-11-24 07:55

Spark 算子调优

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。
星空下的那个人影·2023-11-14 06:14

Spark Core快速入门系列（一）Transfromation 转换算子

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
Alienware^·2023-09-25 14:06

Spark-RDD

RDD：2）从外部存储创建RDD：3）从其它RDD创建：4.RDD两种类型操作：1）转换操作(lazy模式)：2）行动操作：3）键值对RDD（PairRDD）：4）转化操作与行动操作区别：5）map()和mapPartition
迷途小羔羊。·2023-09-06 13:20

Spark_Spark中 map, mapPartition, flatMap, flatMapToPair 方法简介，区别 与示例

调研背景：本博主刚接触spark开发，对其中的API并不是特别的熟悉，对于以上提到的4种API常分不清用法，故写下这篇文章作为参考。如果有别的见解，希望踊跃留言~~~主要的测试场景，模仿对语句中的单词进行切分~。（按照空格进行单词切分，词频统计的前一个步奏。maven依赖：org.apache.sparkspark-core_2.112.2.0方法介绍Map：（不推荐使用）map函数会对每一条输入
高达一号·2023-09-01 07:23

列举spark的算子，并简述功能

transformation算子1.map(func)：返回一个新的RDD，该RDD由每个输入元素进过func函数转化后组成scala是没有mapToPair函数的，scala版本只需要map就可以了2.mapPartition
scott_alpha·2023-09-01 01:11

Spark复习笔记

文章目录`Spark`在`Hadoop`高可用模式下读写`HDFS`运行流程构成组件作业参数RDD机制的理解算子map与`mapPartition`区别Repartition和Coalesce区别`reduceBykey
Oasen·2023-07-17 06:45

【08】Flink 之 DataSet API（二）：Transformation 操作

1、DataSetTransformation部分详解Map：输入一个元素，然后返回一个元素，中间可以做一些清洗转换等操作FlatMap：输入一个元素，可以返回零个，一个或者多个元素MapPartition
大小宝·2023-02-23 16:34

pyspark比较dropDuplicates()+count与count(Distinct)

但因为这个groupBy的key非常之多，有上亿条，根本无法用mapPartition来做中间计算，以为光这个key就足够报OOM错误了。
Just Jump·2023-01-19 07:56

spark数据清洗的案例

spark数据清洗的案例基于生产实际的案例练习的内容程序结构代码基于生产实际的案例练习的内容json字符串解析；mapPartition；累加器；集合的应用；多目录压缩写入；自定义分区；程序结构代码packagepers.machi.sparkRddDataCleansingimportjava.utilimportorg.apache.hadoop.io.NullWritableimportor
兴趣使然的码基·2022-12-15 11:04

Spark_Map与MapPartition 的区别_未完待续

参考文章：https://www.cnblogs.com/schoolbag/p/9640990.html在Spark中有map和mapPartitions算子，处理数据上，有一些区别主要区别：map是对rdd中的每一个元素进行操作；mapPartitions则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作MapPartitions的优点：如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据。ok
高达一号·2022-09-09 09:24

Spark 之 RDD转换算子

RDD转换算子前言Spark知识系列文章一、RDD的转换算子1.1Value类型1.1.1map(func)案例1.1.2mapPartitions(func)案例1.1.3Map和MapPartition
向、向向日葵·2022-06-14 22:47

【赵强老师】Flink的DataSet算子

1、Map、FlatMap与MapPartition//获取运行环境ExecutionEnvironmentenv=E
·2021-02-05 11:32

【赵强老师】Flink的DataSet算子

1、Map、FlatMap与MapPartition//获取运行环境ExecutionEnvironmentenv=E
赵强老师·2020-10-09 13:02

Spark算子--map和mapPartition的区别，配实例讲解

mapPartition是对RDD的每一个分区的迭代器进行操作，返回的是迭代器。
卷曲的葡萄藤·2020-09-11 05:30

Spark mapPartition方法与map方法的区别

rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。两者的主要区别是调用的粒度不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。假设一个rdd有10个元素，分成3个分区。如果使用map方法，map中的输入函数会被调用10次；而使用mapPartitions方法的话，其输入函数会只会被调用3次，每个分区调用1次
亮大兵·2020-09-11 03:44

spark mapPartition方法与map方法的区别

rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。两者的主要区别是调用的粒度不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。假设一个rdd有10个元素，分成3个分区。如果使用map方法，map中的输入函数会被调用10次；而使用mapPartitions方法的话，其输入函数会只会被调用3次，每个分区调用1次
iteye_13806·2020-09-11 01:40

7.spark mapPartition方法与map方法的区别

rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。两者的主要区别是调用的粒度不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。假设一个rdd有10个元素，分成3个分区。如果使用map方法，map中的输入函数会被调用10次；而使用mapPartitions方法的话，其输入函数会只会被调用3次，每个分区调用1次
挨踢正能量·2020-08-26 08:48

Spark 优化策略和数据倾斜

可以创建多个文件夹，每个文件夹都对应一个真实的硬盘spark.local.dir=/home/tmp,/home/tmp2,/home/tmp33启用推测执行机制可以设置spark.speculationtrue4用mapPartition
刘天猪·2020-08-18 11:38

Flink批处理和Transformation算子

批处理DataSource1.基于集合的source2.读取hdfs中得数据3.读取本地文件4.读取CSV文件5.遍历目录2.Flink批处理Transformation1.map2.flatMap3.mapPartition4
精诚所至金石为开·2020-08-11 23:38

DataSet API编程指南之Transformations（四）

DataSetAPI编程指南之Transformations（四）1、Map2、FlatMap3、MapPartition4、Filter过滤5、Reduce6、ReduceGroup7、Aggregate8
chengruru·2020-08-03 01:11

mapPartition方法与map方法的区别(转载)

根据[1]算子作用map应用于RDD中每个元素mapPartitions应用于每个分区根据[2]mapPartitions更容易OOM代码如下://生成10个元素3个分区的rdda，元素值为1~10的整数（12345678910），sc为SparkContext对象vala=sc.parallelize(1to10,3)//定义两个输入变换函数，它们的作用均是将rdda中的元素值翻倍//map的输
Applied Sciences·2020-08-02 22:35

SparkCore之转换算子:RDD概述属性介绍,RDD特点,RDD编程模型,RDD的创建与转换, transformation转换算子Value类型与双value类型交互,key-value类型算子

编程2.1编程模型2.2RDD的创建2.2.1从集合中创建2.2.2由外部存储系统的数据集创建2.3RDD的转换（面试开发重点）2.3.1Value类型2.3.1.1map(func)案例2.3.1.2mapPartition
DougLeaMrConcurrency·2020-08-02 13:25

Flink_DateSet 的 Transformation

文章目录1.map函数2.flatMap函数3.mapPartition函数4.filter函数5.reduce函数6.reduceGroup7.Aggregate8.minBy和maxBy9.distinct
千千匿迹·2020-07-30 12:58

Spark mapPartitions()操作

原文地址：http://apachesparkbook.blogspot.com/2015/11/mappartition-example.html---mapPartitions()canbeusedasanalternativetomap
d4shman·2020-07-28 23:27

葵花宝典--sparkRDD（一）

一、Transformation（转换算子）1、value类型1)、map：映射，将RDD的数据进行转换，比如对数据乘2、把数据转换为元组2)、mapPartition：对分区内数据进行map，入参是可迭代的集合
张薄薄·2020-07-11 17:30

spark,flink算子全家桶详解,

1.map和mapPartition将DataSet中的每一个元素转换为另外一个元素示例使用map操作，将以下数据转换为一个scala的样例类。
西安人走哪都要吃泡馍·2020-07-01 21:17

Spark深入解析（八）：SparkCore之RDD的转换-Value类型

目录map(func)案例mapPartitions(func)案例mapPartitionsWithIndex(func)案例flatMap(func)案例==map()和mapPartition()
老王的小知识·2020-06-29 22:04

RDD的转换算子（Value类型）

Value类型：map(func)mapPartitions(func)mapPartitionsWithIndex(func)flatMap(func)map()和mapPartition()的区别map
香山上的麻雀·2020-06-22 17:35

[源码解析]为什么mapPartition比map更高效

[源码解析]为什么mapPartition比map更高效目录[源码解析]为什么mapPartition比map更高效0x00摘要0x01mapvsmapPartition1.1map1.2mapPartition1.3
罗西的思考·2020-06-02 21:00

Spark性能调优九之常用算子调优

废话不多说，直接进入正文；1.使用mapPartitions算子提高性能mapPartition的优点：使用普通的map操作，假设一个partition中有1万条数据，那么function就要被执行1万次
z小赵·2020-03-05 16:42

如何高效使用Spark的mappartition

mappartition的妙用本问主要想讲如何高效的使用mappartition。首先，说到mappartition大家肯定想到的是map和MapPartition的对比。
WJustHM·2019-09-26 18:24

【Spark】spark常用算子总结

一、Transformations转换算子filter：过滤符合条件的记录数，true的保留、false的过滤map：将RDD中的数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素（1进1出）mapPartition
GG(❤ ω ❤)YY·2019-04-15 20:22

spark编程实战(二) —— 中位数

第一轮，在mapPartition阶段先将每个分区内的数据划分为K个桶，统计桶中的数据量，然
BigCabbageFy·2019-01-07 21:10

Spark常用的transformation算子

mapPartition可以倒过来理解，先partition，再把每个partition进行map函数，适用场景：如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效的多
兴趣e族·2018-12-21 17:22

MapPartition一次oom问题解决

1、问题：每次跑到MapParititon就会停住看起来是repartition的问题，实际出问题的是之前的mapPartitionexecutor表现：出问题的代码：valprocess_data=data.mapPartitions(rs=>{valdelLabelMapbc=delLabelMap.valuevarres=List[String]()for(r{valdelLabelMapb
走一步·2017-09-13 12:20

spark RDD算子（十二）之RDD 分区操作上mapPartitions, mapPartitionsWithIndex

比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartition
挡路人·2017-05-07 16:36

spark RDD算子（十二）之RDD 分区操作上mapPartitions, mapPartitionsWithIndex

比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartition
翟开顺·2017-05-07 16:36

map flatmap mappartition flatMapToPair四种用法区别

lines.map()flatMap:同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象最后将所有对象合并为一个对象JavaRDDobjectJavaRDD=lines.flatMap()mappartition
dian张·2017-02-18 14:27

spark rdd存储开销分析

关于rdd的元素怎么存储，spark里面实现了好几种不同类型的rdd，如最常见的MapPartitionsRDD，它处理map,filter,mapPartition等不引起shuffle的算子；再如ShuffledRDD
tanglizhe1105·2016-04-03 16:00

spark小技巧－mapPartitions

如果在map过程中需要频繁创建额外的对象(例如将rdd中的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每个元素创建一个链接而mapPartition为每个partition创建一个链接),则mapPartitions
lsshlsw·2015-09-21 16:00

spark小技巧－mapPartitions

如果在map过程中需要频繁创建额外的对象(例如将rdd中的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每个元素创建一个链接而mapPartition为每个partition创建一个链接),则mapPartitions
breeze_lsw·2015-09-21 16:00

spark mapPartition方法与map方法的区别

    rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。     两者的主要区别是调用的粒度不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。     假设一个rdd有10个元素，分成3个分区。如果使用map方法，map中的输入函数会被调用1
顽石·2015-02-06 10:00
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