partitioner

spark之rdd partition

概要SparkRDD主要由Dependency、Partition、Partitioner组成，Partition是其中之一。
明喆_sama·2020-09-15 03:59

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第六节 Spark编程模型（三)

zhouzhihubeyond本节主要内容RDDtransformation（续)RDDactions1.RDDtransformation（续)（1）repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner
zhouzhihubeyond·2020-09-15 02:38

spark认知理解（一）RDD与DAG

目录1.spark介绍2.RDD理解2.1RDD概念2.2Partition分片2.3Partitioner3.宽窄依赖4.stage划分4.spark与DAG注脚1.spark介绍spark是基于内存计算的大数据并行计算框架
zlg358outlook·2020-09-14 01:26

Hadoop的计算框架——shuffle流程理解要点

这个分区动作叫做partition，具体逻辑是由partitioner类实现（用户可以自定义自己的partitioner），partition的职责就是保证MapTask输出的数据中具有同类K
老哂·2020-09-12 03:32

Spark的Shuffle过程介绍

Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket，Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的buck
ljtyxl·2020-09-11 16:47

解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

本文转发自技术世界，原文链接http://www.jasongj.com/spark/skew/摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义Partitioner
大数据星球-浪尖·2020-09-11 03:55

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第六节 Spark编程模型（三)

本节主要内容RDDtransformation（续)RDDactions1.RDDtransformation（续)（1）repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner
五柳-先生·2020-09-11 01:03

[Spark优化]--解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

本文转发自技术世界，原文链接http://www.jasongj.com/spark/skew/摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义Partitioner
highfei2011·2020-09-11 01:01

2.Spark基础学习二（RDD和一些算子）

RDD的属性image-20200819175211553一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;一个计算每个分区的函数;RDD之间的依赖关系;一个Partitioner，即RD
做个合格的大厂程序员·2020-09-01 11:42

Spark自定义分区(Partitioner)

为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partitioner抽象类，然后实现里
xiao_jun_0820·2020-08-24 18:14

Spark中分区使用

{HashPartitioner,Partitioner,SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable/***Createdbyrooton2016
绛门人·2020-08-24 18:08

partitioner得到对应的reduce

我们知道每条数据在经过Map端的处理之后都会一个对应的partition号，从而被copy到指定号的Reduce中partition区分得到对应的reducer号：collector.collect(key,value,partitioner.getPartition
woshiliufeng·2020-08-24 18:03

Spark自定义分区(Partitioner)

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略(这两种分区的代码解析可以参见：《Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解》)，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只
江成琳·2020-08-24 18:12

Spark：自定义分区(Partitioner)

为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partitioner抽象类，然后实现里面的三个方法：packageorg.apache.sparkAnobjectt
花和尚也有春天·2020-08-24 17:01

Hadoop学习笔记—9.Partitioner与自定义Partitioner

Hadoop学习笔记—9.Partitioner与自定义Partitioner一、初步探索Partitioner1.1再次回顾Map阶段五大步骤在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce
weixin_34194359·2020-08-24 17:02

hadoop Partitioner 分区

123456789101112131415161718192021222324252627282930importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner
weixin_34112181·2020-08-24 17:23

MapReduce之自定义partitioner

partitioner定义：partitioner的作用是将mapper（如果使用了combiner的话就是combiner）输出的key/value拆分为分片（shard），每个reducer对应一个分片
停不下的脚步·2020-08-24 16:30

Hadoop详解(四)——Shuffle原理，Partitioner分区原理，Combiner编程，常见的MR算法

Partitioner编程Partition简介shuffle是通过分区partitioner分配给Reduce的一个Reducer对应一个记录文件Partitioner是shuffle的一部分partitioner
LIUXUN1993728·2020-08-24 16:26

如何使用Hadoop的Partitioner

今天散仙要说的这个分区函数Partitioner，也是一样如此，下面我们先来看下Partitioner的作用：对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区
三劫散仙·2020-08-24 16:01

在 Linq 中使用 AsParallel 时自定义分块（Partitioners）

IEnumerable接口上有AsParallel方法，Partitioner类上也提供了这个方法，使用这个类我们可以自定义分块的建立。
sqlchen·2020-08-24 16:30

14.partitioner分区

将之前流量案例按号码前三位来分区1.FlowCountMapperpublicclassFlowCountMapperextendsMapper{@Overrideprotectedvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//1.获取数据Stringline=va
余崇富·2020-08-24 15:50

HADOOP IO详解——Partitioner分区

packageorg.apache.hadoop.mapred;importorg.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience;importorg.apache.hadoop.classification.InterfaceStability;publicinterfacePartitionerextendsJobConfigurable{//这里
中小学生·2020-08-24 15:13

MR中Partition的使用 源码示例

一、环境1、hadoop0.20.22、操作系统Linux二、背景1、为何使用Partitioner，主要是想reduce的结果能够根据key再次分类输出到不同的文件夹中。
一无所有自知之明·2020-08-24 14:07

MR 之Partitioner分区

MR之Partitioner分区首先看一段Partitioner的源代码进行分析：/***Partitionsthekeyspace.
hochoy·2020-08-24 14:12

1-2、自定义Partitioner代码

1-2、自定义Partitioner代码1、输入数据：hadoop|hellospark|whichspark|whostorm|howeverhadoop|codespark|water[HDFS上：
鲍礼彬·2020-08-24 13:20

Partitioner分区过程分析

Partition的中文意思就是分区，分片的意思，这个阶段也是整个MapReduce过程的第三个阶段，就在Map任务的后面，他的作用就是使key分到通过一定的分区算法，分到固定的区域中，给不同的Reduce做处理，达到负载均衡的目的。他的执行过程其实就是发生在上篇文章提到的collect的过程阶段，当输入的key调用了用户的map函数时，中间结果就会被分区了。虽说这个过程看似不是很重要，但是也有值
Android路上的人·2020-08-24 12:10

hadoop中的Partitioner分区

hadoop的map/reduce中支持对key进行分区，从而让map出来的数据均匀分布在reduce上，当然，有时候由于机器间配置问题，可能不需要数据均匀，这时候也能派上用场。框架自带了一个默认的分区类，HashPartitioner，先看看这个类，就知道怎么自定义key分区了。publicclassHashPartitionerextendsPartitioner{/**Use{@linkOb
Aronlulu·2020-08-24 12:39

MapReduce：自定义RecordReader阅读器、自定义Partitioner分区器案例

需求源文件中每行为一个数字，分别计算其中奇偶行数字之和分析默认的TextInputFormat会使Mapper接受到字符偏移量为K1，则需要自定义阅读器使K1为行号，在自定义分区器（也可以分组）根据行号将奇偶行分开进行累加代码阅读器：publicclassMyRecordReaderextendsRecordReader{//分片开始的偏移量privatelongstart;//行号private
BOUNC3·2020-08-24 12:39

spark的自定义partitioner

在hadoop的mapreduce中默认patitioner是HashPartitioner,我们可以自定义Partitioner可以有效防止数据倾斜,在Spark里面也是一样,在Spark里也是默认的
lijie_cq·2020-08-24 12:56

Hadoop自定义分区Partitioner

Hadoop提供的Partitioner组件可以让Map对Key进行分区，从而可以根据不同key来分发到不同的reduce中去处理，我们可以自定义key的分发规则，如数据文件包含不同的省份，而输出的要求是每个省份对应一个文件
lzm1340458776·2020-08-24 12:44

Hadoop系列学习–Partitioner内置分区与Partitioner自定义分区

Hadoop系列学习–Partitioner内置分区与Partitioner自定义分区MapReduce的编程灵活性很高，其中Partitioner分区函数的作用也很重要。
樱木乐·2020-08-24 12:55

spark 自定义Partitioner

在对RDD数据进行分区时，默认使用的是HashPartitioner，该partitioner对key进行哈希，然后mod上分区数目，mod的结果相同的就会被分到同一个partition中如果嫌HashPartitioner
很吵请安青争·2020-08-24 12:16

Spark中的自定义Partitioner分区器

importorg.apache.spark.Partitionerimportscala.collection.mutable/***@authorJacky*自定义分区器*自定义类Scala_HostNamePartitioner继承Partitioner
霄嵩·2020-08-24 12:23

自定义Partitioner分区

在Hadoop的MapReduce过程中，每个maptask处理完数据后，如果存在自定义Combiner类，会先进行一次本地的reduce操作，然后把数据发送到Partitioner，由Partitioner
余生若初·2020-08-24 12:38

MapReduce自定义Partitioner、排序、GroupingComparator实现 同一订单中金额最大的商品

一、概述自定义Bean、Partitioner、排序、GroupingComparator实现同一订单中金额最大的商品，减少数据流。
oJueQiang123456·2020-08-23 06:31

RDD-combineByKEY()详解

combineByKey()(createCombiner,mergeValue,margeCombiners,partitioner)最常用的基于key的聚合函数，返回的类型可以和输入的类型不一样许多基于
zsj.python之路·2020-08-23 04:04

combineByKey函数详解

combineByKeyWithClassTag)defcombineByKey[C](createCombiner:V=>C,mergeValue:(C,V)=>C,mergeCombiners:(C,C)=>C,partitioner
njyuxinag·2020-08-23 04:50

spark自定义分区案例

在hadoop的mapreduce中默认patitioner是HashPartitioner,我们可以自定义Partitioner可以有效防止数据倾斜,在Spark里面也是一样,在Spark里也是默认的
两川先生·2020-08-23 04:24

spark求topN问题的自定义分区器的实现

{Partitioner,SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.rdd.RDDobjectGroupFavTeacher3{defmain(args
卷曲的葡萄藤·2020-08-23 03:41

Flink源码阅读:如何使用FlinkKafkaProducer将数据在Kafka的多个partition中均匀分布

partition中均匀分布FlinkKafkaProducerBase的子类可以使用默认的KafkaPartitionerFixedPartitioner(只向partition0中写数据)也可以使用自己定义的Partitioner
Raycee·2020-08-23 03:35

大数据（十）：MapTask工作机制与Shuffle机制（partitioner输出分区、WritableComparable排序）

一、MapTask工作机制Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/valueMap阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollection.collect
敲代码的旺财·2020-08-23 02:22

详解Spark核心算子 : aggregateByKey和combineByKey

aggregateByKey和combineByKeyaggregateByKeyaggregateByKey有三种声明defaggregateByKey[U:ClassTag](zeroValue:U,partitioner
蜜叶·2020-08-23 01:18

KeyValue对RDDs之combineByKey函数

一combineByKey()(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner)最常用的基于key的聚合函数，返回的类型可以与输入类型不一样许多基于
cakincheng·2020-08-23 01:33

spark中自定义分区排序(解决数据倾斜问题)

但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略（注：默认是HashPartitioner分区）二.如何实现要实现自定义的分区器，你需要继承org.apache.spark.Partitioner
Jackson_MVP·2020-08-23 00:21

Spark自定义分区器步骤以及Spark自定义分区器的应用

Spark自定义分区器要实现自定义的分区器，你需要继承org.apache.spark.Partitioner,并且需要实现下面的方法:1.numPartitions该方法需要返回分区数,必须要大于0.2
大地你王哥·2020-08-23 00:28

kafka参数说明

默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区#partitioner.class=com.meituan.
寞恒·2020-08-23 00:00

Hadoop 二次排序

在mr中，所有的key是需要被比较和排序的，并且是二次，先根据partitioner，再根据大小。而本例中也是要比较两次。先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的按照第二字段排序。
毛凯民·2020-08-23 00:58

大数据开发基础下学习笔记

下的一个面向列存储的数据库读写示意图在hadoop2下安装hbase0.98.23并成功启动进入hbaseshell编写put程序在hbase表中插入数据编写get和scan程序查询数据2.MapReduce开发实例中-定义partitioner
52d6e6e954b4·2020-08-22 22:27

菜鸟先飞之Mapreduce（二）——combiner类、Partitioner

combiner类combiner是用来优化Mapreduce的，它可以提高Mapreduce的运行效率。在MapReduce作业运行过程中，通常每一个Map都会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是在Map端对输出结果先做一次合并，以减少传输到Reduce端的数据量。在上一个博客里我们使用MapReduce实现了词频统计，接下来，我们使用combiner进行下优化1、新建一个WCComb
年纪轻轻却聪明绝顶·2020-08-22 14:59

Hadoop pipes编程

1.Hadooppipes编程介绍Hadooppipes允许C++程序员编写mapreduce程序，它允许用户混用C++和Java的RecordReader，Mapper，Partitioner，Rducer
GarfieldEr007·2020-08-21 13:07
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