repartition

大数据秋招面经之spark系列

3.repartition与coalesce4.spark的oom问题怎么产生的以及解决方案5.storm与flink,sparkstreaming之间的区别6.spark的几种部署方式：7.复习spark

wq17629260466·2024-09-06 19:54

横扫Spark之 - 22个常见的转换算子

.flatMap()3.filter()4.mapPartitions()5.mapPartitionsWithIndex()6.groupBy()7.distinct()8.coalesce()9.repartition

阿年、嗯啊·2024-02-10 06:01

Spark如何用repartition来提升执行效率

Spark如何用repartition来提升执行效率repartition是Spark中的一个转换操作，它可以用来增加或减少分区的数量。

HanhahnaH·2024-02-03 08:28

大数据 - Spark系列《一》- 分区 partition数目设置详解

3.2.2SplitSize计算和分区个数计算3.2.3Partition的数目设置1.对于数据读入阶段，输入文件被划分为多少个InputSplit就会需要多少初始task.2.对于转换算子产生的RDD的分区数3.repartition

王哪跑nn·2024-01-29 23:59

Spark---RDD算子(单值类型Value)

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

肥大毛·2024-01-04 11:16

Shuffle Read Time调优

shuffle发生在宽依赖，如repartition、groupBy、reduceByKey等宽依赖算子操作中，在这些操作中会对Dataset数据

初心江湖路·2024-01-03 02:59

Spark系列之：使用spark合并hive数据库多个分区的数据到一个分区中

append方式添加到另一个分区即可%sparkvaldf=spark.sql("select*fromoptics_prod.product_1h_awheredatetime='2023111423'").repartition

最笨的羊羊·2023-12-22 11:37

Spark---SparkCore（二）

repartition增加或减少分区。会产生shuffle。

30岁老阿姨·2023-11-29 07:08

spark 输出结果压缩（gz）

如果不想往下看，可以直接看结果：maxCallRdd.repartition(3).saveAsTextFile(path,GzipCodec.class);恩，没错。

fjr_huoniao·2023-11-26 09:00

Spark 优化 (一) --------- Spark 性能调优

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

在森林中麋了鹿·2023-11-17 10:34

站在算子角度理解spark分区策略

目录一、概述二、从算子角度理解spark分区1.Source算子2.Transformation算子①repartition&coalease②groupby&groupbykey&partitionby

客舟听雨2·2023-10-30 10:52

Spark核心编程—RDD算子(转换算子)

mapPartitions3、mapPartitionWithIndex4、flatMap5、glom6、groupBy7、filter8、sample9、distinct10、coalesce11、repartition12

Jerry Hong·2023-10-23 14:43

spark优化指南

groupByKey2.2mapPartitions(foreachPartitions)替代map(foreach)2.3使用filter之后进行coalesce操作2.4repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition

Mr_哲·2023-10-04 00:27

大数据高级开发面试题总结及答案汇总之[Spark系列]（持续更新中）

目录1.Spark架构与作业提交流程2.Spark提交作业参数3.RDD属性4.Spark算子5.Repartition和Coalesce区别

Adobee Chen·2023-09-24 08:58

Spark repartition和coalesce的区别

repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现。

ZhaoYingChao88·2023-08-21 09:17

Spark（31）：Spark性能调优之算子调优

电光闪烁·2023-07-19 17:12

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

Spark各种问题汇总

objectnotserializable(class:org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord,原因：KafkaUtils.createDirectStream后使用了repartition

DevinShuai·2023-06-21 13:23

Spark 优化

的分区数由切片的数量决定默认情况下子RDD的分区数等于父RDD的分区数Shuflle类算子可手动指定RDD分区数设置spark.default.parallelism参数可改变Shuffle类算子默认分区数通过repartition

不会编程的小小怪·2023-06-09 10:20

借鉴水塘抽样算法的一种解决思想

具体算法原理可参考水塘抽样算法原理2问题:在编写Spark程序时,鉴于内存等资源不够,然而Hbase数据量又十分巨大(100亿数据,申请资源Spark核数以及内存较小),此时在Spark应用程序中调用了repartition

kason_zhang·2023-04-16 03:32

Spark RDD常用转换算子

类1、map2、mapPartitions3、mapPartitionsWithIndex4、flatMap5、glom6、groupBy7、filter8、distinct9、coalesce10、repartition11

晚点吧·2023-04-12 00:43

SparkRDD常用算子

mapPartitionsWithIndex2.4、flatMap2.5、glom2.6、groupBy2.7、filter2.8、sample2.9、distinct2.10、coalesce2.11、repartition2.12

Xsqone·2023-04-07 19:21

Spark宽窄依赖的划分规则

比如：sortBy()、reduceByKey()、groupByKey()、join()和调用rePartition()函数的任何操作。

永不落后于人·2023-04-06 19:19

Spark：SQL（一）

的常用函数分区操作函数：mapPartitions、foreachPartition功能：与map和foreach基本功能一致，这两个函数是对分区进行操作的应用：对RDD数据处理时，需要构建资源时重分区函数：repartition

章鱼哥TuNan&Z·2023-04-06 11:46

Spark SQL小文件处理

这样对于hdfs来说是很不友好的,会加重namenode的压力.针对于sparksql有三种方式可以对小文件的问题进行处理设置sparksql的shuffle的分区数量.使用coalesces算子使用repartition

飞天小老头·2023-04-05 16:52

大数据技术之Spark（二）——RDD常用算子介绍

mapPartitions的区别：3）mapPartitionsWithIndex4）flatMap5）glom6）groupBy7）filter8）sample9）distinct10）coalesce11）repartition12

five小点心·2023-03-31 18:00

Value类型RDD转换算子（二）——filter、sample、distinct、coalesce、repartition、sortBy、pipe

（func）8.sample（withReplacement，fraction，seed）9.distinct（num）10.coalesce（numPartitions）（可选shuffle）11.repartition

攻城狮Kevin·2023-03-31 00:01

Spark基础【RDD转换算子】

文章目录一RDD单Value类型转换算子1filter2sample3coalesce4repartition5distinct6sortBy二RDD双Value类型转换算子1intersection2union3subtract4zip

OneTenTwo76·2023-03-31 00:23

Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(1, 2)

Can’tzipRDDswithunequalnumbersofpartitions:List(1,2)错误RDD在做zip操作的时候要保证partition一样，用repartition（1）吧两个RDD

mchtnwn·2023-03-31 00:15

Spark 基础概念释义

1.RDD：弹性分布式数据集，弹性体现在可以在磁盘和内存间自由切换；基于lineage(血统)的容错；task失败特定次数重试；stage失败重试；数据分片的高度弹性（repartition）。

mengjiangxi·2023-03-30 07:54

kafka系列第5篇：一文读懂消费者背后的那点"猫腻"

2.Repartition触发时机。3.消费者与ZK的关系。4.消费端工作流程。5.消费者的三种消费情况。

z小赵·2023-03-24 18:15

Spark Repartition 使用

看到一些同学的Spark代码中包含了很多repartition的操作，有一些不是很合理，非但没有增加处理的效率，反而降低了性能。这里做一个介绍。

pcqlegend·2023-03-22 08:12

Dataset和RDD中的coalesce和repartition

Dataset/***ReturnsanewDatasetthathasexactly`numPartitions`partitions,whenthefewerpartitions*arerequested.Ifalargernumberofpartitionsisrequested,itwillstayatthecurrent*numberofpartitions.Similartocoale

chailei·2023-03-16 20:35

Spark-RDD 转换算子（Value 类型）

mapPartitions3、mapPartitionsWithIndex4、flatMap5、glom6、groupBy7、filter8、sample9、distinct10、coalesce11、repartition12

open_test01·2023-03-12 08:05

Spark——核心编程之RDD与常用算子、分区器、依赖关系详解

Value类型■map■mapPartitions■mapPartitionsWithIndex■flatMap■glom■groupBy■filter■sample■distinct■coalesce■repartition

大数据点滴·2023-01-31 14:44

【浅谈Spark repartitionAndSortWithinPartitions】

SparkrepartitionAndSortWithinPartitions代码示例及HashCode冲突解决办法1.使用背景2.SQL版本3.使用代码1.repartition+sortByKey2

Souvenirser·2023-01-19 07:57

pyspark数据倾斜问题解决-repartition & mapPartitions

之前关于为什么会数据倾斜、怎么判断数据是否倾斜的博客，可参考：Spark处理数据倾斜问题_JustJump的博客-CSDN博客_spark数据倾斜为解决这个问题，考虑了几种方法，通过实验测试，但最终还是使用了repartition

Just Jump·2023-01-19 07:24

SQL优化：Hive---distribute by 防止数据倾斜

一、数据倾斜的理解1.数据倾斜是大数据中很常见的一个现象，一般针对数据倾斜我们都会对数据进行加盐或者repartition等等，hive中的distributeby是控制在map端如何拆分数据给reduce

笔写心城·2023-01-13 15:12

Spark数据倾斜性能调优

目录调优概述数据倾斜发生时的现象数据倾斜发生的原理如何定位导致数据倾斜的代码某个task执行特别慢的情况某个task莫名其妙内存溢出的情况查看导致数据倾斜的key的数据分布情况知识拓展coalesce和repartition

击水三千里·2023-01-02 11:47

呕心沥血整理的13道Spark必问面试题

五.请列举Spark的transformation算子，并简述功能七.请描述Repartition和Coalesce联系与区别八.分别简述Spark中的缓存机制与checkpoi

yscoder·2022-12-18 22:47

Spark-RDD(转换算子、行动算子、序列化、依赖关系、持久化、分区器、文件读取和保存、累加器、广播变量)

Value类型mapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexflatMapglom(获取分区数组)groupByfilterdistinctcoalesce(缩小/扩大分区)repartition

迷雾总会解·2022-12-18 19:43

Spark算子详解

常用算子详解1.mapPartitions2.mapPartitionsWithIndex3.getNumPartitions4.partitions5.foreachPartition6.coalesce7.repartition8

李功林·2022-09-22 22:29

Spark大数据处理TB级别海量数据的Shuffle成本（草稿）

1：轻易不要shuffle，例如20万个小文件（文件大小100MB，spark一个文件一个分区）的想要进行缩减5-8万的分区轻易不要repartition，而是coalase进行分区合并

javartisan·2022-04-24 14:54

【spark2】【源码学习】【分区数】spark读取本地/可分割/单个的文件时是如何划分分区

首先spark是有改变分区的函数的，分别是Coalesce()方法和rePartition()方法，但

kyle0349·2022-02-28 10:35

按照时间序列数据如何存储在hbase才能提高spark性能

如果分区后仍不能提高效率，可以在进行一次repartition操作，这样一个机器上会同时又多个executor执行.只有一个region，然后进行repartition，一个num-extutors=2

pcqlegend·2022-02-14 20:24

Spark Streaming stream.repartition 和rdd.repartition 比较

所以需要进行一次repartition使得处理起来比较均匀。解决办法但是就有了两种方式。两者使用的都是Direct方式而非Reciver方式。这两种方式有什么区别呢。

pcqlegend·2022-02-14 12:29

开发调优

对多次使用的RDD进行持久化使用cache()方法或persist()方法能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子，尽量使用

sakura_bin·2021-08-19 09:35

使用Coalesce和Repartition管理Spark分区

Spark将数据拆分为分区并并行执行分区上的计算。您应该了解数据的分区方式以及何时需要手动调整分区以使Spark计算有效运行。分区介绍创建一个数值型的DataFrame来说明数据是如何分区的valx=(1to10).toListvalnumbersDf=x.toDF(“number”)实验机器上，这个numbersDf被分为2个分区scala>numbersDf.rdd.partitions.si

熊_看不见·2021-06-21 08:15

高级大数据研发工程师面试题总结

解析SQL的详细流程、hash广播底层实现3.Sparkshuffle、shuffle文件4.groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、combineByKey区别5.repartition

大数据学习与分享·2021-06-04 09:03

Q:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException

所以在调用write.parquet前，先使用repartition合并碎片分区。因为减少了分区数，下次再读取这份数据进行处理时，减少了启动task的开销。

点点渔火·2021-05-04 12:18

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