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代达罗斯之殇-大数据领域小文件问题解决攻略

在HAR中读取文件实际上可能比读取存储在HDFS上的相同文件慢。MapReduce作业的性能同样会受到影响，因为它仍旧会为每个HAR文件中的每个文件启动一个map任务。...当需要维护原始文件名时，常见的方法是使用Sequence文件。在此解决方案中，文件名作为key保存在sequence文件中，然后文件内容会作为value保存。...当你在同时抽取数百个或者数千个小文件，并且需要保留原始文件名时，这是非常不错的方案。...我们在真正落盘之前，可以对RDD做如下两种操作之一： rdd.coalesce(1, true) rdd.repartition(1) Spark Streaming在将结果输出到HDFS时是按分区来的...4）Spark SQL语句中的union all对应到DataSet中即为unionAll算子，底层调用union算子 在之前的文章《重要|Spark分区并行度决定机制》中已经对Spark RDD中的union

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Spark性能调优01-资源调优

当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。...充分使用资源就是要提高任务的并行度,提高并行度就是要给RDD设置更多的分区,有以下几种办法，可以改变RDD的分区数 降低HDFS的block块的大小 因为Spark用的读取文件的方法是MR的方法...，所以读取文件的时候，首先划分成一个一个的split。...RDD的partition数=split数，而在默认情况下，split数=block数，所以partition数=block数，所以降低block块的大小可以增加block块的个数，从而增加partition...的个数，从而提供并行度 sparkContext.textFile(path, numPartitions) 在读取文件的时候可以指定分区数 coalesce(numPartitions

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    如何管理Spark的分区

    = false, planWithBarrier) } 解释 在减少分区时，返回一个新的分区数为指定numPartitions的DataSet，在增大分区时，则分区数保持不变。...值得注意的是，该操作生成的是窄依赖，所以不会发生shuffle。然而，如果是极端的操作，比如numPartitions = 1，这样会导致只在一个节点进行计算。...但是Spark却不会对其分区进行调整，由此会造成大量的分区没有数据，并且向HDFS读取和写入大量的空文件，效率会很低，这种情况就需要我们重新调整分数数量，以此来提升效率。...如果要将数据写出到文件系统中，则可以选择一个分区大小，以创建合理大小的文件。 该使用哪种方法进行重分区呢？...通常情况下，不会只将数据写入到单个文件中，因为这样效率很低，写入速度很慢，在数据量比较大的情况，很可能会出现写入错误的情况。所以，只有当DataFrame很小时，我们才会考虑将其写入到单个文件中。

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    Spark性能测试报告与调优参数

    列式存储会更加高效，因为读取一个Parquet文件时，需要完全读取Footer的meatadata，Parquet格式文件不需要读取sync markers这样的标记分割查找。...3、spark.rdd.compress 参数，个参数决定了RDD Cache的过程中，RDD数据在序列化之后是否进一步进行压缩再储存到内存或磁盘上。...9、在一个executor实例中，多核会拉起多个task同时并行计算，会比单核计算要快很多。后续用例调整参数，增加与生产同等配置的情况下再进行测试。...但是在spark1.3版本的时候，有中间tmp文件缺失的情况，会报找不到hdfs路径下的文件。所以，推测执行这个参数不知道在spark1.6是否修复，后续进行测试。...3 可使一个core同时执行2-3个task，在代码中通过传入numPartitions 参数来改变。

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    重要 | Spark分区并行度决定机制

    最近经常有小伙伴留言，核心问题都比较类似，就是虽然接触Spark有一段时间了，但是搞不明白一个问题，为什么我从HDFS上加载不同的文件时，打印的分区数不一样，并且好像spark.default.parallelism...其实笔者之前的文章已有相关介绍，想知道为什么，就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。...Spark任务在执行时会将RDD划分为不同的stage，一个stage中task的数量跟最后一个RDD的分区数量相同。...首先确定父RDD中的分区数（通过rdd.partitions().size()可以确定RDD的分区数），然后在此基础上增加分区数，多次调试直至在确定的资源任务能够平稳、安全的运行。...在Spark SQL中，任务并行度参数则要参考spark.sql.shuffle.partitions，笔者这里先放一张图，详细的后面讲到Spark SQL时再细说： ?

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    Spark RDD编程指南

    Spark 支持文本文件、SequenceFiles 和任何其他 Hadoop 输入格式。 可以使用 SparkContext 的 textFile 方法创建文本文件 RDD。...Spark 的所有基于文件的输入法，包括 textFile，都支持在目录、压缩文件和通配符上运行。...当读取多个文件时，分区的顺序取决于文件从文件系统返回的顺序。 例如，它可能会也可能不会按照路径对文件的字典顺序进行排序。 在一个分区中，元素根据它们在底层文件中的顺序进行排序。...在本地模式下，在某些情况下，foreach 函数实际上将在与驱动程序相同的 JVM 中执行，并将引用相同的原始计数器，并且可能会实际更新它。 为了确保在这些场景中定义明确的行为，应该使用累加器。...这样做是为了避免在 shuffle 期间节点发生故障时重新计算整个输入。 如果他们打算重用它，我们仍然建议用户在生成的 RDD 上调用persist。

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    深入浅出理解 Spark：环境部署与工作原理

    Spark 能够比 Hadoop 运算更快，主要原因是：Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第二次 MapReduce 运算时在从磁盘中读取数据，两次对磁盘的操作...，增加了多余的 IO 消耗；而 Spark 则是将数据一直缓存在内存中，运算时直接从内存读取数据，只有在必要时，才将部分数据写入到磁盘中。...这些配置文件中，在 Spark 集群中主要需要关注的是log4j.properties、slaves、spark-defaults.conf、spark-env.sh这四个配置文件。...（如 HDFS），通过调用 SparkContext.textFile()方法来读取文件并创建一个 RDD，也可以对输入数据集合通过调用 SparkContext.parallelize()方法来创建一个...大小，则在创建 RDD 时，Spark 将使用默认值，默认值为spark.default.parallelism配置的参数。

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    Spark2.x学习笔记：7、Spark应用程序设计

    可以在提交Spark作业时，通过spark-submit –conf设置。...在RDD之上进行转换和Action Transformation:将一个RDD通过一种规则，映射成另一种RDD； Action：返回结果或者保存结果，只有action才出发程序的执行。...2）join相当于SQL中的内关联join，只返回两个RDD根据K可以关联上的结果，join只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。...7.7 cache （1）Spark RDD Cache允许将RDD缓存到内存中，以便重用 （2）Spark提供了多种缓存级别，以便用户根据实际需求进行调整 rdd.chache()等价于rdd.persist...上面代码使用cache后，从HDFS（磁盘）读取1次，之后从内存中读取3次 如果不使用chache，则上面代码从HDFS读取3次。 ?

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    大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析小结

    再访问 broadcastVar.value 16、Spark Core 数据读取与存储的主要方式   （1）文本文件的输入输出：textFile 和 saveAsTextFile，注意：在写出 text...（2）JSON 文件或者 CSV 文件：     这种有格式的文件的输入和输出还是通过文本文件的输入和输出来支持的，Spark Core 没有内置对 JSON 文件和 CSV 文件的解析和反解析功能，这个解析功能是需要用户自己根据需求来定制的...注意：针对于 HDFS 中的文件 block 数为 1，那么 Spark 设定了最小的读取 partition 数为 2。...如果 HDFS 中的文件 block 数为大于 1，比如 block 数为 5，那么 Spark 的读取 partition 数为 5。...（因为 Spark 本质上属于内存计算层，它的输入输出很大一部分依赖于 HDFS 文件系统。）

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    2021年大数据Spark（十五）：Spark Core的RDD常用算子

    假设10GB日志数据，从HDFS上读取的，此时RDD的分区数目：80 分区； 但是分析PV和UV有多少条数据：34，存储在80个分区中，实际项目中降低分区数目，比如设置为2个分区。 ​​​​​​​...重分区函数算子 如何对RDD中分区数目进行调整（增加分区或减少分区），在RDD函数中主要有如下三个函数。  ...第一点：增加分区数目 当处理的数据很多的时候，可以考虑增加RDD的分区数  第二点：减少分区数目 其一：当对RDD数据进行过滤操作（filter函数）后，考虑是否降低RDD分区数目 其二：当对结果RDD...存储到外部系统 ​​​​​​​聚合函数算子 在数据分析领域中，对数据聚合操作是最为关键的，在Spark框架中各个模块使用时，主要就是其中聚合函数的使用。 ​​​​​​​...： 聚合操作时，往往聚合过程中需要中间临时变量（到底时几个变量，具体业务而定），如下案例： ​​​​​​​RDD中的聚合函数 在RDD中提供类似列表List中聚合函数reduce和fold，查看如下

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    面试问题 之 Spark Shuffle概述

    在Hadoop组件中定义的Shuffle包括了什么呢？ 为什么Shuffle是资源和时间开销比较大的阶段呢？ 简单来说，Shuffle中有三次数据排序。 map端内存中的快速排序。...首先，在Shuffle的map阶段会将所有数据进行排序，并将分区的数据写入同一个文件中，在创建数据文件的同时会产生索引文件，来记录分区的大小和偏移量。...我们都知道在Spark的DAG中，顶点是一个个 RDD，边则是 RDD 之间通过 dependencies 属性构成的父子关系。...Magnet在此期间可以将小的shuffle块的随机读取转换为MB大小的顺序读取。...Spark的shuffle是通过将中间文件物化到spark.local.dir的本地临时文件中，来增强spark的容错性，但是也造成了shuffle时的性能压力。

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    Python大数据之PySpark(五)RDD详解

    RDD详解 为什么需要RDD?...首先Spark的提出为了解决MR的计算问题，诸如说迭代式计算，比如：机器学习或图计算 希望能够提出一套基于内存的迭代式数据结构，引入RDD弹性分布式数据集 为什么RDD是可以容错？...RDD弹性分布式数据集 弹性：可以基于内存存储也可以在磁盘中存储 分布式：分布式存储(分区)和分布式计算 数据集：数据的集合 RDD 定义 RDD是不可变，可分区，可并行计算的集合 在pycharm中按两次...())) # 2 # 4 - 关闭SparkContext sc.stop() 小文件读取 通过外部数据创建RDD http://spark.apache.org/docs/latest/api...,file_rdd.glom().collect()) # 如果sc.textFile读取的是文件夹中多个文件，这里的分区个数是以文件个数为主的，自己写的分区不起作用 # file_rdd = sc.textFile

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    spark分区与任务切分

    我们都知道在spark中，RDD是其基本的抽象数据集，其中每个RDD由多个Partition组成。...在job的运行期间，参与运算的Parttion数据分布在多台机器中，进行并行计算，所以分区是计算大数据量的措施。 分区数越多越好吗？...一般来说任务数对应为分区数量，默认情况下为每一个HDFS分区创建一个分区，默认为128MB，但如果文件中的行太长（比块大小更长），则分区将会更少。RDD创建与HDFS分区一致数量的分区。...当使用textFile压缩文件（file.txt.gz不是file.txt或类似的）时，Spark禁用拆分，这使得只有1个分区的RDD（因为对gzip文件的读取无法并行化）。...100) 请注意，Spark禁用拆分压缩文件，并创建只有1个分区的RDD。

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    Spark算子官方文档整理收录大全持续更新【Update2023624】

    在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类，在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。...(11) repartition(numPartitions) 返回一个准确数量分区的新 RDD，可以是增加或者减少分区。...还可以通过可选参数numPartitions指定输出RDD的分区数。 (9) mapValues 对键值对RDD中的每个值应用映射函数，而不改变键；同时保留原始RDD的分区方式。...(7) saveAsTextFile(path) 将数据集的元素作为文本文件（或一组文本文件）写入到指定目录中，可以是本地文件系统、HDFS或其他支持Hadoop文件系统的文件系统。...Spark将对每个元素调用toString方法，将其转换为文件中的一行文本。 (8) countByKey() 仅适用于类型为（K，V）的RDD。

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    Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

    在较大的数据集中使用filer等过滤操作后可能会产生多个大小不等的中间结果数据文件，重新分区并减小分区可以提高作业的执行效率，是Spark中常用的一种优化手段 repartition (numPartitions...02 Shuffle详解 Shuffle最早出现于MapReduce框架中，负责连接Map阶段的输出与Reduce阶段的输入。...▲图2-7 基于Hash的实现方式 由于简单的基于Hash的实现方式扩展性较差，内存资源利用率低，过多的小文件在文件拉取过程中增加了磁盘IO和网络开销，所以需要对基于Hash的实现方式进行进一步优化，为此引入了...数据文件中的数据按照Key分区在不同分区之间排序，同一分区中的数据不排序，索引文件记录了文件中每个分区的偏移量和范围。...当Reduce Task读取数据时，先读取索引文件找到对应的分区数据偏移量和范围，然后从数据文件读取指定的数据。

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    Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

    在较大的数据集中使用filer等过滤操作后可能会产生多个大小不等的中间结果数据文件，重新分区并减小分区可以提高作业的执行效率，是Spark中常用的一种优化手段 repartition (numPartitions...02 Shuffle详解 Shuffle最早出现于MapReduce框架中，负责连接Map阶段的输出与Reduce阶段的输入。...▲图2-7 基于Hash的实现方式 由于简单的基于Hash的实现方式扩展性较差，内存资源利用率低，过多的小文件在文件拉取过程中增加了磁盘IO和网络开销，所以需要对基于Hash的实现方式进行进一步优化，为此引入了...数据文件中的数据按照Key分区在不同分区之间排序，同一分区中的数据不排序，索引文件记录了文件中每个分区的偏移量和范围。...当Reduce Task读取数据时，先读取索引文件找到对应的分区数据偏移量和范围，然后从数据文件读取指定的数据。

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

    这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...(data) ②引用在外部存储系统中的数据集 Spark 将文本文件读入 RDD — 参考文献 sparkContext.textFile() 用于从 HDFS、S3 和任何 Hadoop 支持的文件系统读取文本文件...当我们知道要读取的多个文件的名称时，如果想从文件夹中读取所有文件以创建 RDD，只需输入带逗号分隔符的所有文件名和一个文件夹，并且上述两种方法都支持这一点。同时也接受模式匹配和通配符。...DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

    3.8K10

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

    从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...(data) ②引用在外部存储系统中的数据集 Spark 将文本文件读入 RDD — 参考文献 sparkContext.textFile() 用于从 HDFS、S3 和任何 Hadoop 支持的文件系统读取文本文件...当我们知道要读取的多个文件的名称时，如果想从文件夹中读取所有文件以创建 RDD，只需输入带逗号分隔符的所有文件名和一个文件夹，并且上述两种方法都支持这一点。同时也接受模式匹配和通配符。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    RDD的每个元素中的值(value)，应用函数，作为新键值对RDD的值，而键(key)着保持原始的不变 pyspark.RDD.mapValues # the example of mapValues...使用指定的满足交换律/结合律的函数来合并键对应的值(value),而对键(key)不执行操作，numPartitions=None和partitionFunc的用法和groupByKey()时一致；...numPartitions的值是要执行归约任务数量，同时还会影响其他行动操作所产生文件的数量； 而处一般可以指定接收两个输入的 匿名函数。...pyspark.RDD.reduceByKey 使用一个新的原始数据rdd_test_2来做示范 rdd_test_2 = spark.sparkContext.parallelize([ ('A',...), ('B',[100, 40, 50, 60, 100, 4, 5, 6]) ] 此处也是用了不同分区的同样的数据来做测试，在我们讲普通RDD的 fold 操作时说过，zeroValue出现的数目应该是

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