使用mapPartitions避免与groupby和count的混洗 - 腾讯云开发者社区

由于这些对数据进行混洗，因此它们也称为混洗转换，所以与窄操作相比，是更加昂贵的操作。.../ sortBy(,ascending=True) 将RDD按照参数选出的指定数据集的键进行排序.使用groupBy 和 sortBy的示例:#求余数，并按余数，对原数据进行聚合分组#...行动操作描述 count() 该操作不接受参数，返回一个long类型值，代表rdd的元素个数 collect() 返回一个由RDD中所有元素组成的列表（没有限制输出数量，所以要注意RDD的大小） take...x, y: x+y)#返回10 fold(zeroV, ) 使用给定的func和zeroV把RDD中的每个分区的元素集合，然后把每个分区聚合结果再聚合;和reduce类似，但是不满足交换律需特别注意的是...items())[(1, 2), (2, 3)] aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 使用给定的函数和初始值，对每个分区的聚合进行聚合，然后对聚合的结果进行聚合seqOp

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【Spark】Spark之how

开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....会去掉所有重复元素（包含单集合内的原来的重复元素），进行混洗。 (3) subtract：返回一个由只存在于第一个RDD中而不存在于第二个RDD中的所有元素组成的RDD。不会去除重复元素，需要混洗。...从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。

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最大化 Spark 性能：最小化 Shuffle 开销

= df.repartition(2, "id") result_good = df_repartitioned.groupBy("id").count() 尽早过滤：在转换中尽早对数据应用过滤器或条件...：如果您有较小的查找数据想要与较大的数据集连接，请考虑使用广播变量。...将小数据集广播到所有节点比混洗较大数据集更有效。...("key").max("value") 使用内存和磁盘缓存：缓存将在多个阶段重用的中间数据可以帮助避免重新计算并减少Shuffle的需要。...监控和分析：使用Spark的监控工具，如Spark UI和Spark History Server来分析作业的性能，并确定可以优化shuffle的区域。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

& 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开 1....由于这些对数据进行混洗，因此它们也称为混洗转换，所以与窄操作相比，是更加昂贵的操作。...常见的执行宽操作的一些方法是：groupBy(), groupByKey(), join(), repartition() 等二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开...函数，就是将两个RDD执行合并操作; pyspark.RDD.union 但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重，如果需要去重就使用后面讲的distinct # the example..._rdd = key1_rdd.distinct() print("distinct\n",distinct.collect()) 原来的 Key1_rdd 后两个元素是重复出现的，使用distinct

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Spark Core项目实战(2) | Top10热门品类中每个品类的 Top10 活跃 Session 统计

(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数) 这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。 ...) => (cid, (sid, count)) } .sortBy(-_._2._2) .take(10) .groupBy...使用spark排序，来解决问题 2. spark的排序是整体排序。...不能直接使用spark排序 3. 10个品类id，我就使用spark的排序功能排10次优点：一定能完成，不会oom 缺点：...rdd是分区的，mapPartitions(it => {}) 能不能让一个分区只有一个cid的所有数据每个分区只有一种cid，如何做到每个分区只有一个cid

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Spark的常用算子大总结

案例 4、map()和mapPartition()的区别 5、flatMap(func) 案例 6、sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例 7、 groupBy...假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。...3.开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。...2.需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。...> rdd.count res1: Long = 10 7、 first()案例 1.作用：返回RDD中的第一个元素 2.需求：创建一个RDD，返回该RDD中的第一个元素（1）创建一个RDD scala

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Spark的常用算子大总结

) 案例 4、map()和mapPartition()的区别 5、flatMap(func) 案例 6、sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 案例 7、 groupBy...假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。...3.开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。...2.需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。...> rdd.count res1: Long = 10 7、 first()案例 1.作用：返回RDD中的第一个元素 2.需求：创建一个RDD，返回该RDD中的第一个元素（1）创建一个RDD scala

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Spark学习之RDD编程（2）

2）使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化，以定义一个新的RDD。 3）告诉Spark对需要被重用的中间结果RDD执行persist()操作。...4）使用行动操作（例如count()和first()等)来触发一次并行计算，Spark会对计算进行优化后在执行。 6....map() 接受一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中的对应元素的。返回的类型不必和输入类型相同。...(不需混洗)union() 生成一个包含两个RDD中所有元素的RDD (需要混洗)intersection() 求两个RDD共同的元素的RDD (需要混洗)subtract()...移除一个RDD中的内容 (需要混洗)cartesian)() 与另一个RDD的笛卡尔积

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基于大数据技术的开源在线教育项目二

上篇文章我们介绍了离线数仓的用户注册模块，本文我们来介绍做题模块模拟日志的数据格式如下，详细请参见我的开源项目 https://github.com/SoundHearer/kuaiban 1.QzWebsite.log...需求5：统计各试卷最高分、最低分，先使用Spark Sql 完成指标统计，再使用Spark DataFrame Api。...需求6：按试卷分组统计每份试卷的前三用户详情，先使用Spark Sql 完成指标统计，再使用Spark DataFrame Api。...需求7：按试卷分组统计每份试卷的倒数前三的用户详情，先使用Spark Sql 完成指标统计，再使用Spark DataFrame Api。...需求8：统计各试卷各分段的用户id，分段有0-20,20-40,40-60，60-80,80-100 需求9：统计试卷未及格的人数，及格的人数，试卷的及格率及格分数60 需求10：统计各题的错误数，正确数

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键值对操作

因为 userData 表比每五分钟出现的访问日志表 events 要大得多,所以要浪费时间做很多额外工作:在每次调用时都对 userData 表进行哈希值计算和跨节点数据混洗,虽然这些数据从来都不会变化...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗（shuffle）了？ A:先看一下混洗的定义：混洗是Spark对于重新分发数据的机制，以便于它在整个分区中分成不同的组。...这通常会引起在执行器和机器上之间复制数据，使得混洗是一个复杂而开销很大的操作。...而对于诸如 cogroup() 和join() 这样的二元操作,预先进行数据分区会导致其中至少一个 RDD(使用已知分区器的那个 RDD)不发生数据混洗。...RDD 还没有被计算出来,那么跨节点的数据混洗就不会发生了。

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Spark-Core核心算子

(f, defaultPartitioner(this)) } 案例 // 3.2 将每个分区的数据放到一个数组并收集到Driver端打印 rdd.groupBy((x)=>{x%2}) // 简化 rdd.groupBy...4), (5, 6))) // 先按照第1个值升序，在按第2个值排序 val rdd171: RDD[(Int, Int)] = rdd17.sortBy(num => num) 1.11 map和mapPartitions...区别 map与mapPartitions的区别函数针对的对象不一样 map的函数是针对每个元素操作 mapPartitions的函数是针对每个分区操作函数的返回值不一样 map的函数是针对每个元素操作...,要求返回一个新的元素,map生成的新RDD元素个数 = 原RDD元素个数 mapPartitions的函数是针对分区操作,要求返回新分区的迭代器,mapPartitions生成新RDD元素个数不一定=...rdd02.collect().toList 2、count()_返回RDD中元素个数返回RDD中元素个数 println(rdd01.count()) 3、first()_返回RDD中的第一个元素

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Spark之【键值对RDD数据分区器】介绍及使用说明

本篇博客，博主为大家介绍的是关于Spark中数据分区器的一些概念及使用讲解。 ?...---- 键值对RDD数据分区器 Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数，RDD...中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。...这个方法的实现非常重要，Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同，这样 Spark 才可以判断两个 RDD 的分区方式是否相同。...Spark 中有许多依赖于数据混洗的方法，比如 join() 和 groupByKey()，它们也可以接收一个可选的 Partitioner 对象来控制输出数据的分区方式。

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Transformation转换算子之Value类型

---- mapPartitions 算子案例：使用mapPartitions，通过id查询用户信息 @Test def mysqlQueryByMapPartitions(): Unit =...---- mapPartitions 与 map 的区别： map里面的函数是针对分区里面的每个元素进行计算，mapPartitions里面的函数是针对每个分区的所有数据的迭代器进行计算 map里面的函数是计算一个元素返回一个结果...,所以map生成的新的RDD里面的元素个数 = 原来RDD元素个数 mapPartitions里面的函数是计算一个分区的所有数据的迭代器然后返回一个新的迭代器,所以mapPartitions生成的新的...: RDD[Int] = sc.parallelize(range, 4) // 将一百以内的数据按照 2的倍数和3的倍数进行分类。...distinct也可使用groupBy 实现去重功能 @Test def distinctTest(): Unit ={ // 设置一些重复的元素 val list=List(1,2,2,3,3,4,3,5,6,7,9,8,9,4,7

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使用R-Rhealstone框架评估

这些操作系统服务是由形成性能指标的参数确定的，既定的性能指标包括上下文切换时间、任务抢占时间、中断延迟时间、信号量混洗时间、死锁解除时间、信息传输延迟。...、信号量混洗时间、死锁解除时间、信息传输延迟。...信号量混洗时间反映了与互斥有关的时间开销，因此也是衡量RTOS实时性能的一个重要指标。流程：原理：创建一个信号量和两个相同优先级的任务。...注意：①需要减去任务切换的时间（switch_overhead）；时间计算公式： telapsed：多次信号量混洗总时间 iterations：信号量混洗的次数 switch_overhead：切换的时间...，而LiteOS和FreeRTOS直接使用STM32的HAL库，时间差异在框架的耗时 FreeRTOS在本次的对比的优势比较明显，除了死锁解除稍微逊色一点，其他的持平或由于RT-Thread和LiteOS

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BigData |述说Apache Spark

Spark定义了很多对RDD的操作，如Map、Filter、flatMap、groupByKey和Union等，开发者可以直接使用； Spark会把中间数据缓存在内存中，从而加快了处理速度； Spark...前者就是父RDD的分区一一对应到子RDD，比如map、filter操作，后者则就是父RDD的每个分区都可以被多个子RDD的分区使用，比如Join、groupBy操作。窄依赖允许每个分区并行处理。...) // [3, 7] groupByKey：转换操作，groupByKey和SQL中的groupBy类似，就是把对象的集合按某个key归类，返回的RDD中每个key对应一个序列。...Reduce：把RDD中的元素根据一个输入函数聚合起来。 Count：返回RDD中元素的个数。...备注：图来自于极客时间 DataSet：就是数据集，为Spark 1.6新引入的接口，其支持的转换和动作和RDD类似，如map、filter、select、count、show等等，同时，不同于RDD

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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

val counts = visits .groupBy("region") .sum("visits") 如果输入数据是有限的，那么以上代码的运行结果将与前一段代码的相同，但是它对于习惯使用批处理器的程序员来说更友好...TeraSort 本质上是分布式排序问题，它由以下几个阶段组成： (1) 读取阶段：从 HDFS 文件中读取数据分区； (2) 本地排序阶段：对上述分区进行部分排序； (3) 混洗阶段：将数据按照 key...结果显示，Flink 仍然是速度最快的系统，它所用的时间分别是 Tez 和 Spark 的 1/2 和 1/4. ?...产生以上结果的总体原因是，Flink 的执行过程是基于流的，这意味着各个处理阶段有更多的重叠，并且混洗操作是流水线式的，因此磁盘访问操作更少。...相反，MapReduce、Tez 和 Spark 是基于批的，这意味着数据在通过网络传输之前必须先被写入磁盘。该测试说明，在使用Flink 时，系统空闲时间和磁盘访问操作更少。

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2小时入门SparkSQL编程

四，RDD，DataFrame和DataSet的相互转换 Spark的RDD，DataFrame和DataSet三种数据结构之间可以相互转换。 ? ? ? ? ?...六，DataFrame的API交互 DataFrame和DataSet具有完全相同的API，此处演示DataFrame常用的一些API使用。...1，Action操作 DataFrame的Action操作包括show,count,collect,collectAsList,describe,take,takeAsList,head,first等...2，类RDD操作 DataFrame支持RDD常用的map,flatMap,filter,reduce,distinct,cache,sample,mapPartitions,foreach,intersect...其中UDAF由分为弱类型UDAF和强类型UDAF，前者可以在DataFrame，DataSet，以及SQL语句中使用，后者仅可以在DataSet中使用。 1，普通UDF ? ?

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卷积神经网络学习路线（十九） | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

新的架构利用两个操作：逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle)，与现有的其他SOTA模型相比，在保证精度的同时大大降低了计算量。...论文提出了逐点群卷积(pointwise group convolution)帮助降低计算复杂度；但如果只使用逐点群卷积会有副作用，所以论文还提出了通道混洗(channel shuffle)帮助信息流通...具体实现的话，我们就可以对于上一层输出的通道做一个混洗操作，如下图c所示，再分为几个组，和下一层相连。 ?...归功于逐点群卷积和通道混洗，ShuffleNet Unit可以高效的计算。相比于其他先进的单元，在相同设置下复杂度较低。例如，给定输入大小，通道数为，对应的bottleneck的通道数为。...有通道混洗和没有通道混洗 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流，下表表现了有无Shuffle操作的性能差异： ?

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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

3.9K2 0

Spark综合练习——电影评分数据分析

E:\\xx\\SparkDemo\\input\\ratings.dat").rdd 再然后RDD转换成DF val rdd: RDD[(Int, Int, Int, Long)] = lines.mapPartitions...val resultDS: Dataset[Row] = reusltDF //a.对数据按电影id进行分组 .groupBy($"item_id")...//b.对聚合数据求平均值和评分次数 .agg( round(avg($"rating"), 2).as("avg_rating"),...count($"user_id").as("cnt_rating") ) //c.过滤出评分大于2000的 .filter($"cnt_rating....limit(10) 最后最后保存到Mysql SaveToMysql(resultDF)； /** * 保存数据至MySQL数据库，使用函数foreachPartition对每个分区数据操作

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Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

【Spark】Spark之how

最大化 Spark 性能：最小化 Shuffle 开销

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