如何保证Spark Dataframe中的重新分区 - 腾讯云开发者社区

前言 spark运行模式常见的有 local、yarn、spark standalone cluster 国外流行 mesos 、k8s 即使使用 local 模式，spark也会默认充分利用...CPU的多核性能 spark使用RDD、DataFrame、DataSet等数据集计算时，天然支持多核计算但是多核计算提升效率的代价是数据不能顺序计算如何才能做到即使用spark数据集计算时又保证顺序执行...1、重新分区 .repartition(1).foreach 2、合并分区 .coalesce(1).foreach 3、转换成数组 .collect().foreach 4、设置并行度 val spark...= SparkSession.builder().config("spark.default.parallelist","1").getOrCreate() 5、设置单核 val spark = SparkSession.builder

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如何管理Spark的分区

所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...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。...对于小于1000个分区数的情况而言，调度太多的小任务所产生的影响相对较小。但是，如果有成千上万个分区，那么Spark会变得非常慢。 spark中的shuffle分区数是静态的。...如何将数据写入到单个文件通过使用repartition(1)和coalesce(1))可用于将DataFrame写入到单个文件中。

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Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案

欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...数据写入到hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个： registerTempTable(tableName:String):Unit, inserInto(...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中...注意：一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在

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【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律因此「Spark DataFrame 和...Koalas 不是真正的 DataFrame」确实可以运行，但却看到一句话，大意是数据会被放到一个分区来执行，这正是因为数据本身之间并不保证顺序，因此只能把数据收集到一起，排序，再调用 shift。...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。

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python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，重新建立索引

今天在处理一个数据的过程中出现问题，python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，遍历就出错，报错形式如下 Traceback (most recent call last)..._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item KeyError: 31 后来找了以下是由于我对原始数据删除了部分异常数据导致的，。...=0] 解决方案 #重新定义索引，才能支持遍历 # indexdf = indexdf.reset_index(drop=True) 代码： indexdf=pd.read_table...=0] #重新定义索引，才能支持遍历 indexdf = indexdf.reset_index(drop=True) for i in range(len(indexdf)):...10.0647,10.0761,15.0800,10.0761,10.0647,10.0470,10.0247,10.0,9.9753,9.9530,9.9353,9.9239,18.92,9.9239,9.9353,9.9530,9.9753,10.0]) df = pd.DataFrame

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「Spark从精通到重新入门(一)」Spark 中不可不知的动态优化

本文就为大家介绍 Spark 3.0 中 SQL Engine 的“天榜第一”——自适应查询框架 AQE（Adaptive Query Execution）。 AQE，你是谁？...Spark 3.0 版本之前，Spark 执行 SQL 是先确定 shuffle 分区数或者选择 Join 策略后，再按规划执行，过程中不够灵活；现在，在执行完部分的查询后，Spark 利用收集到结果的统计信息再对查询规划重新进行优化...动态优化数据倾斜数据倾斜一直是我们数据处理中的常见问题。...我不信口说无凭，自适应查询 AQE 的优越性到底是如何实现，我们“码”上看看。...AQE 参数说明 #AQE开关 spark.sql.adaptive.enabled=true #默认false，为true时开启自适应查询，在运行过程中基于统计信息重新优化查询计划 spark.sql.adaptive.forceApply

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在 Doris 中，如何实现数据的自动分区和手动分区？

在 Apache Doris 中，数据分区是一种重要的优化手段，可以提高查询性能和管理大规模数据。Doris 支持自动分区和手动分区两种方式。...自动分区自动分区是指系统根据预定义的规则自动将数据分配到不同的分区中。...这种方式提供了更大的灵活性，但需要用户自己维护分区的逻辑。1. 创建手动分区手动分区可以通过 ALTER TABLE 语句来添加或删除分区。...-- 检查分区信息SHOW PARTITIONS FROM logs;-- 重新分配数据ALTER TABLE logs REORGANIZE PARTITION p2022 INTO ( PARTITION...自动分区提供了便捷的分区策略，而手动分区则提供了更高的灵活性。根据具体的业务需求选择合适的分区方式，可以显著提升系统的性能和可维护性。

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「Spark从精通到重新入门(二)」Spark中不可不知的动态资源分配

Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。...上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性，它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑，选择更好的执行策略，从而达到提升性能的目的。...在 Spark 集群中的一个常见场景是，随着业务的不断发展，需要运行的 Spark 应用数和数据量越来越大，靠资源堆砌的优化方式也越来越显得捉襟见肘。...本文将针对介绍 Spark 3.0 中 Spark on Kubernetes 的动态资源使用。...Pod 销毁后，它存储的中间计算数据如何访问这些注意点在下面的参数列表中都有相应的说明。

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Spark 2.0 Structured Streaming 分析

前言 Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结果映射为另外一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据...图片来源于http://litaotao.github.io/images/spark-2.0-7.png 第一个是标准的DataFrame的使用代码。...重新抽象了流式计算易于实现数据的exactly-once 我们知道，2.0之前的Spark Streaming 只能做到at-least once,框架层次很难帮你做到exactly-once,参考我以前写的文章...Spark Streaming Crash 如何保证Exactly Once Semantics。...,通过检测版本号，是否跳过这个分区的数据处理。

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spark中distinct是如何实现的？

(_._1) 这个过程是，先通过map映射每个元素和null，然后通过key（此时是元素）统计{reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function...的reduce操作，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。}...，最后再同过map把去重后的元素挑出来。 A4 测试代码 import org.apache.spark....reduceByKey故其可以重设定partition数,这里设定4 rdd.distinct(4).foreach(println) //这里执行时，每次结果不同，分区在4以内，每个分区处理的元素也不定...解释：这里仅供理解，在实际运行中，分区会随机使用以及每个分区处理的元素也随机，所以每次运行结果会不同。

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Spark

② 从 Kafka 中读取数据，并将每个分区的数据转换为 RDD 或 DataFrame。 ③ 在处理数据时，将每个分区的消费偏移量保存下来，并在处理完每个批次后，手动提交这些偏移量。 ...13 Spark性能调优 Spark性能调优 Spark的Shuffle原理及调优 14 宽窄依赖对于窄依赖：窄依赖的多个分区可以并行计算，窄依赖的一个分区的数据如果丢失只需要重新计算对应的分区的数据就可以了...standby 节点要从 zk 中，获得元数据信息，恢复集群运行状态，才能对外继续提供服务，作业提交资源申请等，在恢复前是不能接受请求的。 16 如何保证数据不丢失？ ...⑥ 合并结果：Spark SQL 将任务的结果合并起来，并返回给用户。 42 如何实现 Spark Streaming 读取Flume 中的数据？ ...⽂件系统（⽐如hdfs）； spark-submit脚本中加⼀些参数；保证在driver挂掉之后， spark集群可以⾃⼰将driver重新启动起来；⽽且driver在启动的时候，不会重新创建⼀个streaming

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数据分析-如何重命名Pandas DataFrame中的列名？

背景介绍 DataFrames和Series是用于数据存储的pandas中的两个主要对象类型：DataFrame就像一个表，表的每一列都称为Series。您通常会选择一个系列来分析或操纵它。...今天我们将学习如何重命名Pandas DataFrame中的列名。 ? 入门示例 ? ? ? ?...上述代码： # ## 如何重命名pandas dataframe中的列名字 # In[32]: import pandas as pd # In[33]: data = pd.read_csv('ufo.csv...') # ## 查看data的类型 # In[34]: type(data) # ## 显示前几条数据 # In[35]: data.head() # ## 打印所有的列名 # In[36]: data.columns...'Shape Reported':'Shape_Reported',\ 'Colors Reported':'Colors_Reported'},inplace=True) # ## 打印重命名后的列

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Spark中的DataFrame和Dataset有什么区别？请解释其概念和用途。

Spark中的DataFrame和Dataset有什么区别？请解释其概念和用途。在Spark中，DataFrame和Dataset是两个重要的数据抽象层。...DataFrame是一种以列为基础的数据结构，类似于关系型数据库中的表。它具有以下几个主要特点：结构化数据：DataFrame是一种结构化的数据格式，每一列都有明确的数据类型。...下面是一个使用DataFrame和Dataset进行数据处理的具体案例，使用Java语言编写： import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row...然后，我们使用read方法从HDFS中读取一个CSV文件，并创建一个DataFrame。接下来，我们使用DataFrame的查询和操作方法对数据进行处理，例如过滤、选择和排序。...而Dataset是一种强类型的数据结构，提供了更好的类型安全性和高性能。无论是DataFrame还是Dataset，都是Spark中重要的数据抽象层，用于处理和分析大规模的分布式数据集。

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如何应对大数据分析工程师面试Spark考察，看这一篇就够了

5、Spark是如何容错的？一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。...在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的dataframe，支持类似查询、过滤以及聚合的操作，但是这个可以操作大规模的数据集。...基本操作 21、如何创建一个RDD？DataFrame？DataSet？...这样做的好处在于，在map端进行一次reduce之后，数据量会大幅度减小，从而减小传输，保证reduce端能够更快的进行结果计算。...3.数据不平衡导致内存溢出数据不平衡除了有可能导致内存溢出外，也有可能导致性能的问题，解决方法和上面说的类似，就是调用repartition重新分区。

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如何理解大数据框架中的分区概念

二、分区在 Spark 中的实现 1、一段 WordCount 程序 Spark 中独创性的使用 RDD 来表示数据集，使用算子来表示任意的数据处理过程。...最终提交执行时，Spark 一共会产生 10 个 Task，每个 Task 读取一个 block 块文件这个结论是如何得出来的？此时需要引入一个概念：RDD 的分区。...而 Task 的数量是和分区数量一致的，每个分区对应一个 Task。而 RDD 的分区数量是如何计算得到的？答案是：每个 RDD 中都有一个 getPartitions 方法来计算分区。...3、其他算子的分区定义窄依赖的算子的分区数，会传承了前面的 RDD。比如此案例中的 flatMap 和 Map ，分区数都是 10 个，每个分区上下游算子都是 1 对 1 关系。...关于数据倾斜的解决，最终思路都大同小异：使用一定的方法，避免热点数据进入同一个 Task 中。它的解决方式，可以在 Hive框架、Spark框架相关的数据倾斜问题中找到，这里不详述。

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浅谈Spark在大数据开发中的一些最佳实践

由于业务复杂、数据源异构、指标计算逻辑频繁变更、数据体量巨大，如何快速完成数据处理开发任务是一个巨大的挑战。...如下sql，如果create table失败，table将处于不可用状态：更佳的方式应该如下：当数据重新生成完以后只需要使用原子操作更新hive的location即可，这样就可以保证每次写入数据时不影响表的使用...二、DataFrame的 API 和Spark SQL中的 union 行为是不一致的，DataFrame中union默认不会进行去重，Spark SQL union 默认会进行去重。...但是在一些业务场景中的确有这种join的情况，解决方案有两种：在join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS)，再重新加载进来，用来截断血缘。...DataFrame中有数据的分区，需要配置如下参数开启动态分区，动态分区会在有数据需要写入分区时才会将当前分区清空。

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如何避免spark dataframe的JOIN操作之后产生重复列（Reference *** is ambiguous问题解决）

spark datafrme提供了强大的JOIN操作。但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。...+------+ | one| A| 5| | two| A| 6| +----+----+------+ 对其进行JOIN操作之后，发现多产生了KEY1和KEY2这样的两个字段...one| B| 2|null|null| null| +----+----+-----+----+----+------+ 假如这两个字段同时存在，那么就会报错，如下：org.apache.spark.sql.AnalysisException...: Reference 'key2' is ambiguous 因此，网上有很多关于如何在JOIN之后删除列的，后来经过仔细查找，才发现通过修改JOIN的表达式，完全可以避免这个问题。

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Spring中的配置如何保证可扩展性

业务变动一次那个jar就要跟着升级一次，而且不同的项目还引用了这个jar的不同版本。领导问我能不能给它搞成可扩展的，研究了一下，实现了可扩展定制化。...原本的配置类似是这样的： @Configuration(proxyBeanMethods = false) public class MyConfiguration { /** *...如果能在Config对象传入ConfigBean构造之前放一个修改Config的口子就好了。...这样ConfigBean的初始化生命周期也变成了发现Config对象-> 修改Config对象-> 初始化ConfigBean 于是我定义了一个可以修改Config对象的接口： @FunctionalInterface...我们在封装组件的时候要合理利用这些策略，该开口子的要开口子，不该开放的保持封闭，另外保证组件的扩展性也是很重要的。好了今天的分享就到这里，请多多关注：码农小胖哥，请点赞、转发、再看、分享。

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HiveSpark小文件解决方案(企业级实战)

如何解决小文件问题 1、distribute by 少用动态分区，如果场景下必须使用时，那么记得在SQL语句最后添加上distribute by 假设现在有20个分区，我们可以将dt(分区键)相同的数据放到同一个...2、repartition/coalesce 对于已有的可以使用动态分区重刷数据，或者使用Spark程序重新读取小文件的table得到DataFrame，然后再重新写入，如果Spark的版本>=2.4那么推荐使用...(n)，在Spark 2.4.0版本后很优雅地解决了这个问题，可以下SparkSql中添加以下Hive风格的合并和分区提示： --提示名称不区分大小写 INSERT ......额外补充两者的区别 coalesce，一般有使用到Spark进行完业务处理后，为了避免小文件问题，对RDD/DataFrame进行分区的缩减，避免写入HDFS有大量的小文件问题，从而给HDFS的NameNode...，常用的情况是：上游数据分区数据分布不均匀，才会对RDD/DataFrame等数据集进行重分区，将数据重新分配均匀，假设原来有N个分区，现在repartition(M)的参数传为M，而 N < M

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2021年大数据Spark（四十八）：Structured Streaming 输出终端位置

，需要两个参数：微批次的输出数据DataFrame或Dataset、微批次的唯一ID。...但是，每次写入尝试都会导致重新计算输出数据（包括可能重新读取输入数据）。要避免重新计算，您应该缓存cache输出 DataFrame/Dataset，将其写入多个位置，然后 uncache 。...3.应用其他DataFrame操作，流式DataFrame中不支持许多DataFrame和Dataset操作，使用foreachBatch可以在每个微批输出上应用其中一些操作，但是，必须自己解释执行该操作的端到端语义...4.默认情况下，foreachBatch仅提供至少一次写保证。但是，可以使用提供给该函数的batchId作为重复数据删除输出并获得一次性保证的方法。... import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.functions._ val inputStreamDF: DataFrame

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Spark如何保证使用RDD、DataFrame和DataSet的foreach遍历时保证顺序执行

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