Spark的运算操作有两种类型：分别是Transformation和Action，区别如下： Transformation：代表的是转化操作就是我们的计算流程，返回是RDD[T]，可以是一个链式的转化，...结合日常开发比如常用的count，collect，saveAsTextFile他们都是属于action类型，结果值要么是空，要么是一个数值，或者是object对象。...接着回到正题，我们说下foreachPartition和mapPartitions的分别，细心的朋友可能会发现foreachPartition并没有出现在上面的方法列表中，原因可能是官方文档并只是列举了常用的处理方法...从上面的返回值是空可以看出foreachPartition应该属于action运算操作，而mapPartitions是在Transformation中，所以是转化操作，此外在应用场景上区别是mapPartitions...参考文档： http://spark.apache.org/docs/2.1.1/api/java/org/apache/spark/rdd/RDD.html https://spark.apache.org
我想说的是： 一次函数调用会处理一个partition所有的数据， 确实是可以节省你调用函数的那微乎其微的时间开销， 但是这个节省的时间真的太小了， 尤其是对与spark这种框架， 本身就不是用来做毫秒级响应的东西...实际上，你使用MapPartitions迭代的时候，还是是一条条数据处理的，这个次数其实完全没变。...mapPartitions 带来的问题 其实就我个人经验来看， mapPartitions 的正确使用其实并不会造成什么大的问题， 当然我也没看出普通场景 mapPartitions 比 map...将数据都堆积到了内存， 真就变成了一次处理一个partition的数据了， 在某种程度上已经破坏了 Spark Pipeline 的计算模式了。...其一个分区只会被调用一次的特性， 在一些写数据库的时候确实很有帮助， 因为我们的 Spark 是分布式执行的， 所以连接数据库的操作必须放到算子内部才能正确的被Executor执行， 那么 mapPartitions
实际上，你使用MapPartitions迭代的时候，还是一条条数据处理的，这个次数其实完全没变。...mapPartitions 带来的问题 其实就我个人经验来看，mapPartitions 的正确使用其实并不会造成什么大的问题，当然我也没看出普通场景 mapPartitions 比 map 有什么优势...将数据都堆积到了内存，真就变成了一次处理一个partition的数据了，在某种程度上已经破坏了 Spark Pipeline 的计算模式了。...mapPartitions 到底该怎么用 一对一的普通使用 存在即是道理，虽然上面一直在吐槽，但是其确实有存在的理由。...其一个分区只会被调用一次的特性，在一些写数据库的时候确实很有帮助，因为我们的 Spark 是分布式执行的，所以连接数据库的操作必须放到算子内部才能正确的被Executor执行，那么 mapPartitions
如何简化美化LEfSe分析结果中的Cladogram图 作者：赵维 中国科学院天津工业生物技术研究所 审稿：刘永鑫 中国科学院遗传与发育生物学研究所 写在前面 关于LEfSe分析，相信大家早已耳熟能详。...网上也有很多指导如何做LEfSe分析流程的文章。可是在实际应用中，仍然会遇到一些问题。LEfSe以出图美观的优势吸引大家用它绘图，然而为什么同样的流程，我们做出来的图总是不如别人发在文章里的漂亮？...于是，提示我们可以从LEfSe流程分析的中间文件.lefse_internal_res入手进行编辑： 将LEfSe分析第二步(LDA Effect Size)的结果文件Galaxy12-[B)LDA_Effect_Size...(LEfSe)_on_data_11].lefse_internal_res下载下来，使用notepad编辑器打开，该文件记录了每一个分类单元在各组的统计差异显著性结果，打开如下： ?...按照上述步骤，我们一开始的（图2）分析结果，经优化后如下： ? 优化后的cladogram图减少了无差异的分类单元的出现，增大了差异微生物的扇面区，结果更加清晰美观。
现在碰到过一些结果后面的操作适合用到，所以这里就拿出来用一下，并且复习一下落下的知识。 概念： 基本概念这个博主解释的比较清楚，如果有不懂的可以去看一下。...来简化代码，即在方法的某些部分动态的添加某些方法，起到简化代码的作用。...toString().equals("0")) { // 返回数据异常 throw new ResultErrorException("WebService 返回结果异常.../名字，则需要在切面的方法中添加变量 JoinPoint point，通过这个对象来进行获取。...point.getArgs() 结果： 红框内容就是AOP自动添加的。
本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，其他版本可能稍有不同 Spark Task 的执行流程③ - 执行 task一文中介绍了 task 是如何执行并返回 task 执行结果的，本文将进一步介绍...task 的结果是怎么处理的。...我们进一步展开上图中浅灰色背景步骤，根据 resultSize（序列化后的 task 结果大小） 大小的不同，共有三种情况： resultSize > spark.driver.maxResultSize...spark.task.maxDirectResultSize 更小的值；这种情况下，会将结果存储到 BlockManager 中。...此时，serializedResult 为序列化的 IndirectTaskResult 对象，driver 之后可以通过该对象在 BlockManager 系统中拉取结果 resultSize <=
Spark算子解读 4. mapPartitions之殇 5. Spark Pipeline中的mapPartitions 6. 最佳实践 7....Spark算子解读 同样的业务需求，不同的算子实现会有不一样的特性。我们将多年的Spark开发技巧总结在下表中： 表1 Spark算子开发技巧总结 多行输入多行输出：多行数据一起进入内存处理。...Spark Pipeline中的mapPartitions 在进行下一部分讲解之前，我们先简要介绍一下Spark的懒执行机制。Spark的算子分为Action和Transformation两大类。...观察结果如下，每一行数据以一个GenericRowWithSchema实例存在并加入ArrayList中，其计算过程中最大的峰值正好为600万即两倍的分区数据量。...使用mapPartitions + ArrayList.iterator()仅仅只是造成OOM或GC压力大吗？偏偏不巧，在Spark的内存管理中另有一番天地，会牵扯到更多的性能问题。
，SparkSQL，SparkStreaming等，Spark专栏地址.欢迎小伙伴们订阅 常用算子合集 Spark中的算子概述 转换算子与行动算子的区别于联系 常见的转换算子汇总 map算子 flatMap...Driver 中 特点 1.Spark 中所有的 Transformations 是 惰性 的, 不会立即执行获得结果....行动算子是spark中的另一种操作，它们用于从一个RDD中收集数据，或者从一个RDD中计算结果，如collect、reduce、count等。...RDD中； 而mapPartitions算子是一对多的操作，它会将一个RDD中的每一个分区都映射到另一个RDD中，每个分区中的元素会被一次性处理，减少了操作次数，提高了处理效率。...2.而mapPartitions(foreachPartition)则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。
所以本文就推荐使用SystemVerilog来简化FPGA中接口的连接方式。 ...的支持已经比较好了，完全可以使用SystemVerilog写出可综合的FPGA程序，而且FPGA开发中只会使用的SystemVerilog语法的一小部分，入门也很快，因此建议FPGA工程师学一下SystemVerilog...本文中用到的logic关键字的解释可以参考SystemVerilog教程之数据类型1 此次例程也比较简单，有两个模块module1和module2，module1中输出a和b，在module2中完成加法后再返还给...image-20200720192328527 下面我们把程序稍作改动，将a/b/c三个接口使用SystemVerilog中的interface来连接。 ...就表示my_itf接口的方向按照mod1中指定的，而且代码中的a、b、c要相应的换成itf_abc.a、itf_abc.b、itf_abc.c. // module1.sv module module1
一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。 二、架构图 ?...三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...中的MapOutputTrackerMaster汇报。...拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM
在 Spark 中，所有的 transformations 都是 lazy 的，它们不会马上计算它们的结果，而是仅仅记录转换操作是应用到哪些基础数据集上的，只有当 actions 要返回结果的时候计算才会发生...但是可以使用 persist (或 cache)方法持久化一个 RDD 到内存中，这样Spark 会在集群上保存相关的元素，下次查询的时候会变得更快，也可以持久化 RDD 到磁盘，或在多个节点间复制。...func) mapPartitions 是 map 的一个变种。...map 的输入函数是应用于 RDD 中每个元素，而 mapPartitions 的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。...每个分区中的内容将以 Iterator[T] 传递给输入函数 f，f 的输出结果是 Iterator[U]。最终的 RDD 由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。
更多大数据小技巧及调优，spark的源码文章，原理文章及源码视频请加入知识星球。扫描，底部二维码，或者点击阅读原文。 昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。...大家应该都知道mapPartitions值针对整个分区执行map操作。而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块，当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。...，关于二次排序及高效结合mapPartitions的例子，浪尖会在这两天更新到星球里。
以前在工作中主要写Spark SQL相关的代码，对于RDD的学习有些疏漏。本周工作中学习了一些简单的RDD的知识，主要是关于RDD分区相关的内容。...接下来就介绍一下在这一过程中的一些学习收获。 1、RDD特性-分区列表 Spark中的RDD是被分区的，每一个分区都会被一个计算任务（Task处理），分区数决定了并行计算的数量。...结果并不是如我们所想，那么是为什么呢？原因在于repartition所使用的Key，并非是RDD中每一条数据的Key，而是它为每条数据重新生成了一个随机数，作为此条数据的Key： ?...二者有什么区别呢： map是对rdd中的每一个元素进行操作；mapPartitions则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。...而在我们的场景中，选择mapPartitions即可。
标签：VBA 在使用VBA编写代码时，你可以不用强制声明变量，前提是在代码前面没有语句：Option Explicit，或者取消选择了选项中的“要求变量声明”。...然而，我们不提倡这种做法，因为会造成代码的混乱，当写错变量名时不容易找出哪里出错了。 在编写VBA代码时，声明变量并指出具体的变量类型是一种非常好的编程习惯。...这样也不好，因为这样的变量会在内存中占据更多的空间，并且在访问这样的变量以对其执行操作时往往会进行类型转换，从而导致代码运行变慢。...String Dim dbl As Double Dim sng As Single Dim lnglng As LongLong Dim vr As Variant 也可以在一行中声明多个变量，例如可以通过逗号分隔声明来缩短上面的内容...虽然这样做很方便，但存在的一个缺点是不如As语句后加上变量类型更加直观，不过，对于熟悉VBA的人来说，还是很方便的。 就这么多，你还有补充的吗？
RDD的重复计算 对上图中的RDD计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果： ? RDD架构优化 2....表示每一个元素 mapPartitions(_….) 表示每个分区的数据组成的迭代器 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作，而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。...mapPartition 算子 比如，当要把RDD中的所有数据通过JDBC写入数据，如果使用map算子，那么需要对RDD中的每一个元素都创建一个数据库连接，这样对资源的消耗很大，如果使用mapPartitions...mapPartitions算子也存在一些缺点：对于普通的map操作，一次处理一条数据，如果在处理了2000条数据后内存不足，那么可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收掉；但是如果使用mapPartitions...7. repartition/coalesce调节并行度 Spark 中虽然可以设置并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark SQL以外的所有
一. mapPartitions 普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作，而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。...image.png 比如，当要把 RDD 中的所有数据通过 JDBC 写入数据，如果使用 map 算子，那么需要对 RDD 中的每一个元素都创建一个数据库连接，这样对资源的消耗很大，如果使用mapPartitions...mapPartitions算子也存在一些缺点：对于普通的map操作，一次处理一条数据，如果在处理了2000条数据后内存不足，那么可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收掉；但是如果使用mapPartitions...三. filter 与 coalesce 的配合使用 在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过filter...四. repartition解决 SparkSQL 低并行度问题 在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark
在数据分析中，处理Key，Value的Pair数据是极为常见的场景，例如我们可以针对这样的数据进行分组、聚合或者将两个包含Pair数据的RDD根据key进行join。...Spark为此提供了一个高度抽象的操作combineByKey。...mergeValue则是将原RDD中Pair的Value合并为操作后的C类型数据。合并操作的实现决定了结果的运算方式。...所以，mergeValue更像是声明了一种合并方式，它是由整个combine运算的结果来导向的。函数的输入为原RDD中Pair的V，输出为结果RDD中Pair的C。...mergeValue实则就是将原RDD的元素追加到CompactBuffer中，即将追加操作(+=)视为合并操作。
昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。大家应该都知道mapPartitions值针对整个分区执行map操作。...而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块，当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。...repartitionAndSortWithinPartitions(new KeyBasePartitioner(3)).saveAsTextFile("file:///opt/output/") 结果
---熟悉 MySQL 的同学，一定对如何实时监控InnoDB表内部计数器非常了解。 就一条命令：show engine innodb status ；这条命令非常简单，但是其结果的可读性却比较差！...那如何能简化输出，并且增加其结果的可读性呢？ MySQL 本身有一张表，在元数据字典库里，表名为innodb_metrics。...比如我们打印一下 show engine innodb status 的部分结果：InnoDB Buffer Pool 部分（截取片段 BUFFER POOL AND MEMORY），我把频繁关注的几条数据做了简单注释...可以非常方便的编写SQL直接从表innodb_metrics 中查询出结果。...1042*16/1024=16.28MB，同样的方法，写条SQL，得出结果。
Spark中cache和persist的区别 1.RDD持久化简介 Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。...数据将会在第一次 action 操作时进行计算，并缓存在节点的内存中。...Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。...在 shuffle 操作中（例如 reduceByKey），即便是用户没有调用 persist 方法，Spark 也会自动缓存部分中间数据。...这样做的结果就是能保持一个较小的堆，以减少垃圾收集对应用的影响。
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