RDD分区问题 - 腾讯云开发者社区

RDD分区的作用一个HDFS文件的RDD将文件的每个文件块表示为一个分区，并且知道每个文件块的位置信息。...当RDD分区被缓存，则计算应该被发送到缓存分区所在的节点进行，另外，RDD的血统也会影响子RDD的位置，回溯RDD的血统，直到找到具有首选位置属性的父RDD，并据此决定子RDD的位置。...RDD分区计算 Spark中RDD计算是以分区为单位的，而且计算函数是在对迭代器复合，不需要保留每次计算的结果。...RDD分区函数分区的划分对于shuffle类操作很关键，决定了该操作的父RDD和子RDD的依赖类型。...比如之前提到的join操作，如果是协同划分的话，两个父RDD之间，父RDD与子RDD之间能形成一致的分区安排。即同一个Key保证被映射到同一个分区，这样就是窄依赖。

1.3K3 0

键值对RDD数据分区

分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle后进入哪个分区和Reduce的个数。...注意：只有Key-Value类型的RDD才有分区器，非Key-Value类型的RDD分区的值是None 每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的。...), (i,100), (j,100)) 1=List((a,100), (b,100), (c,100)) 2=List((d,100), (e,100), (f,100)) 注意：若出现这种序列化问题...@transient val name="a" class CustomPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner{ ... } } 该问题的原因...---- 数据倾斜无论是HashPartitioner还是RangePartitioner都可能会有数据倾斜的问题产生，但是需要注意的是，出现数据倾斜是数据的原因，而不是分区器的原因，是需要单独处理的

2.3K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

举例说明Spark RDD的分区、依赖

的每个分区依赖父RDD的哪些分区 dependency包含RDD成员，即子RDD依赖的父RDD，该RDD的compute函数说明了对该父RDD的分区进行怎么样的计算能得到子RDD的分区该父RDD中同样包含...dependency成员，该dependency同样包含上述特点，同样可以通过该父RDD的dependency成员来确定该父RDD依赖的爷爷RDD。...同样可以通过dependency.getParents方法和爷爷RDD.compute来得出如何从父RDD回朔到爷爷RDD，依次类推，可以回朔到第一个RDD 那么，如果某个RDD的partition计算失败...，要回朔到哪个RDD为止呢？...都有一个编号，在回朔的过程中，每向上回朔一次变回得到一个或多个相对父RDD，这时系统会判断该RDD是否存在（即被缓存），如果存在则停止回朔，如果不存在则一直向上回朔到某个RDD存在或到最初RDD的数据源为止

3061 0

SparkCore源码分析之RDD默认分区规则

SparkCore源码分析之RDD默认分区规则基础概念 RDD 定义 ❝RDD，全称Resilient Distribute Dataset，学名弹性分布式数据集，是Spark框架中的基本数据抽象 ❞....txt") 从集合中创建RDD默认分区规则分析默认分区数源码过程查看makeRDD源码，发现调用了parallelize方法，使用了从外面传进来的numSlices，如果创建rdd的时候没有指定默认分区数目...假设有一个集合List(1, 2, 3, 4)，有3个分区，那么分区和数据如下：分区0：[0, 1) 1 分区1：[1, 2) 2 分区2：[2, 4) 3 4 总结当从集合中创建rdd时，分区数如果不设置...+ 1) * 集合长度) / 分区数从文件中创建RDD默认分区规则分析默认分区数源码过程查看textFile源码，我们发现分区参数不再是numSplices，而是minPartitions，从字面意义上都代表着这个参数代表了最小分区数...集合时，如果不传minPartitions参数的话，默认是会取Math.min(集合创建RDD默认分区数，2)，如果传了的话，文件字节数 % 最小分区数 = 0，那么分区数 = 最小分区数，如果不等于0

5781 0

Spark学习记录|RDD分区的那些事

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。...： 1 1 可以看到两个RDD的分区数量都是1，那是不是RDD的分区数量默认是1呢？...如果将一个分区较多的RDD重新分区为分区较少的RDD，默认的coalesce是不会进行shuffle过程的（参数中的shuffle默认值为false），其过程类似于如下，是一个分区之间相互组合的过程（窄依赖...但是如果想要分区较少的RDD转换为分区较多的RDD，shuffle过程是会有的。...所以，在将一个分区较多的RDD重新分区为分区较少的RDD时，尽量使用coalesce算子。

9762 0

textFile构建RDD的分区及compute计算策略

def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope...{ assertNotStopped() //输入文件的格式TextInputFormat，key的类型LongWritable ，value的类型Text //最小分区数defaultMinPartitions...并不决定我们的分区数。 B),hadoopRDD的getPartition方法。主要是获取分片的过程通过调用FileInputFormat.getSplits方法来实现分片。

1.1K7 0

Spark笔记7-RDD持久化和分区

demo list = ["hadoop", "spark", "hive"] rdd = sc.parallelize(list) # 生成RDD rdd.cache() # 标记为持久化 print...触发从头到尾的计算，将结果存入缓存中 print(','.join(rdd.collect())) # 使用上面缓存的结果，不必再次从头到尾的进行计算，使用缓存的RDD 分区优点增加并行度：RDD...创建RDD时候指定分区个数 list = [1,2,3,4] rdd = sc.parallelize(list,4) # 设置4个分区修改分区数目用repartition方法 data = sc.parallelize...([1,2,3,4], 4) # 指定4个分区 len(data.glom().collect()) # 显示分区数目 rdd = data.repartition(2) # 重新设置分区数目为2...自定义分区 spark自带的分区方式哈希分区 hash partitioner 区域分区 range partitioner 自定义分区 # demo.py from pyspark import

7421 0

Spark Core源码精读计划19 | RDD的依赖与分区逻辑

这两者不仅与之后调度系统的细节（DAG、Shuffle等）息息相关，而且也是面试Spark系大数据研发工程师时经常被问到的基础问题（反正我是会问的），因此看官也可以将本文当做一篇面试知识点解析来看。...窄依赖所谓窄依赖，是指父RDD的每个分区都仅被子RDD的一个分区所依赖，也就是说子RDD的一个分区固定对应一个父RDD的单个分区。窄依赖在代码中的基类是NarrowDependency抽象类。...为父RDD分区ID的起始值，outStart为子RDD分区ID的起始值，例如union()算子就会产生这种依赖。...当子RDD分区对应多个父RDD的分区（如join()算子）时，也可以形成窄依赖。其前提是父子RDD的分区规则完全相同，即子RDD的某个分区p对应父RDD 1的分区p，也对应父RDD 2的分区p。...它就是指子RDD的一个分区会对应一个父RDD的多个分区，并且往往是全部分区。ShuffleDependency类的代码如下。

6733 0

Spark核心RDD、什么是RDD、RDD的属性、创建RDD、RDD的依赖以及缓存、

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。...用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。 b、一个计算每个分区的函数。...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。 d、一个Partitioner，即RDD的分片函数。...6.3:Lineage：RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。...RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

1.2K10 0

RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

键值对概述 “键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。...普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。...] = List(Hadoop, Spark, Hive, Scala) scala> val rdd = sc.parallelize(list) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...，从执行结果反馈信息，可以看出，rdd类型是RDD[(String, Int)]。...scala> val rdd = sc.parallelize(Array(("spark",2),("hadoop",5),("spark",4),("hadoop",7))) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD

3K4 0

Spark之【键值对RDD数据分区器】介绍及使用说明

---- 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...注意: (1) Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None。...(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的。...1.获取RDD分区可以通过使用RDD的partitioner 属性来获取 RDD 的分区方式。它会返回一个 scala.Option 对象，通过get方法获取其中的值。...：判断key在rangeBounds中所处的范围，给出该key值在下一个RDD中的分区id下标；该分区器要求RDD中的KEY类型必须是可以排序的。

9772 0

Linux磁盘分区问题

Linux 磁盘分区问题一：如果遇到下述问题： [root@ostack-228-32 ~]# mount /dev/sdb /data/ mount: /dev/sdb is already mounted...extsz=4096 blocks=0, rtextents=0 [root@ostack-228-32 ~]# mount /dev/sdb1 /data 问题二...： fdsik 分区最大只能 2T 分区，需要使用 parted 分区 [root@ostack-228-32 ~]# parted /dev/sdb GNU Parted 3.1 Using /dev...xfs 22T 34M 22T 1% /data [root@ostack-228-32 ~]# vim /etc/fstab ---- 标题：Linux磁盘分区问题

4.7K3 0

Spark Core快速入门系列(10) | Key-Value 类型 RDD 的数据分区器

对于只存储 value的 RDD, 不需要分区器. 只有存储Key-Value类型的才会需要分区器. ...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 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数. 一....查看 RDD 的分区 1. value RDD 的分区器 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...// 导入HashPartitioner import org.apache.spark.HashPartitioner // 对 rdd1 重新分区, 得到分区后的 RDD, 分区器使用 HashPartitioner...重新分区 val rdd3 = rdd1.partitionBy(new HashPartitioner(5)) // 检测RDD3的分区情况 val rdd4: RDD[(Int

6890 0

spark RDD

RDD简介 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。定义：只读的，可分区的分布式数据集；数据集可全部或部分缓存在内存中，在一个App多次计算间重用， RDD是Spark的核心。...原生数据空间转RDD 原生的SCALA数据集合可以转换为RDD进行操作包含一下两种方式 makeRDD parallelize 存储文件转RDD Partition（分区）一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑切分成...上的数据时根据块的数量来划分分区数 Spark核心概念 – 宽依赖和窄依赖 RDD父子依赖关系：窄（ Narrow）依赖和宽（ Wide）依赖。...窄依赖:指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。宽依赖:指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。

4681 0

RDD编程

（四）分区 RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成很多个分区，分别保存在不同的节点上。...比如，可以采用哈希分区方法，把userData这个RDD分区成m个分区，这些分区分布在节点u1、u2……um上。对userData进行分区以后，在执行连接操作时，就不会产生上图的数据混洗情况。...2、RDD分区原则 RDD分区的一个原则是使得分区的个数尽量等于集群中的CPU核心（core）数目。...RDD的分区数量 1 4.自定义分区方法 Spark提供了自带的HashPartitioner（哈希分区）与RangePartitioner（区域分区），能够满足大多数应用场景的需求。...与此同时，Spark也支持自定义分区方式，即通过提供一个自定义的分区函数来控制RDD的分区方式，从而利用领域知识进一步减少通信开销。

560 0

RDD解析

partition的个数需要视情况而定，RDD 可以通过创建操作或者转换操作得到，转换操作中，分区的个数会根据转换操作对应多个 RDD 之间的依赖关系确定，窄依赖子 RDD 由父 RDD 分区个数决定，...)内的第一个父 RDD 的 iterator 方法，该方的目的是拉取父 RDD 对应分区内的数据。...的iterator方法即遍历对应分区的数据，先判断改RDD的存储级别若不为NONE，则说明该数据已经存在于缓存中，RDD 经过持久化操作并经历了一次计算过程，可直接将数据返回。...在窄依赖中，父RDD的一个分区至多被一个子RDD的一个分区所依赖，分区数据不可被拆分： ? 在宽依赖中，父RDD的一个分区被子RDD的多个分区所依赖，分区数据被拆分： ?...一对一依赖表示子 RDD 分区的编号与父 RDD 分区的编号完全一致的情况，若两个 RDD 之间存在着一对一依赖，则子 RDD 的分区个数、分区内记录的个数都将继承自父 RDD。

5831 0

RDD — flatmap

spark.sparkContext val array = Array((1,"a b c d"),(2,"a b c"),(3,"a b")) /** * 第一种写法 */ val rdd...= sc.parallelize(array) rdd.flatMap(x => { val sub = ArrayBuffer.empty[(Int, String..., e)) }) sub.iterator }).collect().foreach(println) /** * 第二种写法 */ //rdd.flatMap

3442 0

Spark——RDD

概述全称为Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区,里面的元素可并行计算的集合。...在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上，RDD可以包含Python,Java,Scala...它的特性可以总结如下：它是不变的数据结构存储它是支持跨集群的分布式数据结构可以根据数据记录的key对结构进行分区提供了粗粒度的操作，且这些操作都支持分区它将数据存储在内存中，从而提供了低延迟性...弹性弹性即是RDD的每个分区的大小都是不固定的，不像hdfs那样，每个数据块就是128MB。...因此，RDD是有弹性的。分布式即是RDD的每个分区分布在集群的各个节点上，而非集中存在于一个节点。

6614 1

Spark RDD

弹性分布式数据集（RDD）不仅仅是一组不可变的JVM(Java虚拟机) 对象的分布集，可以让你执行高速运算，而且是Apark Spark的核心。顾名思义，该数据集是分布式的。...另外，RDD将跟踪（记入日志）应用于每个块的所有转换，以加快计算速度，并在发生错误和部分数据丢失时提供回退。在这种情况下，RDD可以重新计算数据。...RDD并行操作 Spark工作原理的最大优势是：每个转化并行执行，从而大大提高速度。数据集转化通常是惰性的，这就意味着任何转换仅在调用数据集上的操作才执行，这有助于Spark优化执行。

4963 0

RDD 编程

RDD 创建 2. RDD转换 3. RDD动作 4. 持久化 5. 分区 6....> val rdd2 = rdd.map(x => x+10) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[14] at map at...分区提高并行度减小通信开销分区原则：分区个数尽量 = 集群CPU核心数创建rdd时指定分区数量 sc.textFile(path, partitionNum) scala> val arr =...个分区 rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :26 更改分区数量...scala> rdd.partitions.size res0: Int = 2 scala> val rdd1 = rdd.repartition(1) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD

4572 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

RDD分区理解

键值对RDD数据分区

举例说明Spark RDD的分区、依赖

SparkCore源码分析之RDD默认分区规则

Spark学习记录|RDD分区的那些事

textFile构建RDD的分区及compute计算策略

Spark笔记7-RDD持久化和分区

Spark Core源码精读计划19 | RDD的依赖与分区逻辑

Spark核心RDD、什么是RDD、RDD的属性、创建RDD、RDD的依赖以及缓存、

RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

Spark之【键值对RDD数据分区器】介绍及使用说明

Linux磁盘分区问题

Spark Core快速入门系列(10) | Key-Value 类型 RDD 的数据分区器

spark RDD

RDD编程

RDD解析

RDD — flatmap

Spark——RDD

Spark RDD

RDD 编程

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐