Spark -将分区数减少到已读取的文件夹数 - 腾讯云开发者社区

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代达罗斯之殇-大数据领域小文件问题解决攻略

随后进行一些简单的HDFS文件/文件夹操作(将新文件覆盖回原目录)，则可以将NameNode的内存使用减少到200分之1，并且可以提高以后MapReduce或其他计算引擎对同一数据处理的性能。...比如原有1000个分区，减少到200个分区，这时可以将shuffle设为false，因为子RDD中的一个分区只对应父RDD的5个分区，压力不大。分区数之间的比例悬殊。...下面通过一个例子，Spark SQL写数据时，导致产生分区数"剧增"的典型场景，通过分区数"剧增"，以及Spark中task数和分区数的关系等，来倒推小文件过多的可能原因（这里的分区数是指生成的DataSet...那么这n个RDD最终union生成的一个RDD的分区数仍是m，分区器也是相同的 2）不满足第一种情况，则通过union生成的RDD的分区数为父RDD的分区数之和同样的这种机制也可以套用到Spark SQL...通过repartition或coalesce算子控制最后的DataSet的分区数将Hive风格的Coalesce and Repartition Hint 应用到Spark SQL需要注意这种方式对Spark

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这个将996反对到极致的网站，在GitHub上的Star数已经狂飙到 6 万+了

有位大佬注册一个名为996.icu的网站，该网站虽然只有一个首页，但主题却极为明确：工作996，生病ICU。在该网站中作者直接点名批评了58同城、有赞以及因为员工关系被推上风口浪尖的京东！...网站的开篇即是对996工作制的介绍：“996”工作制，即每天早 9 点到岗，一直工作到晚上 9 点。每周工作 6 天。“996”工作制的周工作时间为最低 60 小时。...最后，网站作者还帮被公司996的员工们算了一笔经济账：按照劳动法规定， 996 工作制下只有拿到当前工资的2. 275 倍，才在经济账上不吃亏。不得不说该网站已经将996工作制反对到了极致！可敬！...以下为该网站的全部内容： ? 不过该网页的源码并未托管到 GitHub 上，而是在 README 中给出了链接以及英文介绍，也让老外感受下中国程序猿对996制度的不满。...目前该项目在GitHub的Star 数已经直接飙到 6 万+了，并且还在快速增长中…… 该项目的火爆不断引来同病相怜人们的关注，看来被动996制度已经成为了众多人心中不可触摸的痛！

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解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式

，一次一个receiver kafka中的topic分区并不能关联产生在spark streaming中的rdd分区增加在KafkaUtils.createStream()中的指定的topic分区数，...blockId、网络传输、磁盘读取等来获取数据的整个过程，提升了效率无需wal，进一步减少磁盘IO操作 direct方式生的rdd是KafkaRDD，它的分区数与kafka分区数保持一致一样多的rdd...在KafkaRDD在compute函数中，使用SimpleConsumer根据指定的topic、分区、offset去读取kafka数据。...分区读取数据的最大速率（每秒记录数）。...这是针对每个分区进行限速，需要事先知道kafka分区数，来评估系统的吞吐量

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如何管理Spark的分区

**coalesce算法通过将数据从某些分区移动到现有分区来更改节点数，该方法显然用户增加分区数。...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。...通常情况下，结果集的数据量减少时，其对应的分区数也应当相应地减少。那么该如何确定具体的分区数呢？...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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SparkSQL的应用实践和优化实战

一些其它优化执行计划调优执行计划的自动调优： Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有...是否已匹配"的映射表；在和右表join结束之后，把所有没有匹配到的key，用null进行join填充。...基于Parquet数据读取剪枝以parquet格式数据为对象，在数据读取时进行适当的过滤剪枝，从而减少读取的数据量，加速查询速度优化点： LocalSort BoomFilter BitMap Prewhere...分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。...平均性能提升20% 其他优化 Hive/SparkLoad分区Move文件优化：通过调整staging目录位置，实现在Load过程中mv文件夹，替代逐个mv文件，从而减少与NameNode的交互次数

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RDD原理与基本操作 | Spark，从入门到精通

Storage Level 是 RDD 持久化的存储级别，RDD 持久化可以调用两种方法：cache 和 persist：persist 方法可以自由的设置存储级别，默认是持久化到内存；cache 方法是将...：persist 虽然可以将 RDD 的 partition 持久化到磁盘，但一旦作业执行结束，被 cache 到磁盘上的 RDD 会被清空；而 checkpoint 将 RDD 持久化到 HDFS 或本地文件夹...RDD 的分区机制有两个关键点：一个是关键参数，即 Spark 的默认并发数 spark.default.parallelism；另一个是关键原则，RDD 分区尽可能使得分区的个数等于集群核心数目。...rdd 的分区数 = max（本地 file 的分片数， sc.defaultMinPartitions） 2.从 HDFS 生成的 RDD，如果没有指定分区数，则默认分区数规则为： rdd 的分区数...RDD的默认分区数：（spark 2.1.0）》 https://www.jianshu.com/p/4b7d07e754fa 《Spark性能优化指南——基础篇》 https://tech.meituan.com

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

④.分区当从数据创建 RDD 时，它默认对 RDD 中的元素进行分区。默认情况下，它会根据可用内核数进行分区。...(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。...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...①当处理较少的数据量时，通常应该减少 shuffle 分区，否则最终会得到许多分区文件，每个分区中的记录数较少，形成了文件碎片化。

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Spark中的Shuffle过程是什么？为什么它在性能上很关键？

Spark中的Shuffle过程是什么？为什么它在性能上很关键？在Spark中，Shuffle是指将数据重新分区的过程，通常在数据的重新分区和聚合操作中发生。...在Map阶段，Spark将输入数据按照指定的分区规则进行分区，然后将每个分区的数据进行排序和合并。这个过程涉及到大量的数据读取、排序和合并操作，因此是一个计算密集型的阶段。...在Reduce阶段，Spark将Map阶段输出的数据按照分区进行聚合，并将结果写入到最终的输出中。这个过程涉及到数据的合并和写入操作，通常是一个磁盘IO密集型的阶段。...这会导致某些任务的执行时间较长，从而影响整个作业的性能。为了优化Shuffle过程的性能，可以采取以下几种策略：调整分区数：通过调整分区数，可以控制每个分区的数据量，从而减少数据倾斜的问题。...通常可以根据数据量和集群资源的情况来选择合适的分区数。使用合适的数据结构：在Shuffle过程中，可以使用合适的数据结构来减少排序和合并操作的开销。

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sparksql调优之第一弹

对于有些公司来说，估计在用的时候会有Spark sql处理的数据比较少，然后资源也比较少，这时候这个shuffle分区数200就太大了，应该适当调小，来提升性能。...5，文件与分区这个总共有两个参数可以调整：一个是在读取文件的时候一个分区接受多少数据；另一个是文件打开的开销，通俗理解就是小文件合并的阈值。...参数介绍如下：属性名称默认值介绍 spark.sql.files.maxPartitionBytes 134217728 (128 MB) 打包传入一个分区的最大字节，在读取文件的时候。...spark.sql.files.openCostInBytes 4194304 (4 MB) 用相同时间内可以扫描的数据的大小来衡量打开一个文件的开销。当将多个文件写入同一个分区的时候该参数有用。...分区数该增大增大，该减少减少。内存要尽可能大。表别动不动就缓存，有时候重新加载比缓存速度都快。该广播广播，不该广播的时候就别广播，就一个批次执行完的任务你广播毛线。。。。。。

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spark sql 非业务调优

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从 Neo4j 导入 Nebula Graph 实践见 SPark 数据导入原理

Exchange 通过在不同分区调取 Neo4j driver 执行不同 skip 和 limit 的 Cypher 语句，将数据分布在不同的分区，来获取更好的性能。...Exchange 中的 Neo4jReader 类会先将用户配置中的 exec Cypher 语句，return 后边的语句替换成 count(*) 执行获取数据总量，再根据分区数计算每个分区的起始偏移量和大小...这里如果用户配置了 check_point_path 目录，会读取目录中的文件，如果处于续传的状态，Exchange 会计算出每个分区应该的偏移量和大小。...接下来就可以将 Neo4j 数据导入到 Nebula Graph 中了，首先我们需要下载和编译打包项目，项目在 nebula-java 这个仓库下 tools/exchange 文件夹中。...如果默认的排序找不到规律，可以使用点/关系的 ID 作为排序属性，并且将 partition 的值尽量设小，减少 Neo4j 的排序压力，本文中边 edgeAB 的 partition 就设置为 1。

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自适应查询执行：在运行时提升Spark SQL执行性能

（例如，涉及排序或聚合的操作），从而减慢查询速度如果分区数太多，那么每个分区处理的数据可能非常小，并且将有大量的网络数据获取来读取shuffle块，这也会由于低效的I/O模式而减慢查询速度。...我们把初始的shuffle分区数设置为5，因此在shuffle的时候数据被打乱到5个分区中。如果没有AQE，Spark将启动5个task来完成最后的聚合。...对于在运行时转换的broadcast hash join，我们可以进一步将常规的shuffle优化为本地化shuffle来减少网络流量。...它可以根据在shuffle map stage收集的统计信息动态调整shuffle后的分区数。在Spark UI中，用户可以将鼠标悬停在该节点上，以查看它应用于无序分区的优化。...当CustomShuffleReader的标志为coalesced时，表示AQE已根据目标分区大小在shuffle后检测并合并了小分区。此节点的详细信息显示合并后的无序分区数和分区大小。 ?

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C语言实例第11期：将3个数由大到小的顺序输出

//实现功能：输入三个整数，然后按由大到小的顺序输出 // #include "stdio.h" void swap(int *pa, int *pb){ int temp; temp...*pc) { swap(pb, pc); } } int main(){ int a, b, c, *pa, *pb, *pc; printf("请输入三个数:...compare(pa, pb, pc); printf("%d\t%d\t%d\n", a, b, c); return 0; } 运行结果程序分析还记不记得之前讲过的传址和传值

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如何调优Spark Steraming

RDD本质上是将数据分区（Partition）封装起来。而DStream是一个由时间驱动、逻辑封装的RDD。...任务以线程而不是执行器的进程执行。每个DStream由RDD组成，而RDD又由分区组成。每个分区是一块独立的数据，由一个任务操作。因为一个RDD中的分区数与任务数之间存在几乎一对一的映射。...也就是说，DStream并行度是分区数的函数。该分区数取决于依赖关系类型：跨过DStream时如果落在窄依赖区，分区数保持不变，但经过shuffle区由于宽依赖的缘故，这个分区数会发生改变。 ?...shuffle的分区数由 spark.default.parallelism决定，或者如果 spark.default.parallelism未设置，则由构成父DStream的RDD中的最大分区数决定。...实现完全优化的并行度的最佳方法，就是不断试错，和常规Spark应用的调优的方法一样，控制逐渐增加分区的个数，每次将分区数乘以1.5，直到性能停止改进位置。这可以通过Spark UI 进行校准。

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SparkCore快速入门系列（5）

RDD分区数和启动时指定的核数、调用方法时指定的分区数、如文件本身分区数有关系分区原则 1.启动的时候指定的CPU核数确定了一个参数值: spark.default.parallelism=指定的...) 所以如果分配的核数为多个，且从文件中读取数据创建RDD，即使hdfs文件只有1个切片，最后的Spark的RDD的partition数也有可能是2 2.3.5....(4).partitions.length //减少分区 rdd1.repartition(3).partitions.length //利用coalesce改变rdd1分区数 //减少分区...coalesce默认减少rdd分区数，增加rdd分区数不会生效。...不管增加还是减少分区数原rdd分区数不变,变的是新生成的rdd的分区数 ★应用场景: 在把处理结果保存到hdfs上之前可以减少分区数(合并小文件) sc.textFile(“hdfs://node01

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Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

RDD作为参数进行关联，产生的新RDD中的元素不会出现笛卡尔积的情况，使用fullOuterJoin函数会产生笛卡尔积 coalesce (numPartitions)：对RDD重新分区，将RDD中的分区数减小到参数...Java序列化对象的方式缓存到内存中，有效减少了RDD在内存中占用的空间，不过读取时会消耗更多的CPU资源 DISK_ONLY：RDD仅缓存一份到磁盘 MEMORY_AND_DISK：RDD仅缓存一份到内存...：将RDD以Java序列化对象的方式缓存到内存中，当内存中空间不足时会将部分RDD分区缓存到磁盘，有效减少了RDD在内存中占用的空间，不过读取时会消耗更多的CPU资源 OFF_HEAP：将RDD以序列化的方式缓存到...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。...此时涉及一个比较重要的参数——spark.shuffle.spill，决定在内存被写满后是否将数据以文件的形式写入到磁盘，默认值为true，如果设置为false，则有可能会发生OOM内存溢出的风险，建议开启

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

(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...，此方法将路径作为参数，并可选择将多个分区作为第二个参数； sparkContext.wholeTextFiles() 将文本文件读入 RDD[(String,String)] 类型的 PairedRDD...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。...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...①当处理较少的数据量时，通常应该减少 shuffle 分区，否则最终会得到许多分区文件，每个分区中的记录数较少，形成了文件碎片化。

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Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

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Hadoop、Spark、Kafka面试题及答案整理

partition的目是将记录划分到不同的Reducer上去，以期望能够达到负载均衡，以后的Reducer就会根据partition来读取自己对应的数据。接着运行combiner(如果设置了的话)。...combiner的本质也是一个Reducer，其目的是对将要写入到磁盘上的文件先进行一次处理，这样，写入到磁盘的数据量就会减少。...Spark2.0的了解更简单：ANSI SQL与更合理的API 速度更快：用Spark作为编译器更智能：Structured Streaming rdd 怎么分区宽依赖和窄依赖宽依赖：父RDD的分区被子...怎么解决kafka的数据丢失 producer端：宏观上看保证数据的可靠安全性，肯定是依据分区数做好数据备份，设立副本数。...broker端： topic设置多分区，分区自适应所在机器，为了让各分区均匀分布在所在的broker中，分区数要大于broker数。分区是kafka进行并行读写的单位，是提升kafka速度的关键。

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现在有10个随机数，随机数的范围在1到100之间。现在要求写出一种算法，将1到100之间没有在随机数中的数求出来

代达罗斯之殇-大数据领域小文件问题解决攻略

这个将996反对到极致的网站，在GitHub上的Star数已经狂飙到 6 万+了

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如何管理Spark的分区

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