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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

将每个分区内的最大值进行求和，初始值为0 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...：分区0为1,2,3,4 分区1为5,6,7,8,9 第一个分区最大值为4，第二个分区最大值为9，全局聚合后的结果为13 将每个分区内的最大值进行求和，初始值为5 scala> val maxSum...为条为单位打印，而foreachPartition以分区为单位打印。...应用场景：比如要将计算好的数据写入到HDFS/Hive/MySQL等中，需要使用foreachPartition效率更高。...而foreachPartition每建立一个JDBC连接就可以将整个分区数据写入MySQL中，资源消耗小更高效。

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SparkCore快速入门系列（5）

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。...之所以使用惰性求值/延迟执行，是因为这样可以在Action时对RDD操作形成DAG有向无环图进行Stage的划分和并行优化，这种设计让Spark更加有效率地运行。...CPU核数(集群模式最小2) 2.对于Scala集合调用parallelize(集合,分区数)方法, 如果没有指定分区数,就使用spark.default.parallelism, 如果指定了就使用指定的分区数...在进行故障恢复时，Spark会对读取Checkpoint的开销和重新计算RDD分区的开销进行比较，从而自动选择最优的恢复策略。第五章 RDD依赖关系 5.1....针对每一个分区进行操作 //data.foreachPartition(saveToMySQL) //3.读取数据 def getConn():Connection={ DriverManager.getConnection

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Spark性能调优-RDD算子调优篇（深度好文，面试常问，建议收藏）

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。...表示每个分区的数据组成的迭代器在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写数据库的性能。...foreachPartition 算子使用了foreachPartition 算子后，可以获得以下的性能提升：对于我们写的function函数，一次处理一整个分区的数据；对于一个分区内的数据，创建唯一的数据库连接...针对上述的两个问题，我们分别进行分析：针对第一个问题，既然分区的数据量变小了，我们希望可以对分区数据进行重新分配，比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中，这样只需要用后面的两个task进行处理即可，...repartition 算子使用前后对比图 Spark SQL这一步的并行度和task数量肯定是没有办法去改变了，但是，对于Spark SQL查询出来的RDD，立即使用repartition算子，去重新进行分区

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你真知道如何高效用mapPartitions吗？

做过一段时间spark的应用开发的小伙伴都会渐渐发现，很没趣，因为都是调API。那么，真的是没趣吗，还是说你本身没有去深入研究呢？通过本文你就会发现自己没成长是哪的问题了。...1. mappartition粗介本问主要想讲如何高效的使用mappartition。首先，说到mappartition大家肯定想到的是map和MapPartition的对比。...网上这类教程很多了，以前浪尖也发过类似的，比如对比foreach和foreachpartition 主要是map和foreach这类的是针对一个元素调用一次我们的函数，也即是我们的函数参数是单个元素，...而foreachpartition是针对每个分区调用一次我们的函数，也即是我们函数传入的参数是整个分区数据的迭代器，这样避免了创建过多的临时链接等，提升了性能。...对于这样的案例，Spark的RDD不支持像mapreduce那些有上下文的写方法。其实，浪尖有个方法是无需缓存数据的，那就是自定义一个迭代器类。

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2021年大数据Spark（二十）：Spark Core外部数据源引入

---- 外部数据源 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如： 1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析...日志数据：电商网站的商家操作日志订单数据：保险行业订单数据 2）、使用Spark进行离线分析以后，往往将报表结果保存到MySQL表中网站基本分析（pv、uv。。。。。）.../details/81667115 MySQL 数据源实际开发中常常将分析结果RDD保存至MySQL表中，使用foreachPartition函数；此外Spark中提供JdbcRDD用于从...调用RDD#foreachPartition函数将每个分区数据保存至MySQL表中，保存时考虑降低RDD分区数目和批量插入，提升程序性能。...MySQL中去,有几个分区,就会开启关闭连接几次 //data.foreachPartition(itar=>dataToMySQL(itar)) data.foreachPartition

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Spark算子总结

的交集，有三个函数签名 val rdd9 = rdd6.intersection(rdd7) 会输出只含有4的rdd join 将数据集连接聚合，有点类似数据库里面的join 必须针对键值对的数据集进行使用...zerovalue 1 进行运算，这里用的运算函数是第二个函数，因为已经得到每个分区结果了，使用+对分区结果进行合并，也就是1+(-1-2-3-4)+1+(-5-6-7-8-9),最后和zerovalue...进行运算 1+1+(-1-2-3-4)+1+(-5-6-7-8-9) 也就是-42 总结：对分区内每个元素进行运算，用第一个函数，然后和zerovalue进行运算（用第二个函数），然后对分区结果进行合并...，对分区内部的元素进行操作) mergeCombiners: (C, C) => C，该函数把2个元素C(两个分区的已经合并的元素)合并 (这个操作在不同分区间进行) 每个分区中每个key中value...输出为 Array((3,2),(4,2))这样的数组 ---- foreachPartition(操作函数) 可以对每个分区单独操作，比如将一个分区里面的元素全部累加等 val rdd1

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Spark性能优化 (2) | 算子调优

二. foreachPartition 优化数据库操作在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写数据库的性能...: image.png 使用了foreachPartition算子后，可以获得以下的性能提升：对于我们写的function函数，一次处理一整个分区的数据；对于一个分区内的数据，创建唯一的数据库连接...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...针对上述的两个问题，我们分别进行分析：针对第一个问题，既然分区的数据量变小了，我们希望可以对分区数据进行重新分配，比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中，这样只需要用后面的两个task进行处理即可，...image.png Spark SQL这一步的并行度和task数量肯定是没有办法去改变了，但是，对于Spark SQL查询出来的RDD，立即使用repartition算子，去重新进行分区，这样可以重新分区为多个

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1 Spark入门各种map的操作，java语言

直接开始上代码了，注意，如果只是本地测试spark的各种api的使用，是不需要下载安装任何spark、Hadoop的。直接引入maven依赖就可以了。...2 MapPartition分区map package map; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...JavaRDD stringRDD = javaSparkContext.parallelize(list, 2); //与map方法类似，map是对rdd中的每一个元素进行操作...，而mapPartitions(foreachPartition)则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。...这里将1，2，3，4，5分为2个区，然后对每个分区进行累加。

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pyspark

pyspark version 输出spark的版本 print("pyspark version"+str(sc.version)) map sc = spark context, parallelize...1), (2, 4), (3, 9)] map进行分片，collect进行合并，和parallelize负责并行创建数组但是rdd中的map只能生成一个指定的新的rdd.任何原RDD中的元素在新RDD...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。...()) print(y.collect()) ['C', 'B', 'A'] [['C'], ['B', 'A']] 分区合并 cartesian cartesian x = sc.parallelize...()) print(y.glom().collect()) [[(0, 1)], [(1, 2), (2, 3)]] [[(0, 1)], [(1, 2)], [(2, 3)]] 分区，每一个分区是一个列表

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【Spark常用算子合集】一文搞定spark中的常用转换与行动算子

作者：“大数据小禅” 文章简介：本篇文章属于Spark系列文章，专栏将会记录从spark基础到进阶的内容内容涉及到Spark的入门集群搭建，核心组件，RDD，算子的使用，底层原理，SparkCore...常见的转换算子汇总 map算子 Map 将RDD的数据进行以一对一的关系转换成其他形式输入分区与输出分区一对一 collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,便于观察适用于小型数据...mapPartitions和map算子是一样的，只不过map是针对每一条数据进行转换，mapPartitions针对一整个分区近进行转换场景： 1.如果说map后面有数据库的访问语句的话那如果说有几万条数据要查询就得进行几万次的连接建立这显然不符合逻辑...2.而mapPartitions(foreachPartition)则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。...groupByKey算子可用于对RDD中的元素进行分组，有时也可以用于聚合操作，但它的性能要比其他聚合函数低得多，因此一般情况下不推荐使用。

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Spark面试题持续更新【2023-07-04】

foreachPartition也是一个行动算子，但它将RDD的每个分区应用于一个函数。...与foreach不同，foreachPartition将分区作为单位进行迭代，并将每个分区的元素集合传递给给定的函数。这可以用于执行批处理操作，以提高执行效率。...区别在于foreach是逐个处理元素，而foreachPartition是逐个处理分区。...因此，当需要对RDD中的元素执行操作时，可以使用foreach；当需要对整个分区执行操作时，可以使用foreachPartition。...使用foreachPartition可以减少与外部系统的交互次数，从而提高效率。

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【Spark】Spark Core Day04

1、分区操作函数对RDD中每个分区数据进行操作 2、重分区函数调整RDD中分区数目，要么变大，要么变小 3、聚合函数对RDD中数据进行聚合统计，比如使用reduce、redueBykey...每个RDD由多分区组成的，实际开发建议对每个分区数据的进行操作，map函数使用mapPartitions代替、foreach函数使用foreachPartition代替。...前面编写WordCount词频统计代码中，使用map函数和forearch函数，针对RDD中每个元素操作，并不是针对每个分区数据操作的，如果针对分区操作：mapPartitions和foreachPartition...针对分区数据进行操作时，函数的参数类型：迭代器Iterator，封装分区中所有数据针对词频统计WordCount代码进行修改，针对分区数据操作，范例代码如下： package cn.itcast.spark.func.iter...将RDD数据进行缓存时，本质上就是将RDD各个分区数据进行缓存缓存函数可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下：但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数，RDD数据量往往很多

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Spark Task not serializable

当你在 Driver（master）上初始化变量，然后在其中一个 worker 上尝试使用它时，可能会触发上述错误。...在这种情况下，Spark Streaming 会尝试序列化该对象以将其发送给 worker，如果对象不可序列化，就会失败。...(); JavaRDD rdd = sc.textFile("/tmp/myfile"); rdd.map(s -> notSerializable.doSomething(s)).collect...这里有一些方法可以解决上述错误：对该类进行序列化仅在传递给 map 中 lambda 函数内声明实例。将 NotSerializable 对象设置为静态，并在每台机器上创建一次。...调用 rdd.forEachPartition 并在其中创建 NotSerializable 对象，如下所示：rdd.forEachPartition(iter -> { NotSerializable

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Spark中foreachPartition和mapPartitions的区别

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...，不过这并不影响我们的使用，首先我们按照上面的区分原则来看下foreachPartition应该属于那种操作，官网文档的这个方法api如下： ?...可以获取返回值，继续在返回RDD上做其他的操作，而foreachPartition因为没有返回值并且是action操作，所以使用它一般都是在程序末尾比如说要落地数据到存储系统中如mysql，es，或者hbase...参考文档： http://spark.apache.org/docs/2.1.1/api/java/org/apache/spark/rdd/RDD.html https://spark.apache.org

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搞定Spark方方面面

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。...:会将函数作用到RDD中的每一条数据,那么有多少条数据,操作数据库连接的开启关闭就得执行多少次 foreachPartition:将函数作用到每一个分区,那么每一个分区执行一次数据库连接的开启关闭,有几个分区就会执行数据库连接开启关闭...//将函数f应用于此RDD的每个分区 rdd1.foreachPartition(x => println(x.reduce(_ + _))) //把各个分区传递给函数执行 //x是每个分区...针对每一个分区进行操作 //data.foreachPartition(saveToMySQL) //3.读取数据 def getConn():Connection={ DriverManager.getConnection...开窗函数的 OVER 关键字后括号中的可以使用 PARTITION BY 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。

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大数据面试杀招——Spark高频考点，必知必会!

groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle 所以，在实际开发过程中，reduceByKey比groupByKey，更建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。...使用foreachPartition代替foreach，在foreachPartition内获取数据库的连接。十三、能介绍下你所知道和使用过的Spark调优吗?...避免创建重复的RDD 尽可能复用同一个RDD 对多次使用的RDD进行持久化尽量避免使用shuffle类算子使用map-side预聚合的shuffle操作使用高性能的算子 ①使用reduceByKey.../aggregateByKey替代groupByKey ②使用mapPartitions替代普通map ③使用foreachPartitions替代foreach ④使用filter之后进行coalesce...，每次取出一个key利用spark的排序算子进行排序方法3：（1）自定义分区器，按照key进行分区，使不同的key进到不同的分区（2）对每个分区运用spark的排序算子进行排序

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Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

解决问题之前，要先了解一下Spark 原理，要想进行相同数据归类到相同分区，肯定要有产生shuffle步骤。 ? 比如，F到G这个shuffle过程，那么如何决定数据到哪个分区去的呢？...明显，直接用是不行的，可以间接使用UDF来实现该功能。...方式二-SQL实现对于Dataset的repartition产生的shuffle是不需要进行聚合就可以产生shuffle使得按照字段值进行归类到某些分区。...SQL的实现要实现重分区要使用group by，然后udf跟上面一样，需要进行聚合操作。...浪尖在这里主要是讲了Spark SQL 如何实现按照自己的需求对某列重分区。那么，浪尖在这里就顺带问一下，如何用Spark Core实现该功能呢？

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Spark RDD篇

我们点进去这个Spark shell 我们可以看到他进行了2次收集 ? 一路点击进去我们可以看到任务是在哪些机器上执行的详细情况 ?.../hdfs dfs -cat /testsave1/part-00015 5 不指定分区，我们可以看到有16个分区，这跟我们启动Spark-Shell时使用的核数有关系 [root@host2 bin.../spark-shell --master spark://host2:7077,host1:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 16 这里我使用的...scala> rdd.foreachPartition(it => it.foreach(x => println(x * 10000))) //一次性拿出一个分区的数据放入迭代器，由迭代器来打印我们可以看到这里也没有返回值...当我们要将Executor中的数据写入到数据库时，使用foreachPartition一次性拿出一个分区的数据，与数据库建立一次连接，就可以全部写进去，而使用foreach则需要每拿出一条数据就要与数据库建立一次连接

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图解Spark排序算子sortBy的核心源码

图片原创/朱季谦一、案例说明以前刚开始学习Spark的时候，在练习排序算子sortBy的时候，曾发现一个有趣的现象是，在使用排序算子sortBy后直接打印的话，发现打印的结果是乱序的，并没有出现完整排序...但是，如果使用collect或者重新将分区设置为1以及直接将结果进行save保存时，发现结果都是能够按照金额进行降序排序。...第二步，在调用collect或save后，会对各个已经排序好的各个分区进行合并，最终得到一个完整的排序结果。...shuffleRDD中，使用mapPartitions会对每个分区的数据按照key进行相应的升序或者降序排序，得到分区内有序的结果集。...三、合并各个分区的排序，返回全局排序调用collect或save就是把各个分区结果进行汇总，相当做了一个归并排序操作——图片以上，就是关于Spark sortBy核心源码的讲解。

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Spark常用Actions算子

---- 介绍以下Actions算子： foreach foreachPatition reduce collect count first take takeSample top...countByKey countByValue aggregate ---- (1) foreach、foreachPatition foreach：遍历RDD中的元素 foreachPatition：按照分区遍历...}) /* =========== 1 =========== 2 =========== 3 =========== 4 =========== 5 =========== 6 */ rdd.foreachPartition...把结果文件保存为SequenceFile saveAsObjectFile：把结果文件保存为ObjectFile val line = sc.textFile("hdfs://repo:9000/user/spark..._._2,false) // .foreach(t => println(t._1 + " " + t._2)) .saveAsTextFile("hdfs://repo:9000/user/spark

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你真知道如何高效用mapPartitions吗？

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