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。
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
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
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。
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？
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。
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
，Spark大咖们在写这部分给了特别多的文字。...后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...有了这部分信息，我们其实可以了解一下spark中的作业运行机制，spark快速计算也是得益于数据存放在内存，也就是说我们的parttion是在内存存储和进行转换的。...spark认为内存中的计算是快速的，所以当作业失败的时候，我们只需要从源头rdd再计算一次就可以得到整目标rdd，为了实现这个，我们需要追溯rdd血缘信息，所以每个rdd都保留了依赖的信息。...Spark上面注释很详细，很值得对揣摩几次的。
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。
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。
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
---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。
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