这两天，球友又问了我一个比较有意思的问题: ? 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？这就有一个分区器的概念，默认是hash分区器。 假如，我们能在分区这个地方着手的话肯定能实现我们的目标。...，产生的新的Dataset的分区数是由参数spark.sql.shuffle.partitions决定，那么是不是可以满足我们的需求呢？...方式一-简单重分区 首先，实现一个UDF截取列值共同前缀，当然根据业务需求来写该udf val substring = udf{(str: String) => { str.substring...由上面的结果也可以看到task执行结束时间是无序的。 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。
通过上篇文章【Spark RDD详解】，大家应该了解到Spark会通过DAG将一个Spark job中用到的所有RDD划分为不同的stage，每个stage内部都会有很多子任务处理数据，而每个...首先来了解一下Spark中分区的概念，其实就是将要处理的数据集根据一定的规则划分为不同的子集，每个子集都算做一个单独的分区，由集群中不同的机器或者是同一台机器不同的core进行分区并行处理。...Spark对接不同的数据源，在第一次得到的分区数是不一样的，但都有一个共性：对于map类算子或者通过map算子产生的彼此之间具有窄依赖关系的RDD的分区数，子RDD分区与父RDD分区是一致的。...以加载hdfs文件为例，Spark在读取hdfs文件还没有调用其他算子进行业务处理前，得到的RDD分区数由什么决定呢？关键在于文件是否可切分！...这里先给大家提个引子——blockmanager，Spark自己实现的存储管理器。
通过之前的文章【Spark RDD详解】，大家应该了解到Spark会通过DAG将一个Spark job中用到的所有RDD划分为不同的stage，每个stage内部都会有很多子任务处理数据，而每个stage...首先来了解一下Spark中分区的概念，其实就是将要处理的数据集根据一定的规则划分为不同的子集，每个子集都算做一个单独的分区，由集群中不同的机器或者是同一台机器不同的core进行分区并行处理。 ...Spark对接不同的数据源，在第一次得到的分区数是不一样的，但都有一个共性：对于map类算子或者通过map算子产生的彼此之间具有窄依赖关系的RDD的分区数，子RDD分区与父RDD分区是一致的。...微1.png 以加载hdfs文件为例，Spark在读取hdfs文件还没有调用其他算子进行业务处理前，得到的RDD分区数由什么决定呢？...这里先给大家提个引子——blockmanager，Spark自己实现的存储管理器。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。...所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。 什么是分区 关于什么是分区，其实没有什么神秘的。..., partitionExprs: _*) } 解释 返回一个按照指定分区列的新的DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...[org.apache.spark.sql.Row] = [name: string, gender: string] 按列进行分区时，Spark默认会创建200个分区。
前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。
题目 给定由若干 0 和 1 组成的矩阵 matrix，从中选出任意数量的列并翻转其上的 每个 单元格。 翻转后，单元格的值从 0 变成 1，或者从 1 变为 0 。...返回经过一些翻转后，行上所有值都相等的最大行数。 示例 1： 输入：[[0,1],[1,1]] 输出：1 解释：不进行翻转，有 1 行所有值都相等。...示例 2： 输入：[[0,1],[1,0]] 输出：2 解释：翻转第一列的值之后，这两行都由相等的值组成。...示例 3： 输入：[[0,0,0],[0,0,1],[1,1,0]] 输出：2 解释：翻转前两列的值之后，后两行由相等的值组成。...解题 一开始想是不是动态规划 看答案是找最多出现的模式，如11011，00100，反转第3列后变成11111,00000，都是1或者0 那把0开头的或者1开头的，选一种，全部翻转，用哈希表计数，找到最多出现的
4.分区类型 Range:基于一个连续区间的列值，把多行分配给分区； LIST：列值匹配一个离散集合； Hash:基于用户定义的表达式的返回值选择分区，表达式对要插入表中的列值进行计算。...这个函数可以包含SQL中有效的，产生非负整 数值的任何表达式。 KEY：类似于HASH分区，区别在于KEY 分区的表达式可以是一列或多列，且MYSQL提供自身的HASH函数。...p1 values less than(20),partition p2 values less than (30)); Query OK, 0 rows affected (0.08 sec) 从最大值后加个分区...，只能从最大值后面加，而最大值前面不可以添加； 6....，RANGE分区函数返回的列需要是整型。
Java 查找 List 中的最大值、最小值 java> List list = new ArrayList(); java.util.List list =
前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。...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。...但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner，来给RDD进行重新分区，而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。...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。
前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。...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。...但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner，来给RDD进行重新分区，而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。...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。
在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...但是，即使我们满足上述这些条件，还有另外一个问题：散列冲突。假设，现在正在处理一年的数据，日期作为分区的唯一键。...范围分区器根据某些给定键的顺序在Spark分区之间进行拆分行，但是，它不仅仅是全局排序，而且还拥有以下特性： 具有相同散列的所有记录将在同一个分区中结束； 所有Spark分区都将有一个最小值和最大值与之关联...； 最小值和最大值将通过使用采样来检测关键频率和范围来确定，分区边界将根据这些估计值进行初始设置； 分区的大小不能保证完全相等，它们的相等性基于样本的准确性，因此，预测的每个Spark分区的最小值和最大值...例如，如果你的分区键是日期，则范围可能是（最小值2022-01-01，最大值2023-01-01）。然后，对于每条记录，将记录的分区键与存储Bucket的最小值和最大值进行比较，并相应的进行分配。
:00:08 INFO SparkContext: Created broadcast 0 from textFile at :21 textFileRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...那dependencies又是怎么能够表明RDD之间的依赖关系呢？...的def getParents(partitionId: Int): Seq[Int]方法，可以得到子RDD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。
写这篇文章的原因是前两天星球球友去面试，面试管问了一下，Spark 分析ES的数据，生成的RDD分区数跟什么有关系呢？ 稍微猜测一下就能想到跟分片数有关，但是具体是什么关系呢？...可想的具体关系可能是以下两种： 1).就像KafkaRDD的分区与kafka topic分区数的关系一样，一对一。 2).ES支持游标查询，那么是不是也可以对比较大的分片进行拆分成多个RDD分区呢？...hadoop22Version = 2.2.0 spark13Version = 1.6.2 spark20Version = 2.3.0 浪尖这了采用的ES版本是7.1.1，测试用的Spark版本是...版本，同时配置了 es.input.max.docs.per.partition 以后，才会执行，实际上就是将ES的分片按照指定大小进行拆分，必然要先进行分片大小统计，然后计算出拆分的分区数，最后生成分区信息...Core读取ES数据的时候分片和RDD分区的对应关系分析，默认情况下是一个es 索引分片对应Spark RDD的一个分区。
最近因为手抖，在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑。...为了解决这个问题，顺便研究了下Spark分区器的原理，趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候，每个RDD内部的分区包含的数据不平均。...重组肯定是需要一个规则的，最常见的就是基于Hash，Spark还提供了一种稍微复杂点的基于抽样的Range分区方法。...，如果没有设置spark.default.parallelism参数，则创建一个跟之前分区个数一样的Hash分区器。...按照上面的算法流程，大致可以理解： 抽样-->确定边界（排序） 首先对spark有一定了解的都应该知道，在spark中每个RDD可以理解为一组分区，这些分区对应了内存块block,他们才是数据最终的载体
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。...假设我们想使用spark把这个过程并行化，但是参数组合数量太多，没有足够的计算资源，只能一个task上运行几组参数。...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。...3、RDD的创建 首先创建一个sparkSession的对象： val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example...utm_source=oschina-app 当然，我们也可以在创建时指定RDD的分区数量： val n_estimators_rdd = spark.sparkContext.parallelize(
查找二维数组的最大值及其位置-Java实现 例： 封装一类 MatrixLocation，查询二维数组中的最大值及其位置。...最大值用 double 类型的maxValue 存储，位置用 int 类型的 row 和 column 存储。封装执行主类，给定二维数组，输出最大值及其位置。封装执行主类。...这道题目就是一道简单的二维数组查找问题，遍历二维数组即可找到最大值。...方法不能其实有一些问题，它只能输出最大值在数组中第一次出现的位置，这是由于题目已经规定好了最大值的下标用int row、int column表示。...如果自己写的话，可以用另外的两个数组分别保存最大值的行下标与列下标，实现将最大值在数组中所有出现的位置都输出。
如何从日期数组中找出最小和最大日期？...目前，我创建一个这样的数组： var dates = []; dates.push(new Date("2011/06/25")) dates.push(new Date("2011/06/26"))
本文主要是讲解Spark Streaming与kafka结合的新增分区检测的问题。...新增加的分区会有生产者往里面写数据，而Spark Streaming跟kafka 0.8版本结合的API是满足不了动态发现kafka新增topic或者分区的需求的。 这么说有什么依据吗？...我们做项目不能人云亦云，所以我们可以从源码入手验证我们的想法。 我们在这里不会详细讲Spark Streaming源码，但是我们可以在这里思考一下，Spark Streaming分区检测是在哪做的？...(maxRetries)) 这里面获取的是当前生成KafkaRDD每个分区消费的offset的最大值，那么我们需要进入latestLeaderOffsets进一步去看，可以发现下面一行代码： val o...currentOffsets信息来获取最大的offset，没有去感知新增的分区，所以Spark Streaming与kafka 0.8结合是不能动态感知分区的。
但是如果有一个排序和一个范围......还有最小值和最大值！现在意味着每个 Parquet 文件的每一列都有明确定义的最小值和最大值（也可以为 null）。...：最小值，最大值，计数，空计数： 这本质上是一个列统计索引！...，促进基于键的快速查找（排序键值存储）。...实际上意味着对于具有大量列的大型表，我们不需要读取整个列统计索引，并且可以通过查找查询中引用的列来简单地投影其部分。 设计 在这里，我们将介绍新列统计索引设计的一些关键方面。...节点：m5.xlarge（1 个 master / 3 个 executor） Spark：OSS 3.2.1（Hadoop 3.2） 运行非分区 COW 表 请注意我们故意压缩文件大小以生成大量有意义的文件
问题阐述 在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 Excel数据查找，相信多数的同学都不陌生，我们经常会使用vlookup等各类查找函数，进行数据的匹配查找。...比如：我们要查询A列中的单号是否在B列中出现，就可以使用Vlookup函数来实现。 但是今天的问题是一列数据是否在一个范围里存在 这个就不太管用了。...直接抛出问题给ChatGPT 我问ChatGPT，在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 来看看ChatGPT怎么回答。 但是我对上述回答不满意。...因为他并没有给出我详细的公式，我想有一个直接用的公式。 于是，我让ChatGPT把公式给我补充完整。 让ChatGPT把公式给我补充完整 这个结果我还是不满意。 于是我再次让他给我补充回答。
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