代码示例 以下是一个用Scala实现的示例,演示如何使用coalesce: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("Coalesce Example").getOrCreate()// 创建示例DataFramevaldata=Seq(1,2,3,4,5)valdf=spark.createDataFrame(data.map(Tuple1(_))).toDF("number")// 原始分区数pr...
scala> import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession scala> val conf = new SparkConf().setAppName("graph_spark@zky") //设置本程序名称 scala> val hiveCtx: SparkSession = SparkSession.builder.config(conf).enableHiveSupport().getOrCreate()...
浪尖这里建议多看看spark源码上,spark源码我觉得是注释最全的一套源码了,而且整体代码逻辑比较清晰,就是scala高阶函数的使用会使得前期阅读的时候很头疼,但是不可否认spark是大家学习scala编程规范性的参考代码。 这里不得不吐槽一下:flink的代码写的很挫,注释又不好,感觉不太适合人们阅读学习。 1. coalesce 函数star...
浪尖这里建议多看看spark源码上,spark源码我觉得是注释最全的一套源码了,而且整体代码逻辑比较清晰,就是scala高阶函数的使用会使得前期阅读的时候很头疼,但是不可否认spark是大家学习scala编程规范性的参考代码。 这里不得不吐槽一下:flink的代码写的很挫,注释又不好,感觉不太适合人们阅读学习。 1. coalesce 函数star...
(10)10rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = CoalescedRDD[21] at coalesce at <console>:291112//分区数量减少到10个13scala>rdd2.partitions.size14res13: Int = 101516//直接增加分区数量到20017scala> var rdd2 = rdd1.coalesce(200)18rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = CoalescedRDD...
1/**2* Returns a new [[DataFrame]] partitioned by the given partitioning expressions into3* `numPartitions`. The resulting DataFrame is hash partitioned.4*5* This is the same operation as "DISTRIBUTE BY" in SQL (Hive QL).6*7* @group dfops8*@since1.6.09*/10@scala.annotation.varargs...
scala>valdata=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt")data:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=file:///home/hadoop/data/input.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24scala>data.partitions.size res0:Int=2scala>valdata1=data.coalesce(1)data1:org.apache.spark.rdd.RDD...
5 * This is the same operation as "DISTRIBUTE BY" in SQL (Hive QL).6 * 7 * @group dfops 8 * @since 1.6.0 9*/ 10 @scala.annotation.varargs 11 def repartition(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): DataFrame = withPlan { 12 RepartitionByExpression(par...
Spark mapPartitions和map 楔子Spark 两个API map mapPartitions... kafka和spark总结 kafka和spark总结 本文涉及到的技术版本号: scala 2.11.8 kafka1.1.0 spark2.3.1 kafka简介 kafka是一个分布式流平台,流媒体平台有三个功能 发布和订阅记录流 以容错的持久化的方式存储记录流 发生数据时对流进行处理 kafka通常用...
at org.apache.spark.sql.execution.aggregate.TungstenAggregate$$anonfun$doExecute$1$$anonfun$2.apply(TungstenAggregate.scala:119) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsWithPreparationRDD.compute(MapPartitionsWithPreparationRDD.scala:64) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:300) ...