def main(args: Array[String]): Unit = { import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.s...
这个时候，就会导致第一个stage的速度，特别慢。第二个stage，1000个task，刷刷刷，非常快。解决方法：repartition算子你在Spark SQL这一步的并行度和task数量，肯定是没有办法去改变了。但是呢，可以将你用Spark SQL查询出来的RDD，使用repartition算子，去重新进行分区，此时可以分区成多个partition，比如从20个partit...
mapPartitions 到底该怎么用 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 就显示比 map 要有优势的多了。
4. 代码示例 给出一个使用Spark处理数据并将结果写入Redis的Scala代码,用于说明使用mapPartitions的典型场景。 4.1 map示例(反例) importjava.nio.charset.StandardCharsetsimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportredis.clients.jedis.Jedisimportscala.collection.mutable.ListBufferobjectItemInfo2Redis{defmain(args:A...
val sc: SparkContext=newSparkContext(sparkconf) val rdd: RDD[Int]= sc.makeRDD(List(1, -2, 3, 14, 1, -10, -100, 8), 2)//分区内排序//note : f: Iterator[T] => Iterator[U]privateval sortRdd: RDD[Int] =rdd.mapPartitions( ...
mapPartitions是Spark中的一个转换操作,它允许我们对RDD或DataFrame中的每个分区进行自定义的操作,并返回一个新的RDD或DataFrame。在Spark中,DataFrame是一种分布式的数据集,可以以结构化的方式进行处理。 在使用mapPartitions操作后,如果希望保留排序和分区信息,可以使用repartition操作。repartition操作可以重新分区Data...
repartition算子,你用Spark SQL这一步的并行度和task数量,肯定是没有办法去改变了。但是呢,可以将你用Spark SQL查询出来的RDD,使用repartition算子,去重新进行分区,此时可以分区成多个partition,比如从20个partition,分区成100个。 然后呢,从repartition以后的RDD,再往后,并行度和task数量,就会按照你预期的来了。就可...
spark 本地化级别 spark mappartitions 1.map 和 mapPartitions 的区别 数据处理角度 Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行,类似于串行操作。而 mapPartitions 算子 是以分区为单位进行批处理操作 功能的角度 Map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。 MapPartitions 算子需要传递一...
spark mappartitions 内部使用多线程,mapvsmapPartitions1.源码1.1.map算子源码1.2.mapPartitions算子源码1.3.对比1.4.执行次数验证2.特点3.使用场景分析4.参考资料1.源码1.1.map算子源码defmap[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U]=withScope{valcleanF=sc.clean(f)new
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 就显示比 map 要有优势的多了。 比如下面这段伪代码 rdd.mapPartitions(x=>{println("连接数据库")val res=x.map(line=>{print("写入数据:"+line)line})res}) ...