repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区,默认都是使用HashPartitioner,区别在于partitionBy 只能用于 PairRDD,但是当它们同时都用于 PairRDD时,结果却不一样: 不难发现,其实 partitionBy 的结果才是我们所预期的,我们打开 repartition 的源码进行查看: /** * Return a new RDD that has exactly numPa...
减少分区个数 如图319中的第1个图所示,rdd1的分区个数为5,当使用coalesce(2)减少为两个分区时,spark会将相邻的分区直接合并在一起,得到rdd2,形成的数据依赖关系是多对一的NarrowDependency.这种方法的缺点是,当rdd1中不同分区中的数据量差别较大时,直接合并容易造成数据倾斜(rdd2中某些分区数据量过多或过少) ...
参数化spark partition by子句的应用场景包括但不限于以下几个方面: 数据仓库和数据湖:在构建数据仓库和数据湖时,可以使用参数化partition by子句来按照不同的维度对数据进行分区,以便更好地支持数据查询和分析。 数据清洗和转换:在数据清洗和转换过程中,可以使用参数化partition by子句来按照不同的规则对数据进行分区,...
names.append(li[i].name) if work_name not in names: print("作业%s不存在..." % work_name) return for i in range(0, len(li)): p = li[i] if p.name == work_name: p.state = 1 # 状态设为未分配 target = i # 记录该分区的位置 p.name = 0 # 名称设置为初始0 break # 向前...
bucketBy仅在保存到Spark管理的表时是applicable for file-based data sources in combination with ...
它看起来像sql中的“groupby”。“partitionby”更实际。实际上是在集群中对数据进行物理分区。
它看起来像sql中的“groupby”。“partitionby”更实际。实际上是在集群中对数据进行物理分区。
Spark RDD之Key-Value类型操作详解 (otherDataset, [numTasks]) 案例1.作用:在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用,返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD2. 需求:创建两个...partitionBy案例1.作用:对pairRDD进行分区操作,如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区...
数据的逻辑划分）。分区是apachespark中的基本并行单元。partitionBy()是一个DataFrameWriter方法，指定是否...
b=spark.createDataFrame(a)b.show() Created Data Frame using Spark.createDataFrame. Screenshot: ADVERTISEMENT Mastering R Programming and Machine Learning - Specialization | 36 Course Series | 25 Mock Tests 150 of HD Videos | 36 Courses | Verifiable Certificate of Completion | Lifetime Access ...