In conclusion, the partition size in Apache Spark is an important factor that can significantly impact the performance of your Spark job. The optimal partition size depends on a variety of factors, such as the size of the dataset, the available memory on each worker node, and the number of ...
一般来说,spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes 的建议值范围取决于你的具体需求、数据大小和集群的资源配置。一个常见的设置是将其设置为 64MB(即 67108864 字节),但这只是一个起点,你可能需要根据实际情况进行调整。 值得注意的是,Spark SQL 的 AQE 功能和相关的配置项是持续发展和改进的,因此建议查阅...
参考对应的SPARK-35725,其目的是为了在AQE阶段,根据spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes进行分区的重新分区,防止数据倾斜。再加上SPARK-35786,就可以根据hint进行重分区。 具体看看怎么实现的,OptimizeSkewInRebalancePartitions代码如下: override val supportedShuffleOrigins: Seq[ShuffleOrigin] = Seq(REBALANCE...
size = int(input()) a = Memory(0, size - 1, size, state=1, name=0) memorySpace = [] memorySpace.append(a) print("1.首次适应算法(FF)") print("2.最佳适应算法(BF)") print("3.最佳适应算法(WF)") choice = int(input("请输入分配执行的算法:\n")) if choice not in [1, 2, ...
注意,如果只有一个分区,即使拥有数千个执行器,spark也只有一个执行器在处理数据。 inputSplits inpulits计算根据分片大小去待读取数据中切分出每片数据,因此下边介绍每个输入分片的分片大小;注意inputsplit不能跨文件,只能针对单个文件。 inputSplitSize计算(Hadoop),计算输入inputSplits的每片数据的大小,三个参数决定...
无论是hive还是spark,数据都是按数据块大小读取。建议试下写parquet文件前设置parquet.block.size参数,保证每个块大小合适,如果要在读取时改变并行效果,可以通过设置repartition调整partition个数。通过两个参数配合应该能满足你的需求。证券· 2018-11-20 赞同6 浏览6210 查看赞同的人 twt社区管理员 邀答 评论1 lp...
coalesce会使得每个partition不同数量的数据分布（有些时候各个partition会有不同的size）然而，repartition使得每个partition的数据大小都粗略地相等。coalesce 与 repartition的区别（我们下面说的coalesce都默认shuffle参数为false的情况）repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，...
val balance_or_not = if(fraction * numItems > sampleSizePerPartition) true else false 针对不平衡的Partition重新取样,取样后权重为1/fraction。 其次,需要注意的是,Partition中利用了一个implicitly方法,该方法获取RangPartition中隐藏的参数值:Ordering[ClassTag]。改参数值用来写入和读取Spark框架中的数据流。通...
对于右边的逻辑计划也是类似的处理方式。只不过join的类型要求为inner/LeftOuter pruningHasBenefit方法的计算逻辑为: 如果filterRatio*getPartitionTableScan.stats.sizeInByte>该逻辑计划涉及的所有叶子节点.stats.sizeInByte 则可以添加DynamicPruningSubquery 返回整个新的join操作...
val balance_or_not = if(fraction * numItems > sampleSizePerPartition) true else false 针对不平衡的Partition重新取样,取样后权重为1/fraction。 其次,需要注意的是,Partition中利用了一个implicitly方法,该方法获取RangPartition中隐藏的参数值:Ordering[ClassTag]。改参数值用来写入和读取Spark框架中的数据流。通...