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...
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, ...
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...
inputSplitSize计算(Hadoop),计算输入inputSplits的每片数据的大小,三个参数决定如下,goalSize(目标分片大小),根据用户配置的分片个数计算分片大小long goalSize = totalSize / (long)(numSplits == 0 ? 1 : numSplits);MR中numSplits的个数通过mapreduce.job.maps控制。 totalSize需要读取的目录整体大小 numSp...
首先从直观上了解上述代码执行过程中RDD的转换,如下图,Spark按照HDFS中文件的block将数据加载到内存,成为初始RDD1,经过每一步操作后转换为相应RDD。 首先分析textFile方法的作用,源码如下: def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope { ...
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...
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...
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Join(newLeft, newRight, joinType, Some(condition), hint 文章标签: 分布式计算 Spark 关键词: apache spark分区 apache spark逻辑 apache spark动态 ...
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，...
Spark的官方文档中关于并行度的介绍有一段介绍: Clusters will not be fully utilized unless you set the level of parallelism for each operation high enough. Spark automatically sets the number of “map” tasks to run on each file according to its size (though you can control it through optional...