repartitionAndSortWithinPartitions算子是PySpark中非常有用的一个算子。它可以根据指定的分区数对RDD进行重新分区,并在每个分区内对数据进行排序。使用这个算子可以提高数据处理的性能,尤其适用于处理大规模数据的场景。 在使用repartitionAndSortWithinPartitions算子时,我们应该合理选择分区数
便于以后的计算val phoneAndTimeAndXY: RDD[(String, Long, (String, String))] = joined.map(x => {val phone = x._2._1._1 // 手机号val lac = x._1 // 基站IDval time = x._2._1._2 // 停留时长val xy = x._2._2 // 经纬度(phone...
例如,df.orderBy('column_name')按’column_name’列进行升序排序。 分区与分区排序:使用repartition()和sortWithinPartitions()函数可以对DataFrame进行分区和分区排序操作。例如,df.repartition('partition_column').sortWithinPartitions('sort_column')按’partition_column’列进行分区并在每个分区内按’sort_column...
df.sortWithinPartitions('age').show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 2| Bob|| 5| Bob|+---+---+ stat 返回统计函数类型 df.stat storageLevel 获取存储级别 df.storageLevelStorageLevel(False, False, False, False, 1)df.cache().storageLevelStorageLevel(True, True, False, ...
如果需要增加分区数量,应该使用repartition或repartitionAndSortWithinPartitions。 coalesce的应用场景 减少数据倾斜:在某些情况下,数据可能会在某些分区中过于集中,导致作业执行速度变慢。通过coalesce减少分区数量,可以降低数据倾斜的影响。 优化join操作:当两个DataFrame进行join操作时,如果其中一个DataFrame的分区数量过多,...
sortByKey x = sc.parallelize([('B',1),('A',2),('C',3)]) y = x.sortByKey() print(x.collect()) print(y.collect()) [('B', 1), ('A', 2), ('C', 3)] [('A', 2), ('B', 1), ('C', 3)] 排序 glom
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首先将Python对象反串行化成Java对象,然后转化成可写类型。...| 重新打乱RDD中元素顺序并重新分片,数量由参数决定 repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) | 按照参数给定的分片器重新分片,同时每个分片内部按照键排序...应该选择哪个存储级别? Spark的存储级别是为了提供内存使用与CPU效率之间的不同取舍平...
1) .分布式RDD是一个抽象的概念,RDD在spark driver中,通过RDD来引用数据,数据真正存储在节点机的partition上。 2). 只读在Spark中RDD一旦生成了,就不能修改。 那么为什么要设置为只读,设置为只读的话,因为不存在修改,并发的吞吐量就上来了。 3). 血缘关系我们需要对RDD进行一系列的操作,因为RDD是只读的,我们只...
3.4 coalesce(numPartitions) 返回一个有确切的分区数的分区的新的DataFrame。 与在一个RDD上定义的合并类似, 这个操作产生一个窄依赖。 如果从1000个分区到100个分区,不会有shuffle过程, 而是每100个新分区会需要当前分区的10个。 >>>df.coalesce(1).rdd.getNumPartitions() ...