一般解决这类办法都是增加 partition 的数量, Top 5 Mistakes When Writing Spark Applications 这里说可以预计让每个 partition 上的数据为 128MB 左右,仅供参考,还是需要具体场景具体分析,这里只把原理讲清楚就行了,并没有一个完美的规范。 sc.textfile 时指定一个比较大的 partition numbe
# 调整并行度 data.repartition(10) 故障处理和调试 在大规模的分布式计算环境中,故障处理和调试是不可避免的。PySpark提供了一些工具和技术,帮助我们诊断和解决分布式作业中的问题。通过查看日志、监控资源使用情况、利用调试工具等,可以快速定位并解决故障。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #...
when 与 otherwise 配合使用 如果未调用Column.otherwise(),则对于不匹配的条件将返回None df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+# 查询条件进行筛选,当when不配合otherwis...
Let’s learn what is the difference between PySpark repartition() vs partitionBy() with examples. AdvertisementsPySpark repartition() is a DataFrame method that is used to increase or reduce the partitions in memory and when written to disk, it create all part files in a single directory....
pyspark.sql.DataFrame.repartition() method is used to increase or decrease the RDD/DataFrame partitions by number of partitions or by single column name or multiple column names. This function takes 2 parameters;numPartitionsand*cols, when one is specified the other is optional. repartition() is...
2.6.2 foreachPartition算子 2.6.3 partitionBy 算子 2.6.4 repartition算子 分布式计算需要: 1.分区控制 2.Shuffle控制 3.数据存储、序列化、发送 4.数据计算API,等一系列功能 统一的数据抽象对象,来实现上述分布式计算所需的功能。 这个抽象对象,就是RDD ...
val data = spark.makeRDD(0to5) 任何命令行输入或输出都以以下方式编写: total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上看到的词。例如,菜单或对话框中的词会以这种方式出现在文本中。以下是一个例子:“从管理面板中选择系统信息。” ...
从stackoverflow中有一个类似的问题Spark compression when writing to external Hive table。用里面的方法并没有解决。 最终从hive表数据文件压缩角度思考,问题得到解决。 hive 建表指定压缩格式 下面是hive parquet的几种压缩方式 -- 使用snappyCREATETABLEifnotexistsods.table_test( ...
data=data.withColumn('population', when(col('population') < 2, lit(None)).otherwise(col('population'))) 按照district_code列,对数据在磁盘上进行划分 w = Window.partitionBy(data['district_code']) data = data.withColumn('population', when(col('population').isNull(), avg(data['population'...
查询操作可被用于多种目的,比如用“select”选择列中子集,用“when”添加条件,用“like”筛选列内容。接下来将举例一些最常用的操作。完整的查询操作列表请看Apache Spark文档。 5.1、“Select”操作 可以通过属性(“author”)或索引(dataframe[‘author’])来获取列。